- AVX-512 amplía el paralelismo SIMD a 512 bits con EVEX, máscaras y ZMM, acelerando IA, multimedia y cómputo científico.
- AMD Zen 6 estrena AVX512_BMM para multiplicación y manipulación binaria 16×16, orientada a inferencia de baja precisión.
- Intel avanza con AVX10 y APX para unificar P/E-cores, mientras AMX compite con BMM en cargas matriciales de IA.
Si te preguntas qué demonios es AVX512_BMM y por qué suena tanto últimamente, estás en el sitio adecuado: aquí te contamos qué es, para qué sirve y cómo encaja en el rompecabezas de AVX-512, la gran extensión SIMD de la arquitectura x86 que está dando mucho que hablar en IA, centros de datos y hasta en algunos juegos de PC.
Además de poner contexto, repasaremos la historia de AVX-512, sus variantes más conocidas (F, VL, VNNI, VBMI, etc.), los líos con Intel y Alder Lake, el enfoque de AMD con Zen 4 y la gran novedad: AVX512_BMM en Zen 6, un conjunto pensado para multiplicación y manipulación binaria en matrices que apunta directamente a acelerar inferencia con baja precisión.
Qué son las instrucciones AVX-512
AVX-512 es la evolución de AVX y AVX2 dentro de x86, un repertorio de instrucciones vectoriales que permite operar con datos en paralelo usando registros de 512 bits y codificación EVEX. Eso significa poder realizar en una sola instrucción lo que de otro modo serían muchas operaciones escalares, con mejoras notables en procesado numérico, IA y análisis de datos.
Con AVX-512 se duplican varios recursos respecto a AVX2: ancho de banda, cantidad de registros y anchura de las unidades FMA. Además, incorpora enmascaramiento (opmask) para activar o desactivar elementos dentro del vector, control de redondeo e integración de excepciones, todo ello pensado para exprimir el paralelismo de datos con la mínima penalización.
Estas capacidades llegan respaldadas por un banco de registros ampliado: los ZMM0–ZMM31 de 512 bits, direccionables también como YMM (256 bits) y XMM (128 bits) cuando se usan las variantes adecuadas. La clave es que se mantiene compatibilidad con instrucciones anteriores mediante la codificación EVEX, que extiende lo que antes hacía VEX y añade funciones como nuevos registros de máscara.
Origen y evolución: de Larrabee a Xeon y consumo
El germen de AVX-512 se remonta al proyecto de GPU de Intel, Larrabee. Aunque aquel intento no cuajó en el mercado de gráficos, de sus cenizas nacieron los aceleradores Xeon Phi (Knights Landing), primeros en recibir AVX-512. Aquello permitió un registro acumulado de 512 bits y operar, por ejemplo, sobre 16 elementos de 32 bits a la vez.
Tras Xeon Phi, AVX-512 pasó a la gama de servidores con Xeon Skylake-EP/EX y, más tarde, comenzó a asomar en procesadores de cliente de Intel con microarquitecturas como Cannon Lake, Ice Lake o Tiger Lake. AMD, por su parte, prefirió esperar para llevarlas a consumo y priorizó más núcleos y eficiencia antes de dar el salto en Zen 4.
Para qué sirven y en qué tareas brillan
El propósito de estas extensiones es indicar al procesador cómo mover y transformar grandes flujos de datos de forma eficiente según el tipo de información tratada. Cuando la carga de trabajo es alta, el paralelismo vectorial puede marcar la diferencia.
¿Dónde se notan? En simulaciones científicas, finanzas cuantitativas, aprendizaje profundo, modelado 3D, procesamiento de imagen/audio/vídeo, criptografía y compresión. En centros de datos, además, ayudan a acelerar cifrado, compresión y descompresión, e incluso a gestionar mejor los recursos de almacenamiento al reducir tiempos frente a conjuntos previos.
En el entorno de usuario, a medida que el software se actualiza, se ven beneficios indirectos: mejoras en IA integrada en apps y sistemas (pensemos en la oleada de asistentes como Copilot), filtros de vídeo en tiempo real o codificación más ágil mientras retransmites y juegas, siempre que la aplicación lo soporte.
Principales variantes de AVX-512
AVX-512 no es un bloque monolítico, sino un paraguas de extensiones. Estas son las más destacadas y cuándo empezaron a aparecer en hardware, con su utilidad resumida para no perdernos en tecnicismos:
- AVX-512-F (Foundation): base de 32/64 bits con EVEX, registros de 512 bits, máscaras y control de redondeo y excepciones. Debut en Knights Landing y Xeon Skylake-EP/EX.
- AVX-512-CD (Conflict Detection): detección de conflictos para vectorizar más bucles con seguridad. Llegó con Knights Landing y Skylake-X.
- AVX-512-ER (Exponential and Reciprocal): exponenciales y recíprocos para facilitar transcendentales. Estrenada en Knights Landing.
- AVX-512-PF (Prefetch): nuevas capacidades de prelectura de datos. También en Knights Landing.
- AVX-512-VL (Vector Length): extiende operaciones a XMM (128) e YMM (256). Presente en Skylake-X y Cannon Lake.
- AVX-512-DQ (Doubleword and Quadword): instrucciones nuevas de 32/64 bits. Vistas en Skylake-X y Cannon Lake.
- AVX-512-BW (Byte and Word): soporte para enteros de 8 y 16 bits. Llegó con Skylake-X y Cannon Lake.
- AVX-512-IFMA: multiplicación-suma fusionada de enteros con precisión de 52 bits. Introducida en Cannon Lake.
- AVX-512-VBMI: permutación avanzada de bytes vectoriales. Debut en Cannon Lake.
- AVX-512-4VNNIW: instrucción vectorial para redes neuronales con precisión variable (Knights Mill).
- AVX-512-4FMAPS: FMA vectoriales en precisión simple para deep learning (Knights Mill).
- AVX-512-VPOPCNTDQ: conteo vectorial de bits «1»; vista en Knights Mill e Ice Lake.
- AVX-512-VNNI: instrucciones vectoriales para inferencia; llegó con Ice Lake.
- AVX-512-VBMI2: cargas, almacenes y concentraciones con desplazamiento para bytes/palabras; en Ice Lake.
- AVX-512-BITALG: algoritmos de bits que amplían VPOPCNTDQ (a veces se ve escrito como BITLAG por error). Estreno en Ice Lake.
- AVX-512-VP2INTERSECT: intersección de pares de vectores a registros de máscara; introducido en Tiger Lake.
Registros, EVEX y modos SIMD sin penalizaciones
Uno de los objetivos al diseñar AVX-512 fue combinar AVX y AVX2 con el mínimo coste al alternar longitudes vectoriales. La extensión VL extiende muchas operaciones para XMM/YMM, evitando cambiar de paradigma por usar 128, 256 o 512 bits según convenga.
La codificación EVEX añade opmask, redondeo, nuevos registros y semánticas claras para distinguir versiones VEX y EVEX de una misma mnemónica, lo que ayuda a los compiladores y a los programadores que trabajan a bajo nivel con intrínsecos.
En el archivo de registros, el salto va de 16 a 32 registros vectoriales, y el tamaño sube de 256 a 512 bits con ZMM0–ZMM31. Esos ZMM se fragmentan lógicamente como YMM/XMM cuando se usan instrucciones AVX/SEE heredadas bajo EVEX, abriendo la puerta a aprovechar 16 registros extra (XMM16–XMM31/YMM16–YMM31) en código moderno.
AMD, Intel y la adopción real
AMD, fiel a su estrategia de computación heterogénea y apuesta por CPU+GPU, no tuvo prisa en AVX-512 para consumo. Su foco estaba en más núcleos y eficiencia. Cuando el software empezó a justificarlo, Zen 4 trajo soporte AVX-512 a Ryzen 7000 y EPYC, aunque no incluye algunos subconjuntos específicos como ER, PF, 4VNNIW, 4FMAPS o VP2INTERSECT, lo que simplifica sus unidades de ejecución.
Intel fue pionera y llevó AVX-512 a más familias, pero el salto a diseños híbridos (P-cores y E-cores) en Alder Lake trajo cola: los E-cores no soportaban AVX-512, así que la compañía acabó desactivándolo en consumo por coherencia y planificación, aunque algunos modelos iniciales podían habilitarlo desde BIOS.
El culebrón de AVX-512 en Alder Lake y la llegada de AVX10
La historia tuvo episodios curiosos: mensajes iniciales negando soporte en híbridos, guías de optimización que lo mencionaban, placas base que lo permitían, microcódigo para bloquearlo, y hasta fabricantes que rodeaban el bloqueo durante un tiempo. Finalmente, Intel optó por deshabilitarlo en silicio en remesas posteriores y reservarlo para Xeon.
Como respuesta de futuro, Intel ha anunciado AVX10, que integra características de AVX2 y compatibilidad con AVX-512 para que P y E-cores convivan con una base común, además de mejoras APX (más registros de propósito general, nuevas instrucciones de carga/almacenamiento/comparación y optimizaciones del estado de operaciones) para facilitar la compilación y el rendimiento real.
Lo que dijo Linus Torvalds
El creador de Linux ha sido especialmente crítico con AVX-512. En sus palabras, preferiría ver transistores invertidos en mejoras de uso general o más núcleos antes que en unidades FP enormes que solo lucen en benchmarks o casos muy específicos, y advierte de la fragmentación que generan estas extensiones en el mercado de cliente.
Entre otras quejas, Torvalds remarcó el impacto en consumo y frecuencias de turbo al activar cargas AVX-512 y que, fuera del HPC, no siempre se traduce en valor para la mayoría. Aun así, reconoce que hay escenarios puntuales donde marcan diferencias.
AVX512_BMM: la gran novedad en AMD Zen 6
La noticia fresca llega desde el repositorio de GNU Binutils: AMD ha introducido el identificador znver6, adelantando soporte de compilación específico para Zen 6 y, sobre todo, una nueva extensión: AVX512_BMM (Bit Manipulation Matrix).
¿Qué es exactamente? Un subconjunto que amplía AVX-512 con operaciones de multiplicación y manipulación binaria sobre matrices 16×16. En la documentación aparecen instrucciones como VBMACOR16x16x16, VBMACXOR16x16x16 y VBITREV, orientadas a lógica compleja, cifrado y, especialmente, inferencia de redes neuronales con baja precisión.
Este giro hacia cómputo binario e INT4 busca maximizar rendimiento por vatio, un frente donde AMD quiere medirse con las soluciones dedicadas de NVIDIA y con las capacidades matriciales de Intel AMX en Xeon. La gracia de AVX512_BMM es que reutiliza registros vectoriales “clásicos” en lugar de bloques de tiles dedicados como hace AMX, lo que simplifica su adopción en CPU x86.
Según lo publicado, el bit 23 del CPUID 0x80000021 en Zen 6 indicará la presencia de BMM en CPU con nombre en clave Venice, Medusa, Gator y Olympic. La lectura estratégica es clara: parte de la inferencia que antes se delegaba a GPU o NPU podrá ejecutarse de forma eficiente en la CPU, acercando IA local sin depender de aceleradores externos.
AVX-512 en el mundo real: bases de datos vectoriales y ANN
Un buen ejemplo práctico lo encontramos en Milvus, la popular base de datos vectorial de código abierto. Este sistema aprovecha AVX-512 y AVX2 para acelerar búsquedas de similitud en casos de uso como recomendadores, visión por computador o NLP.
Milvus define parámetros de indexación como nlist (número de clústeres) y nprobe (clústeres explorados en consulta). En IVF, el flujo es: agrupar en nlist clústeres, localizar los más cercanos al vector objetivo en la primera fase y, después, buscar los top-k en esos clústeres con nprobe ajustando precisión/latencia.
Los resultados tienden a favorecer AVX-512 frente a AVX2 en recuperación vectorial, aunque no exactamente al doble: la búsqueda no solo es cómputo SIMD; también pesan accesos a memoria, gestión de estructuras y otros costes. Con HNSW, la consulta suele ser la más rápida, mientras que IVF_SQ8 mejora tiempos y tamaño respecto a IVF_FLAT, al cuantizar cada dimensión de float de 4 bytes a un byte.
Compatibilidad AVX/AVX2/AVX-512 y cómo comprobarla
El despliegue de AVX a partir de 2011 fue casi total. Por el lado de Intel, hablamos de familias como Sandy Bridge, Ivy Bridge, Haswell, Broadwell, Skylake, Kaby Lake, Skylake-X, Coffee Lake, Cannon Lake, Whiskey Lake, Cascade Lake, Ice Lake, Comet Lake (solo Core) y Tiger Lake, entre otras posteriores.
En AMD, la compatibilidad con AVX incluye Bulldozer, Piledriver, Steamroller, Excavator, Jaguar/Puma y toda la saga Zen (Zen, Zen+, Zen 2, etc.). Para AVX-512 en AMD, el salto llega en Zen 4 (con el matiz de subconjuntos omitidos antes mencionado) y se ampliará con Zen 6 y AVX512_BMM para la parte binaria y matricial.
Si quieres certificar qué instrucciones soporta tu CPU, una vía rápida en Windows es CPU-Z. Descargas la versión portable o instalable, abres la pestaña CPU y, en el bloque «Instructions», verás listadas AVX, AVX2, AVX-512F y resto de extensiones. Es un método directo, sin bucear en documentación técnica.
Juegos y software que requieren AVX
En juegos no es lo habitual, pero existen títulos que piden AVX para arrancar. Algunos de Ubisoft han requerido estas instrucciones en versiones concretas (por ejemplo, Assassin’s Creed: Odyssey). En otros, como Horizon Zero Dawn, se retiró la dependencia con parches posteriores para ampliar compatibilidad.
La tendencia general es que, aunque muchos títulos no lo exijan, con el paso de los años el estándar de base se mueve hacia CPUs de 2011 en adelante, ya con AVX y AVX2. Si tu PC es muy antiguo y notas que apps o juegos fallan por falta de AVX, quizá sea el momento de planear una actualización.
AVX-512 también en el escritorio: ventajas y límites
Aunque AVX-512 se ha usado sobre todo en HPC y servidores, su llegada al escritorio ha tenido luces y sombras. La parte positiva: aceleración clara en cargas vectoriales intensivas (IA, multimedia, compresión). La cara B: unidades anchas que consumen más, ocupan silicio y pueden bajar frecuencia turbo al activarse cargas pesadas.
La industria está buscando el equilibrio. Intel, con AVX10 y APX, quiere homogeneizar el soporte en arquitecturas híbridas y optimizar el código generado por compiladores. AMD, con Zen 4 y el paso a Zen 6, perfila un soporte AVX-512 más pragmático, simplificado y ahora reforzado con AVX512_BMM.
AMD vs Intel en IA: AMX, VNNI y BMM
Para entrenamiento e inferencia, Intel ha apostado fuerte por VNNI y AMX en Xeon, con un rendimiento muy alto en inferencia de baja precisión gracias a tiles matriciales dedicados. AMD responde con un enfoque que reutiliza vectores AVX-512 tradicionales y añade BMM para la parte binaria, abaratando el camino de adopción.
La próxima batalla se librará entre EPYC “Venice” con Zen 6 y los Xeon Diamond Rapids con AMX. Habrá entornos donde AMX barrerá y otros donde BMM sea suficiente o incluso más eficiente por vatio, en función de la carga (binaria/INT4, cifrado, lógica matricial) y del stack software disponible.
