继前文主要解说Ryzen 9000系列、Ryzen AI 300系列处理器与Zen 5、Zen 5c等衍生核心的差异，本为将聚焦于Zen 5、RDNA 3.5、XDNA 2等架构。
Zen 5世代效能再上层楼
▲ Zen 5架构每组核心的L1快取内存配置为32 KB、8路指令快取加上48 KB、12路数据快取，搭载1MB、16路L2快取内存。
▲ 改良的分支预测机制能在进行条件分支（Conditional Branch）时能达到零空隙（Zero-Bubble）以提生资源利用率，在指令快取部分则具备2组指令预取串流（Instruction Fetch Stream）。
▲ 2组指令预取串流搭配2组指令解码单元，可以同时处理2组独立指令，有助于提升核心内2条执行绪的同时执行效能，强化SMT（Simultaneous Multithreading）多执行绪功能的表现。
▲ 在整数运算的指派（Dispatch）与执行单元部分，Zen 5搭载8-Wide Dispatch， Rename， Rretire单元，并具有6组ALU（算数逻辑）与4组AGU（内存位置产生）单元。
▲ Zen 5也提升了数据传输带宽，通过增加读取与储存伫列、合并储存缓冲存储器、可扩展读取排序伫列以扩大即时数据窗口，并藉由新增的2D stride预取器改善串流与区域预取的系能。
▲ 在浮点运算部分，最大的改进点在完整支持AVX-512指令集的512 bit资料路径（Datapath），并提供4组执行管线。 相较于前代架构需要3个时钟周期才能完成FADD（浮点加法运算），Zen 5在特定情况下只需2个时钟周期就能完成。
▲ 同CCX（Core Complexes，核心复合体）内的各核心在交换资料时需要通过L3快取内存做为中介。 其运作过程会先查寻储存于L3快取内存内的数据查找表，确认资料存放在哪个核心的L2快取内存，接着发送至L3，再由需要的核心读取进自己的L2。
▲ Zen 5架构新增了许多指令集，例如可以让数据跳过缓存直接写入存储区的MOVIDIRI/MOVD64B，将AVX-512指令扩展至VEX引擎的VNNI/VEX等等。
▲ Zen 5与前代Zen 4架构的主要差异对比。
▲ RDNA 3.5绘图架构则是扩大引擎规模，提升2倍材质子系统的取样率、提升2倍渲染子系统的内插与比较率，改善内存的使用效率与资料压缩效率，估计可带来30%的效能增益。
▲ XNDA 2 AI运算架构的主要改善包括增加NPU（神经处理器）内的AI引擎模块（AI Engine Tile）数量，并可支持Block FP16数据类型能够在提供接近FP16的精确度下，享有接近INT8较低的内存占用量以及更高的性能输出。
▲ 总结来说，Zen 5架构再次带来显著效能提升，并通过AVX-512指令集强化AI运算效能，展现AMD持续带来领导地位效能与电力效率的决心。
AMD将Ryzen 9000系列桌上型处理器拆分为2批上市，笔者也会在第一时间带来性能测试专题报导，并更新于本文首的「系列文章」专区。
