Intel、AMD在一起两年了！最新成果公布，AMD主动低头

Intel、AMD这对老冤家虽然经常杀得刺刀见红，但其实更多的是相爱相杀，必要的时候两家也会站在一起，毕竟都属于x86阵营，时不时要面临共同的“敌人”。

早在2024年10月16日，Intel、AMD就联合宣布共同成立x86生态系统顾问小组（x86 Ecosystem Advisory Group），联合十大行业巨头，共同推动x86计算架构的未来。

根据官方介绍，x86生态系统顾问小组的任务是：

汇集行业领导者，通过更统一的指令集和架构接口，推动开发者创新，提升x86产品间的兼容性、可预测性、一致性，推动创建统一、兼容的关键x86架构特性和编程模型，横跨数据中心、云、客户端、边缘、嵌入式等全领域。

翻译成大白话就是：共同消除在一些通用x86技术上的分歧和碎片化，促进x86生态的健康、快速发展。

顾问小组的预期成果包括：

1、为客户在硬件和软件方面提供更多选择和更强的兼容性，使其更快地受益于全新的尖端功能带来的提升。

2、简化架构指南，以提升Intel、AMD x86产品系列在软件一致性和接口方面的表现。

3、使新功能能够更广泛、更高效地集成到操作系统、框架和应用程序中。

顾问小组的创始成员，个个都是响当当的行业巨头：博通、戴尔、谷歌、慧与（HPE）、惠普、联想、Meta、微软、甲骨文、红帽。

顾问小组还秉承开放的姿态，虚心向x86硬件和软件社区征求关于核心功能和特性的技术意见。

因此，Linux系统内核之父Linus Torvalds、虚幻引擎之父/Epic Games CEO Tim Sweeney两位行业技术传奇大牛，都特别受邀加入。

时任Intel CEO的帕特·基辛格，还和AMD董事长兼CEO苏姿丰合影留念。

这绝对算得上行业奇观了！

成立两年来，x86生态系统顾问小组在多个技术领域取得了重要进展，推动了x86架构的标准化和技术创新。

2025年10月，双方“在一起”一周年之际，就公布了一大批关键的技术突破里程碑：

FRED：

全称灵活返回与事件交付机制（Flexible Return and Event Delivery），Intel设计的新一代x86底层中断与系统调用架构，是对x86沿用数十年的中断/异常/系统调用切换机制的重构。

它统一了传统零散的事件切换路径，中断、异常、系统调用、虚拟等所有事件共用一套入口和返回逻辑，同时大幅降低了内核切换开销，还有更强的扩展性，是提升低延迟性能的关键特性之一。

从第一代酷睿Ultra（Meteor Lake）、第四代至强可扩展（Sapphire Rapids）开始支持。

AVX10：

Intel的新一代融合型矢量指令集，AVX-512的大一统继任者，彻底解决AVX-512只有P大核才能支持的局限。

它分为两个档位，一是AVX10/256，全系标配，可在256位宽度下实现完整的AVX-512能力。

二是AVX10/512，仅支持高端P核，仅用于服务器、工作站的重负载场景。

未来将在至强处理器上首先落地，然后下放至酷睿处理器。

ChkTag：

Intel、AMD联合制定的x86统一内存安全硬件规范，用于硬件级内存标签防护，解决缓冲区溢出、释放后重用、野指针等经典内存安全漏洞。

因为是硬件级原生支持，它的性能损耗极低，不会像软件校验那样带来明显开销。

同时保持向下兼容，开启ChkTag的软件可以在不支持的旧款CPU上正常运行，只是不启用安全防护而已。

ACE：

全称AI计算扩展（AI Compute Extensions），在AVX10的基础上针对AI方向进行补充，是x86平台原生的AI矩阵加速指令集。

它支持AI领域的主流精度标准，包括BF16、INT8、OCP FP8、OCP MXFP8、OCP MXINT8等等。

相比传统的AVX10乘加运算，ACE的矩阵计算密度可提升最多16倍，能效更高，主打端侧大模型推理、AI工作负载加速，软件适配也正在推进中。

两周年之际，x86生态系统顾问小组又公布了最新成果：

将双方针对PyTorch框架的x86 CPU优化成果，共同整合到开源深度学习库oneDNN，并由统一加速基金会（UXL）管理，从而提升AI工作负载在Intel、AMD CPU上的通用性和运行效率。

PyTorch是Meta AI开发并开源的Python原生深度学习框架，核心优势是动态计算图、开发门槛低，支持NVIDIA CUDA、AMD ROCm、x86/Arm CPU等多硬件加速，是当前全球学术研究、工业落地最主流的AI开发框架之一，覆盖模型训练、推理、部署全流程。

Intel oneDNN是x86生态里最主流的开源CPU深度学习加速库，具备跨硬件、跨厂商的特点，向上对接PyTorch、TensorFlow等主流框架，向下调度各类x86指令集做硬件加速。

AMD ZenDNN则是基于Intel oneDNN二次开发的，专门针对AMD锐龙、EPYC处理器的多核心、大缓存特性做深度调优，主打服务器端、端侧CPU AI推理。

根据x86生态系统顾问小组的建议，Intel和AMD已经就oneDNN达成一致，将其认定为PyTorch x86加速的默认开源库，AMD ZenDNN的优化则会整合进入oneDNN。

同时，AMD以指导委员会成员的身份加入UXL基金会，通过开放协作，推动这项工作的进一步开展。

对于开发者而言，这次合并意味着可以通过一个统一的入口，同时获得面向Intel和AMD处理器的PyTorch CPU优化，在不同的x86平台上获得一致的开发体验，大大简化PyTorch应用在x86 CPU上的开发、维护和部署，不再需要浪费精力、两次开发。

此外，Intel和AMD正在ACE方面深入合作，未来它将通过oneDNN更新，进一步集成至PyTorch。

顾问小组强调，Intel和AMD围绕oneDNN的共同投入，减少了软件碎片化，为现有和未来的x86 AI能力提供更为完善的支持，树立了一个新的合作典范。

红帽首席技术官办公室副总裁兼杰出工程师、PyTorch大使Stephen Watt高度赞赏了此次合作。

他说：“无缝、统一的开发和运维体验，是开源创新持续发展的重要基础。AMD与Intel携手，通过PyTorch中的oneDNN，让x86 CPU的优化标准化，这是减少生态碎片化的重要一步。作为PyTorch社区的一员，红帽很高兴看到这样的开放协作。它将帮助开发者更轻松便捷地在不同x86架构上，以一致的方式构建、优化和部署AI工作负载。”