Navi潔身自好之日不久矣？

自2018年大礦災之後，即便經歷了2019年夏天這一波短暫回升，區塊鏈代幣行業依然處於低迷時期。2016~2018年通過Polaris系列顯卡大挖特挖的AMD礦卡家族，在2019年已經逐漸銷聲匿跡，新發布的Navi系列7nm顯卡也罕有涉及挖礦的新聞曝出。

挖礦算力未得到革命性升級的RDNA架構，總算是免過挖礦之難

然而，GitHub（著名開源組織社區）在對AMD ROCm開發庫進行調查後獲悉：

AMD GPU將加入BFloat16（BF16）浮點指令的支持。此指令將比當前的FP16浮點性能獲得巨大（革命性）提升。

而這一提升的幅度會是多少？ARM架構方面的測算提升幅度約為1.6~4倍，藍廠10代CPU架構方面在NPU、AI綜合增益約為2.5倍。因此，得益於大量CU（運算單元）的結構又是，GPU架構的BF16綜合增益，在高級製程下Sp數量擴張之後，將有可能達到4~10倍以上（無責推）。

打算用BF16革了FP16的命，劍指何方？

AI、深度學習是已確認的CPU（包括ARM類產品）下一階段重點發展方向，Jim Keller在換庒之後的基本操作也是將特斯拉任職期間主刀的AI、深度學習、神經網絡等“手術”實驗，植入第10代開始的Intel CPU上。

除此之外，主流ARM芯片企業，在今年春末紛紛確認BFloat16指令集的研發、標準策略等工作進度。看來這場又AI為主導的神經網絡大升級已是待發之箭了。

AMD RX5700XT的FP16性能：19.51TFLOPS（圖源AMD官網）

而AMD被曝將在“未來”的GPU上（筆者預計最快將在明年發佈的RDAN2架構上）支持BF16指令集，則傳達出更多隱含深意的訊息。

挖礦運算，更像窮舉法的重複運算過程，運算單元越多越划算

眾所周知，典型的區塊鏈加密運算難度並不高，且運算模式重複率高。因此在多年來的經驗中表明，CPU強大的複雜運算能力應對“挖礦”運算並不佔優，反而是具備少則2048、多則4096（sp）的多單元GPU運算架構，對於區塊鏈挖礦運算更勝一籌。簡而言之就是，讓8個數學教授去做一萬道小學計算題的速度，絕對比不過2048個高中生的速度快。

而這種“低難度”的運算操作，其實就涉及到‘單精度浮點性能’，恰好，傳統顯卡的單精度浮點性能和FP16（峰值半精度性能）息息相關。講到這裡，讀者們應該已經大概明白，數碼君想表達什麼了。

總結 & 預測（無責推）

AMD的顯卡份額基本上就是 的，在區塊鏈代幣行業遭遇瓶頸期、傳統顯卡挖礦模式趨於衰退的環境下，如何保持2016~2018年長達30個月的GPU快速增長勢頭？光靠遊戲卡或者零售、OEM大單是根本不可能的。

各GPU區塊鏈運算相關參數一覽（圖例時間2018年7月）

因此，假設BFloat16獲得數倍於傳統FP16的性能增益，結合7nm+、大核心RDNA2架構、高達8192sp的旗艦卡皇，外加500W左右的TDP（Navi10結構推算），這張AMD顯卡的算力會怎麼樣？

我不敢猜，我更怕的是：

獲得BF16指令集增強的大批100瓦左右、2048sp的RDNA2顯卡，再次重回礦場。

往事不堪回首，本文僅供解悶，咱也不懂，咱也是瞎猜~

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