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Zen 4 kommt offenbar mit AVX-512-Unterstützung

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epyc-3rd-genAMDs aktuelle Zen-Generationen unterstützen noch kein AVX-512 und sind erst bei AVX2 angekommen. Zuvor, als gemeinsame Erweiterung und somit gemeinsame Nenner verwendet, wurden AVX, SSE und MMX. AVX-512 wurde mit der Skylake-Architektur eingeführt und findet bei Intel vor allem im Serverbereich Verwendung.

Auch die Golden-Cove-Architektur bietet die Unterstützung für AVX-512, umgesetzt wird dies allerdings nur bei den Server-Ablegern Sapphire Rapids. Alder Lake für den Endkundenbereich, in Form der ersten Core-Prozessoren vorgestellt, hingegen unterstützt AVX-512 zunächst einmal nicht. Begründet ist dies mit der Tatsache, dass die sparsamen Gracemont-Kerne keinerlei Unterstützung für AVX-512 bieten und als Hybrid-Prozessoren müssen alle Kerne bei den Befehlssatzerweiterungen den gleichen Funktionsumfang bieten. Also "einigt" man sich auf den kleinsten gemeinsamen Nenner und muss ohne AVX-512 auskommen.

Aber mit den Benchmarks in der kommenden Woche werden wir darauf noch etwas genauer eingehen.

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Aus vorzeitig verteilten Informationen (das Dokument wurde am 30. März 2021 erstellt) kommt nun offenbar die Bestätigung, dass AMDs Zen-4-Architektur die AVX-512-Erweiterungen bieten wird. Veröffentlicht hat die Ausschnitte aus dem Dokument @HansDeVriesNL auf Twitter.

Zen 4 scheint dem Dokument zufolge nicht nur die entsprechenden Bits und CPUID-Zuordnung für AVX-512 zu haben, sondern die Befehlssatzerweiterungen sind standardmäßig aktiv. Nun stellt sich noch die Frage nach der Relevanz. Im Endkundenbereich, sprich bei den Ryzen-Prozessoren, dürfte AVX-512 weniger gefragt sein. Die EPYC-Prozessoren aber könnten durch den Einsatz stark profitieren. Die EPYC-Prozessoren auf Basis des Genoa-Designs sind die ersten Kandidaten für Zen 4 mit AVX-512 und sollen 2022 auf den Markt kommen.

Software, die von den 512-Bit-Erweiterungen der 256 Bit breiten Advanced Vector Extensions SIMD Instruktionen Gebrauch macht, kann bestimmte Berechnungen stark beschleunigen. Bei Intel bauen inzwischen auch Vector Neural Network Instructions (VNNI) und solche für bfloat16 und vieles mehr auf AVX-512 auf.