AMD 全球副總裁暨客戶端通路事業群總經理 David McAfee。
在與 AMD GPU 技術與工程研發資深副總裁王啟尚 David Wang 採訪過 AMD 關於產品發展趨勢與策略面的走向後（請見：【Computex2024】AMD 在 AI 爆發時代的野望 訪談 AMD GPU 技術與工程研發資深副總裁王啟尚 David Wang），接著陳拔也訪問了另一位 AMD 負責產品面的主管： AMD 全球副總裁暨客戶端通路事業群總經理 David McAfee（另一位 David），主要針對消費級產品面的發展進行 QA 問答，畢竟這次 AMD 一口氣推出了 Ryzen 9000 以及 Ryzen AI 300 兩款處理器，加上 Zen 5 以及 RDNA 3.5 架構的加入，可說又是另一世代的處理器登場。
不過在產品技術細節的部份，就如同先前訪問 David Wang 時相同，AMD 預計將在 7 月份陸續透露產品的詳細規格與設計，在這次的訪談中陳拔同樣得不到太過仔細的答案，先跟大家說聲抱歉。（在這邊先打一下預防針）
Q：首先陳拔詢問有關於 AI 算力計算的問題，畢竟目前消費者在規格面上可以評斷 AI 性能的標準，就是依靠所謂的 TOPS （Tera Operations Per Second）數字做為標準，關於這部分 AMD 的看法。
A：David 表示雖說 TOPS 是一個很重要的指標，但是 NPU 的其他部分對於 AI 性能也相當重要，像是整體系統的能耗比、記憶體頻寬等，不管要執行微軟的 CoPilot+ 或是 ISV 軟體廠商推出的 AI 應用，所有這些東西都要結合在一起才能提供良好的體驗，所以光靠 TOPS 數字來判斷是不夠的。當初微軟在發表 CoPilot+PC 時的最低指摽是 NPU 性能要在 40 TOPS 以上，而就 AMD 的看法來說，AMD 希望將最強的性能、下一代的人工智慧引擎融入這個設計中，以提供出色的性能、出色的能效比，以及可以因應未來幾年成長的空間，因為 AMD 知道未來這幾年還有很多即將發生的創新，包括在 ISV 部分提供的 AI 新功能， 或是 Windows 內 AI 功能的增強與發展，而 Ryzen AI 300 處理器正是 AMD 為目前最先進的 AI 甚至是未來的 AI 發展所打造的產品。
接著談到 Ryzen AI 300 處理器的部分，雖然 David 表示細節部分要等到 7 月才能完整揭露（這個句子好熟悉...），但是在訪談中仍然透露了 Ryzen AI 300 處理器的一些設計概念，像是這次雖然 Strix Point 處理器在核心部分具備 12 核的 Zen 5 處理器核心、16 CU 的 RDNA 3.5 GPU 核心，再搭配 NPU 的配置，但其實可運用的功耗範圍相當廣，最低從 15W 至最高 54W，這其實是個相當獨特的設計。可以縮小規模提供給超薄筆記型電腦使用，在輕薄體積內提供良好的效能，也能提供給具備完整散熱設計的遊戲或是創作者筆電，提供全速運轉的效能表現。AMD 相信目前的筆記型電腦已經更細分為許多不同的等級，例如遊戲筆電、輕薄筆電、甚至是才出現沒幾年就成為主流之一的創作者筆電，AMD 了解市場上人們喜歡許多不同類型的筆記型電腦，而將來 Strix Point 處理器這個設計也將會成為 AMD 旗下跨越全部不同筆電類別產品的核心處理器。
Ｑ：聊完了筆電上的 Ryzen AI 300 處理器，接下來陳拔問到關於遊戲掌機上的 Ryzen Z 系列處理器，未來是否會將 Ryzen AI 300 這樣的設計導入到 Ryzen Z 系列處理器上（畢竟都是 APU 的設計）。
A：關於這點 David 表示，這次 AMD 並未對 Ryzen Z 系列處理器發表更新，但是畢竟這次 Zen 5 架構提供了更高的性能表現，所以有不少 AMD 的合作夥伴也正與 AMD 合作探討在不同的產品類別中搭載 Strix Point 處理器的可能。
Ｑ：另外針對目前一般電腦者的使用需求來說，像是遊戲或是影像處理的加速運算，對於 GPU 運算能力的要求比起 CPU 的運算能力要求可能來得高，在這部分詢問了 AMD 未來會有 20 CU 甚至是更高 CU 的配置嗎？
David 表示，使用者會在 PC 上運作不同類型的工作，有些需要較多的 CPU 效能，有些需要較多的 GPU 效能，但 AMD 可以肯定的是，隨著人工運算時代的前進，我們將會看到不同晶片廠商在 CPU／GPU／NPU 平衡上所做的不同設計，有些取決於功耗設計目標，有些取決於性能設計目標。
而 AMD 在這次的 Strix Point 上做出僅提供 16CU 配置，主要是 AMD 認為 CPU 仍是筆記型電腦體驗中相當重要的一部分，不管是多核心的內容創作處理或是快速單執行緒的遊戲反應能力，對於整體筆記型電腦的使用體驗仍然有相當大的影響，不過誰知道未來會怎麼發展，可能隨著越來越多 AI 加速工作在 GPU 上執行，未來 GPU 在產品配置的比重上可能會變得更高，廠商也可能隨著產品特色的不同，在 CPU、GPU、NPU 的性能組合上提供更多不同的組合方案。
Q：既然提到了架構部分，陳拔提到了 Intel 這次在 Lunar Lake 處理器上封裝了 LPDDR5 的記憶體，透過這樣來提高記憶體存取效能並且降低功耗，詢問 AMD 對這項架構設計的看法。
Ａ：在這部分 David 表示，AMD 已經在這種封裝記憶體架構上面做了相當多仔細的研究（例如桌上型電腦的 X3D 處理器），對於 AMD 來說，確保可以應對不同工作負載的記憶體架構相當重要，因此 AMD 也研究過將記憶體封裝在晶片上的技術，但目前 AMD 選擇仍將記憶體放在晶片外，除了性能跟功耗的考量外，可配置性也是重要的考量因素，OEM 廠商可以選擇 16GB 或是 32GB 等不同容量的記憶體配置，不過這部分 AMD 會在 7 月份的產品發表中提供更多資訊。
Q：接著問到這次新發表的 Block FP16 精度格式，想請問 David 這部分是否可以透露更多資訊。
Ａ：David 表示 Block FP16 精度格式是對 NPU 相當重要的創新，目前大部分的開源模型中，不管是 LLM 或是 Stable Diffusion，大多數都是 FP16 資料類型的模型，但是在今天大多數市面上在提到 NPU 效能時，大多都是以 INT8 精度來評估，但是要從 FP16 變成 INT8，AI 模型都需要透過量化與重新訓練的過程，來確保模型的輸出接近原始 FP16 精度的表現。所以這次 AMD 推出了 Block FP16，雖然保留了 16 bit 的精度，但不需要量化步驟以及轉換成 INT8 格式所需的額外步驟，雖然 AI 模型仍須轉換成符合 AMD 的格式來確保資料類型的正確性與支援度，但是對於開發人員來說，轉移到 Block FP16 是相對簡單，並且可以在維持精確輸出的狀態下獲得效能的提升。
Q：而近期 AMD 陸續在 PC 平台上發表了不少處理器，像是 Ryzen 9000、 Ryzen 8000 的無內顯版本，消費者要怎麼選擇？另外就是未來像是 Ryzen 9000 這樣的高階處理器也會有機會搭載 NPU 嗎？
Ａ：David 表示購買 PC 的用戶其實有很多種不同的類型，有些人是為了日常的生產力、網頁瀏覽、辦公室工作，處理電子郵件等等，其中有很多人選擇了 APU 這個產品，這些客戶不一定需要峰值性能，他們只是想要在一個具備低耗電、可以穩定運作的整合型產品，同時仍然具備有一定良好的效能，這就是為什麼 AMD 會把像是 8000G 這類原本放在筆記型電腦上，具備 NPU 設計的處理器放到桌上型 PC 端的緣故。
至於 Ryzen 9000 系列處理器，則是適合我認為的 PC 發燒友（enthusiast）所使用的桌上型電腦，而這類型的用戶多半都還會另外安裝顯示卡，所以整套系統可以以提供不光是 NPU 的 50 TOPS AI 運算能力，而是顯示卡可以提供的數百甚至是數千的 TOPS（取決於於顯示卡的效能），所以在這些系統中，所具備的 AI 運算能力遠遠超過整合了 NPU 的筆記型電腦。
David 也再次表示他認為，要選擇哪一種桌上型的電腦取決於所要用來執行的工作，如果是一位需要進行影片編輯、照片編輯、3D 建模的內容創作者，目前這部分的 AI 相關應用仍然偏重在 GPU 上以 FP16 格式運作，從這個角度來看，安裝性能強大的 GPU 就相對重要，或許未來有一天每一顆 PC CPU 處理器都會內建 NPU，但是以目前來說，就現在這個 AI 剛起步的時間點，依照自己使用的應用程式特性來選擇適合的硬體才是正確的選擇。
Q：最後陳拔問了一個關於顯示卡傳言的問題，目前市場上傳言 AMD 在下一代的 Radeon 8000（？）系列顯卡將不會推出高階的款式，來對應競爭對手的 RTX 5090（？）產品，想問問 David 針對這部分的看法。
Ａ：David 表示雖然說我們這次不談論下一代的 GPU，但是 AMD 將會持續推動高性能的 Radeon 顯示卡產品，像是這次 AMD 就發表了 Radeon W7900 Dual Slot GPU，就可以在 AI 推論跟訓練部分提供相當好的效能。另外 AMD 也更新了 ROCm 軟體來提供 GPU 更好的運算效能，而在 GPU 的架構部分，以 Radeon Pro 顯示卡來說，AMD 提供了更大的 32 GB／48 GB 的顯示記憶體以及緩衝記憶體配置，在這部分 AMD 比競爭對手提供更好的規格，可以讓使用者運算更大的模型，處理速度也更快。這個就是 Radeon 產品線目前的策略， AMD 並不追求跟競爭對手在頂尖產品的競賽，而是提供使用者真正有競爭力的性價比產品，像是在顯示卡裡面提供更大的顯示記憶體與緩衝區，可以處理更複雜的紋理或是遊戲材質，甚至用來做人工智慧推論，這是 AMD 目前在 Radeon 顯示卡或是 GPU 部分所採取的策略。
AMD越來越厲害啦
