AMD Zen 2 no necesitará optimizaciones en Windows para rendir al máximo

AMD Zen 2 no necesitará optimizaciones en Windows para rendir al máximo

Javier López

La preview que AMD dispuso para sus productos más deseados como son sus nuevos procesadores dejó algunos interrogantes que sin duda podrían generar escepticismo. Aspectos como el software han sido y son claves para AMD, donde hoy sabemos a través de Mark Papermaster que los de Lisa Su tienen superada la etapa de adopción para sus CPUs y por ello Zen 2 llegará al máximo de sus posibilidades en su lanzamiento.

El diseño arquitectónico de AMD para Zen 2 no necesita optimizaciones de software

Zen-2-portada

Según Mark Papermaster, Director de Tecnología de AMD, el diseño inicial de Zen y Zen+ era algo nuevo y revolucionario, con un concepto de los núcleos no visto hasta ahora y que de inicio les supuso una merma de prestaciones en algunas áreas como los juegos.

Como se suele decir, la potencia sin control no sirve de nada, por ello AMD introdujo una serie de herramientas para desarrolladores para que el código de su software se pudiese adaptar también al hardware de sus productos.

No hará ni una semana realizamos un artículo donde AMD y Microsoft trabajan arduamente para solventar los problemas del programador de tareas de Windows con sus CPUs Threadripper, razón por la que han perdido y pierden mucho rendimiento en algunos escenarios.

Esto es solo un ejemplo para demostrar que tan importante es la optimización del software para una arquitectura y producto, donde por muy bueno que este sea puede llegar a perder parte de su rendimiento por pequeños detalles.

Core Complex sigue siendo la piedra angular de AMD y Zen 2

AMD Zen Core Complex

Según Papermaster, la optimización del código del software actual se basa en las novedades que se introdujeron con Zen mediante su Core Complex. Han trabajado y trabajan a día de hoy con entornos Windows y Linux para mejorar el rendimiento de su Core Complex, aprovechando de mejor manera sus cargas de trabajo.

Papermaster afirma entonces que la próxima generación de sus CPUs, Zen 2, mantendrá el mismo enfoque de Core Complex que lo visto hasta ahora, solo que ahora tendremos un die de I/O común que lo único que cambia es que la ruta de accesos está ahora centralizada.

Esto, afirma, no agrega ninguna complicación para los proveedores de software, ya que Zen 2 no necesitará optimizaciones en Windows o Linux para rendir al máximo desde su salida porque todas las optimizaciones existentes se trasladarán a esta nueva revisión de su arquitectura.

Infinity Fabric de segunda generación (IFOP2)

AMD-Zen-Infinity-Fabric

Otro dato que Papermaster filtró ha sido un nuevo sistema Infinity Fabric On-Package de segunda generación, debido precisamente a los cambios arquitectónicos sufridos en Zen 2 y donde ahora los buses tienen una importancia vital debido a la supresión de las cachés en los núcleos (entre otras cosas), ya que han sido movidas al I/O die.

Por ello la segunda versión del IFOP y según Papermaster, tendrá mejoras en su protocolo y eficiencia, con mejoras en el ancho de banda y ancho de banda por vatio como áreas donde han centrado sus esfuerzos y donde se rumorea que la velocidad de transferencia se ha visto aumentada hasta 2.3X por enlace (25 GT/s).

IFIS-AMD-Zen

Esto es primordial sino queremos ver, una vez más, los problemas de latencias sufridos por Zen y Zen+, donde esos mismos inconvenientes los alejaron de la pelea en el sector gaming y en entornos concretos de alto procesamiento de datos.

Parece que poco a poco vamos conociendo más a fondo los detalles de esta nueva arquitectura Zen 2, pero siguen siendo muchos los interrogantes que la rodean, sobre todo al chiplet I/O, pieza fundamental en esta arquitectura.

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  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

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  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

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