Crédito de la imagen: Generado por herramientas Unbounded AI
El CEO de Nvidia, Huang Renxun, está tratando de dar a la industria la impresión de que la IA es igual a Nvidia.
Hoy en día, con la explosión de los modelos de lenguaje grande de IA, los chips GPU de Nvidia para inteligencia artificial son casi la única opción para completar el entrenamiento de IA que requiere una potencia informática extremadamente alta.
Este desequilibrio extremo entre la oferta y la demanda ha hecho que las GPU de Nvidia sean difíciles de encontrar, incluso el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se queja de que la escasez de chips ha afectado el desarrollo de ChatGPT.
Huang Renxun debe estar feliz de escuchar esto. En 2023, impulsado por la demanda de IA, el valor de mercado de Nvidia superará el billón de dólares estadounidenses.
Sin embargo, algunas personas están tratando de romper el estado de "solo en busca de la derrota" de Nvidia en el campo de la inteligencia artificial.
El miércoles, AMD (Advanced Semiconductor) lanzó oficialmente el chip insignia anual Instinct MI300 en su primera conferencia de lanzamiento de productos de "centro de datos e inteligencia artificial", un súper chip que puede competir con la serie Grace Hopper de Nvidia.
Instinct MI300 tiene dos versiones: MI300X tiene solo GPU, que está especialmente diseñada para el entrenamiento de modelos de IA y contiene 153 mil millones de transistores; MI300A es una APU que integra múltiples CPU, GPU y memoria de alto ancho de banda (AMD propuso en el concepto de producto de 2011), empaquetada con 146 mil millones de transistores.
El lanzamiento de Instinct MI300 significa que Nvidia ya no es la única opción para las empresas de inteligencia artificial en cuanto a potencia informática. De hecho, AMD ha logrado atraer a algunos unicornios estrella de IA, como Hugging Face, AMD optimizará el modelo para su CPU, GPU y otro hardware de IA.
Instinct MI300 lleva las ambiciones de AMD en el campo de la inteligencia artificial. La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, dijo recientemente: "Si observa cinco años, verá inteligencia artificial en cada producto de AMD, y se convertirá en el mayor motor de crecimiento".
AMD es el viejo rival de Nvidia. La competencia entre los dos en el mercado de GPU ha durado 17 años, y la mayoría de las veces terminó con la victoria de Nvidia.
Y esta vez, ¿puede AMD, que ya se ha probado en el mercado de las CPU una vez, copiar su exitosa experiencia en el mercado de las GPU?
1.AMD quiere la corona de IA de Nvidia
AMD es una antigua empresa de semiconductores muy conocida en el mundo, fundada en 1969. Según los datos de clasificación de las empresas mundiales de semiconductores publicados por Gartner este año, AMD ocupa el séptimo lugar.
La CPU es el lugar de nacimiento de AMD. En 1981, AMD obtuvo la autorización de los procesadores de la serie Intel X86 y se convirtió en el segundo en la industria de un solo golpe durante el período de bonificación de la era de la PC, y el segundo en esta industria lo ha estado haciendo durante décadas.
Además de la CPU, AMD ha establecido gradualmente un diseño de chip completo de "CPU+GPU+DPU+FPGA" a través de continuas fusiones y adquisiciones.
Algunas de las fusiones y adquisiciones más importantes incluyen:
En julio de 2006, AMD gastó 5.400 millones de dólares para adquirir ATI, el número 2 en la industria de GPU en ese momento, lanzando oficialmente la competencia de GPU con Nvidia;
En febrero de 2022, AMD gastó 49.800 millones de dólares para completar la adquisición del fabricante de FPGA Xilinx para fortalecer su diseño en el negocio de centros de datos;
En abril de 2022, AMD anunció la adquisición del fabricante de chips DPU Pensando por 1900 millones de dólares para continuar expandiendo su negocio de centros de datos.
La estructura comercial de AMD se divide en cuatro sectores principales: centro de datos, cliente, juegos y negocios integrados.
El centro de datos incluye todos los ingresos relacionados con servidores de AMD; los ingresos de clientes involucran principalmente computadoras de escritorio y computadoras personales, que solían ser uno de los negocios principales de AMD, pero ahora la proporción de ingresos no es alta; el negocio de juegos involucra principalmente el producto GPU línea, Sony, Microsoft es un importante cliente estable, el negocio integrado proviene principalmente del negocio original de Xilinx.
A medida que la inteligencia artificial se convierte en tendencia, el centro de datos se ha convertido en un negocio al que los grandes gigantes de la nube otorgan gran importancia y en el que invierten mucho, y también es un campo de batalla para Nvidia, Intel y AMD.
En la reunión anterior del informe financiero del primer trimestre de 2023, AMD enfatizó que la IA es actualmente el primer enfoque estratégico de la compañía, y AMD se compromete a construir una matriz de productos de IA más diversa.
Ayer, la conferencia de lanzamiento de productos de AMD fue la primera vez con el tema de "inteligencia artificial y centro de datos". Su Zifeng enfatizó en la conferencia de prensa que, impulsadas por modelos de lenguaje a gran escala, las oportunidades de mercado para la inteligencia artificial están aumentando y el potencial de mercado puede aumentar de los 30 000 millones de dólares actuales a alrededor de 150 000 millones de dólares para 2027.
AMD no quiere perderse este festín de IA, pero Nvidia es una montaña que hay que superar.
En el último informe financiero trimestral, los ingresos del negocio del centro de datos de AMD fueron de 1295 millones de dólares estadounidenses, en comparación con los 1293 millones de dólares estadounidenses del trimestre anterior, básicamente sin crecimiento. Por el contrario, los ingresos del negocio del centro de datos de Nvidia en el primer trimestre de este año alcanzaron un récord, un 14 % más que el año anterior a 4280 millones de dólares, más del triple que AMD.
Según el fondo de cobertura cuantitativo Khaveen Investments, la cuota de mercado de GPU del centro de datos de Nvidia alcanzará el 88 % en 2022, y AMD e Intel dividirán el resto.
Aunque AMD es un jugador antiguo en el mercado de GPU, sus productos de la serie GPU anteriores se utilizaron principalmente en los campos de procesamiento de imágenes y razonamiento de IA, mientras que el entrenamiento de IA, que requiere más computación paralela, ingresó al mercado más tarde.
El lanzamiento de Instinct MI300 significa que AMD está tratando de cambiar el dominio de Nvidia en el mercado de entrenamiento de IA.
2. Ingrese al entrenamiento de IA
El Instinct MI300 es la primera "APU" de alto rendimiento para el centro de datos, un concepto iniciado por AMD.
En 2011 (el quinto año después de que AMD adquiriera ATI), AMD comparó los cerebros izquierdo y derecho de los humanos con CPU y GPU en la concepción de su producto y, basándose en esto, propuso una estrategia de producto heterogénea "CPU+GPU" y la denominó APU. .
De manera análoga al cerebro humano, AMD cree que el cerebro izquierdo es más como una CPU, responsable del procesamiento lógico de la información, como operaciones en serie, números y aritmética, pensamiento analítico, comprensión, clasificación, clasificación, etc., mientras que el cerebro derecho es más como una GPU, responsable de la computación paralela, múltiples modalidades, pensamiento creativo e imaginación, etc.
Imagen de Huatai Research
Sin embargo, en 2011, AMD estaba en el punto más bajo de la "década perdida". Ya fuera en la línea de CPU o en la línea de GPU, no pudo producir suficientes productos excelentes y el desarrollo de APU no fue satisfactorio.
Cuando llegó el momento de marzo de 2020, AMD lanzó una nueva versión de microarquitectura CDNA, que está especialmente diseñada para computación de alto rendimiento e inteligencia artificial en centros de datos. Antes de esto, la GPU de AMD usaba la misma arquitectura para resolver las necesidades de los escenarios de juegos e informática al mismo tiempo, lo que no es propicio para la optimización de diferentes escenarios.
Los productos de la serie Instinct están diseñados para computación de alto rendimiento HPC y computación AI. El MI300 recién lanzado persigue completamente al Grace Hopper de Nvidia en términos de especificaciones y rendimiento.
Instinct MI300 adopta el proceso de 5 nm de TSMC y tiene dos versiones diferentes: MI300X solo tiene GPU, diseñado para el entrenamiento de modelos de IA, y contiene 153 mil millones de transistores; MI300A es una combinación de múltiples CPU, GPU y memoria de alto ancho de banda La APU incluye 146 mil millones de transistores .
AMD afirma que el Instinct MI300 tiene un rendimiento de IA 8 veces mayor que el MI250 de la generación anterior, lo que puede reducir el tiempo de entrenamiento de modelos de IA muy grandes como ChatGPT y DALL-E de meses a semanas, ahorrando millones de dólares en facturas de electricidad.
AMD demostró el modelo Falcon de MI300x con 40 000 millones de parámetros en la conferencia de prensa, lo que le permitió escribir un poema sobre San Francisco. "Los modelos consumen cada vez más capacidad y, de hecho, se necesitan múltiples GPU para ejecutar los últimos modelos de lenguaje grande", dijo Su, y señaló que con más memoria en los chips AMD, los desarrolladores no necesitarán tantas GPU múltiples.
AMD aún no ha anunciado el precio de MI300, pero la gerencia declaró en la conferencia telefónica de ganancias FY23Q1 que los productos del centro de datos continuarán con el estilo de precios rentable anterior, centrándose en abrir el mercado primero.
AMD espera que el MI300 se lance a fines de este año y se instalará en la supercomputadora a exaescala EI Capitan del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore y en otros modelos de inteligencia artificial de clientes en la nube a gran escala.
El analista de Morgan Stanley, Joseph Moore, brindó una orientación optimista y dijo que AMD ha visto "pedidos estables" de los clientes, y se espera que los ingresos relacionados con la IA de la compañía en 2024 alcancen los $ 400 millones, e incluso pueden alcanzar los $ 1.2 mil millones, esta expectativa es 12 veces mayor. tanto como antes.
Sin embargo, aunque AMD es casi la única empresa capaz de desafiar a Nvidia, debe ser un proceso muy difícil.
3. El foso de Nvidia
Después del lanzamiento del producto de AMD, el mercado de capitales respondió mediocremente, el precio de las acciones de AMD cayó más del 3%, por el contrario, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9% y su valor de mercado superó nuevamente el billón de dólares estadounidenses.
A los ojos de los inversores, el chip anual MI300 de AMD todavía parece difícil de sacudir los cimientos de Nvidia.
Por ejemplo, AMD no reveló en la conferencia qué clientes importantes ha recibido soporte para su chip anual. Kevin Krewell, analista principal de TIRIAS Research, dijo: "Creo que ningún (cliente grande) ha indicado que usará MI300X o MI300A, lo que puede decepcionar a Wall Street. Esperan que AMD anuncie que ya ha hecho algunos diseños". sabio reemplazó a Nvidia".
Los clientes actualmente revelados son solo el unicornio a gran escala de código abierto Hugging Face y el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore revelado anteriormente. Pero los dos no son del mismo orden de magnitud que los gigantes de la nube que tienen una mayor demanda de chips para centros de datos.
En términos del rendimiento del chip en sí, aunque MI300 supera a Nvidia en algunos parámetros, como que la cantidad de transistores es superior a los 54 mil millones de A100, Nvidia pronto puede compensarlo a través de iteraciones de productos.
De hecho, Nvidia ya lo está haciendo. El 29 de mayo, dos semanas antes de la conferencia de AMD, Nvidia lanzó oficialmente el nuevo súper chip GH200 Grace Hopper en la conferencia previa a la feria COMPUTEX 2023, con 200 mil millones de transistores, más que MI300.
Más importante aún, Nvidia también anunció que Google, Microsoft y Meta serán los primeros clientes importantes en adoptar este súper chip.
**Además del excelente producto en sí, el otro foso inexpugnable de Nvidia es su ecología CUDA. **
NVIDIA lanzó el ecosistema CUDA en 2007. Al usar CUDA, los desarrolladores pueden usar la GPU de Nvidia para el procesamiento informático general, no solo para el procesamiento de gráficos.
CUDA proporciona una interfaz de programación intuitiva que permite a los desarrolladores escribir código paralelo en C, C++, Python y otros lenguajes.
El maestro de IA Wu Enda comentó una vez sobre esto: "Antes de la aparición de CUDA, puede que no haya más de 100 personas en el mundo que puedan usar la programación de GPU. Después de tener CUDA, usar GPU se ha convertido en algo muy fácil".
AMD lanzó ROCm en 2016 con el objetivo de establecer un ecosistema que pueda reemplazar a CUDA. En 2023, los desarrolladores de CUDA alcanzarán los 4 millones, incluidos grandes clientes empresariales como Adobe. Cuantos más usuarios, mejor será la permanencia. ROCm, que comenzó tarde, tardará tiempo en construir un ecosistema de desarrolladores.
“Si bien AMD es competitivo en términos de rendimiento de hardware, la gente todavía no cree que las soluciones de software de AMD puedan competir con Nvidia”, dijo Anshel Sag, analista de Moor Insights & Strategy.
Este es un foso único que pertenece a Nvidia. Es extremadamente desafiante para AMD abrirse paso.
4. El éxito de AMD puede ser difícil de replicar
Para AMD, quizás lo menos temido sea afrontar el reto.
De 2006 a 2016, fue la "década perdida" de AMD. Durante este período, los dos mayores competidores de AMD, Intel y Nvidia, están experimentando iteraciones de productos impulsadas por la Ley de Moore.
Intel practica la "estrategia de péndulo Tick-Tock" y realiza una importante actualización iterativa del producto cada dos años (proceso de un año, diseño de microarquitectura de un año); Duplicar el rendimiento en 6 meses: bajo la dirección de la empresa, el El producto se actualizará cada seis meses.
AMD no pudo seguir el ritmo de actualización de productos de los dos líderes de la industria, y el desarrollo de la empresa estuvo al borde del colapso hasta que Su Zifeng asumió el cargo de quinto director ejecutivo de AMD en 2014.
El AMD que Su Lifeng acaba de adquirir es un desastre. Su mercado de computadoras portátiles está ocupado por Intel, el mercado emergente de teléfonos inteligentes está dividido por Nvidia, Qualcomm y Samsung, y la participación en el mercado de servidores se ha reducido de 1/4 del original a solo 2%. AMD tuvo que despedir a una cuarta parte de sus empleados, y el precio de sus acciones rondaba los $ 2, y los analistas dijeron que "no se podía invertir".
En ese momento, el director general de Intel, Ke Zaiqi, comentó sobre AMD: "Esta empresa no volverá nunca más, así que no les importe centrarse en el nuevo competidor Qualcomm".
Pero todo el mundo sabe la historia después de eso. Bajo el liderazgo de Su Zifeng, AMD luchó contra un hermoso cambio en el mercado de CPU No solo erosionó gradualmente la participación de mercado de Intel, sino que el precio de sus acciones también superó históricamente a Intel en febrero de 2022.
La razón por la que AMD pudo abrirse paso en el mercado de las CPU es que ha aprovechado los errores estratégicos de su rival Intel.
En el eslabón de la fabricación de chips, AMD e Intel han optado por caminos diferentes. AMD se deshizo de su negocio de fabricación de chips en 2009, estableció una empresa conjunta con la fundición independiente Gexin y solo se centró en el diseño de chips (Fabless), lo que permitió a AMD elegir una fundición independiente de terceros (Foundry). Intel ha estado integrando el diseño y la fabricación de chips (IDM) desde sus inicios.
En los primeros días del desarrollo de la industria de los semiconductores, un IDM altamente integrado verticalmente como Intel era el modelo más convencional. El cofundador de AMD, Jerry Sanders, también dijo un dicho famoso: "Los hombres de verdad tienen fábricas". Pero, irónicamente, AMD tuvo la oportunidad de completar el contraataque precisamente porque luego se deshizo de las fábricas.
Después de 2014, el proceso de fabricación de chips de Intel encontró dificultades técnicas y la tasa de rendimiento de los chips de 10nm (equivalentes a los 7nm de TSMC) no fue buena, lo que provocó múltiples retrasos en la producción en masa de 10nm originalmente programada para la segunda mitad de 2016, y finalmente fue lanzado en la segunda mitad de 2019. La estrategia Tick-Tock en la que Intel ha estado insistiendo antes también ha sido abandonada por razones de tecnología de proceso.
El fundador de Intel, Gordon Moore, propuso la Ley de Moore, pero Intel ahora sufre la "maldición de la Ley de Moore". Esto le permite a AMD aprovechar la oportunidad de adelantar.
En 2018, AMD cooperó por primera vez con GlobalFoundries para lanzar la arquitectura Zen+ con un proceso de 12 nm, superando a Intel con un proceso de 14 nm por primera vez. Luego, en 2019, AMD cooperó con TSMC para lanzar la arquitectura Zen 2 del proceso de 7nm (equivalente a los 10nm de Intel), líder de Intel. Desde entonces, Intel se ha quedado atrás de AMD en términos de proceso de fabricación y no ha mejorado hasta ahora.
Hoy, parece recrearse un escenario similar de "el segundo niño desafía al jefe", pero el campo de batalla ha cambiado de la CPU a la GPU. Aunque AMD sigue siendo AMD liderada por "Su Ma", Nvidia liderada por Huang Renxun es más popular que Intel en ese entonces.
En Silicon Valley, Huang Renxun es conocido como un hombre agresivo al que le gusta usar chaquetas de cuero negro y siempre está listo para defenderse. Cuando el precio de las acciones subió a $ 100, incluso se tatuó el logotipo de Nvidia en el brazo.
En 2016, Huang Renxun no tomó en serio a AMD y comentó directamente que había una brecha de "9 y 0" entre Nvidia y AMD. A principios de 2019, AMD se apresuró a lanzar la tarjeta gráfica de 7 nm antes que Nvidia. A Huang Renxun parecía no importarle en la superficie y dijo directamente que "esta tarjeta gráfica es muy normal".
Hoy, AMD desafió una vez más a Nvidia con mejores productos. Por un lado está el presumido AMD, y por el otro Nvidia, que busca derrotar a Dugu.La guerra de GPU contra la inteligencia artificial acaba de comenzar.
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AMD lanza el desafío del chip AI, pero Nvidia sigue sola
Autor: Zhao Jian
Fuente: Jiazi Guangnian
El CEO de Nvidia, Huang Renxun, está tratando de dar a la industria la impresión de que la IA es igual a Nvidia.
Hoy en día, con la explosión de los modelos de lenguaje grande de IA, los chips GPU de Nvidia para inteligencia artificial son casi la única opción para completar el entrenamiento de IA que requiere una potencia informática extremadamente alta.
Este desequilibrio extremo entre la oferta y la demanda ha hecho que las GPU de Nvidia sean difíciles de encontrar, incluso el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se queja de que la escasez de chips ha afectado el desarrollo de ChatGPT.
Huang Renxun debe estar feliz de escuchar esto. En 2023, impulsado por la demanda de IA, el valor de mercado de Nvidia superará el billón de dólares estadounidenses.
Sin embargo, algunas personas están tratando de romper el estado de "solo en busca de la derrota" de Nvidia en el campo de la inteligencia artificial.
El miércoles, AMD (Advanced Semiconductor) lanzó oficialmente el chip insignia anual Instinct MI300 en su primera conferencia de lanzamiento de productos de "centro de datos e inteligencia artificial", un súper chip que puede competir con la serie Grace Hopper de Nvidia.
Instinct MI300 tiene dos versiones: MI300X tiene solo GPU, que está especialmente diseñada para el entrenamiento de modelos de IA y contiene 153 mil millones de transistores; MI300A es una APU que integra múltiples CPU, GPU y memoria de alto ancho de banda (AMD propuso en el concepto de producto de 2011), empaquetada con 146 mil millones de transistores.
El lanzamiento de Instinct MI300 significa que Nvidia ya no es la única opción para las empresas de inteligencia artificial en cuanto a potencia informática. De hecho, AMD ha logrado atraer a algunos unicornios estrella de IA, como Hugging Face, AMD optimizará el modelo para su CPU, GPU y otro hardware de IA.
Instinct MI300 lleva las ambiciones de AMD en el campo de la inteligencia artificial. La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, dijo recientemente: "Si observa cinco años, verá inteligencia artificial en cada producto de AMD, y se convertirá en el mayor motor de crecimiento".
AMD es el viejo rival de Nvidia. La competencia entre los dos en el mercado de GPU ha durado 17 años, y la mayoría de las veces terminó con la victoria de Nvidia.
Y esta vez, ¿puede AMD, que ya se ha probado en el mercado de las CPU una vez, copiar su exitosa experiencia en el mercado de las GPU?
1.AMD quiere la corona de IA de Nvidia
AMD es una antigua empresa de semiconductores muy conocida en el mundo, fundada en 1969. Según los datos de clasificación de las empresas mundiales de semiconductores publicados por Gartner este año, AMD ocupa el séptimo lugar.
La CPU es el lugar de nacimiento de AMD. En 1981, AMD obtuvo la autorización de los procesadores de la serie Intel X86 y se convirtió en el segundo en la industria de un solo golpe durante el período de bonificación de la era de la PC, y el segundo en esta industria lo ha estado haciendo durante décadas.
Además de la CPU, AMD ha establecido gradualmente un diseño de chip completo de "CPU+GPU+DPU+FPGA" a través de continuas fusiones y adquisiciones.
Algunas de las fusiones y adquisiciones más importantes incluyen:
La estructura comercial de AMD se divide en cuatro sectores principales: centro de datos, cliente, juegos y negocios integrados.
El centro de datos incluye todos los ingresos relacionados con servidores de AMD; los ingresos de clientes involucran principalmente computadoras de escritorio y computadoras personales, que solían ser uno de los negocios principales de AMD, pero ahora la proporción de ingresos no es alta; el negocio de juegos involucra principalmente el producto GPU línea, Sony, Microsoft es un importante cliente estable, el negocio integrado proviene principalmente del negocio original de Xilinx.
En la reunión anterior del informe financiero del primer trimestre de 2023, AMD enfatizó que la IA es actualmente el primer enfoque estratégico de la compañía, y AMD se compromete a construir una matriz de productos de IA más diversa.
Ayer, la conferencia de lanzamiento de productos de AMD fue la primera vez con el tema de "inteligencia artificial y centro de datos". Su Zifeng enfatizó en la conferencia de prensa que, impulsadas por modelos de lenguaje a gran escala, las oportunidades de mercado para la inteligencia artificial están aumentando y el potencial de mercado puede aumentar de los 30 000 millones de dólares actuales a alrededor de 150 000 millones de dólares para 2027.
AMD no quiere perderse este festín de IA, pero Nvidia es una montaña que hay que superar.
En el último informe financiero trimestral, los ingresos del negocio del centro de datos de AMD fueron de 1295 millones de dólares estadounidenses, en comparación con los 1293 millones de dólares estadounidenses del trimestre anterior, básicamente sin crecimiento. Por el contrario, los ingresos del negocio del centro de datos de Nvidia en el primer trimestre de este año alcanzaron un récord, un 14 % más que el año anterior a 4280 millones de dólares, más del triple que AMD.
Según el fondo de cobertura cuantitativo Khaveen Investments, la cuota de mercado de GPU del centro de datos de Nvidia alcanzará el 88 % en 2022, y AMD e Intel dividirán el resto.
Aunque AMD es un jugador antiguo en el mercado de GPU, sus productos de la serie GPU anteriores se utilizaron principalmente en los campos de procesamiento de imágenes y razonamiento de IA, mientras que el entrenamiento de IA, que requiere más computación paralela, ingresó al mercado más tarde.
El lanzamiento de Instinct MI300 significa que AMD está tratando de cambiar el dominio de Nvidia en el mercado de entrenamiento de IA.
2. Ingrese al entrenamiento de IA
El Instinct MI300 es la primera "APU" de alto rendimiento para el centro de datos, un concepto iniciado por AMD.
En 2011 (el quinto año después de que AMD adquiriera ATI), AMD comparó los cerebros izquierdo y derecho de los humanos con CPU y GPU en la concepción de su producto y, basándose en esto, propuso una estrategia de producto heterogénea "CPU+GPU" y la denominó APU. .
De manera análoga al cerebro humano, AMD cree que el cerebro izquierdo es más como una CPU, responsable del procesamiento lógico de la información, como operaciones en serie, números y aritmética, pensamiento analítico, comprensión, clasificación, clasificación, etc., mientras que el cerebro derecho es más como una GPU, responsable de la computación paralela, múltiples modalidades, pensamiento creativo e imaginación, etc.
Sin embargo, en 2011, AMD estaba en el punto más bajo de la "década perdida". Ya fuera en la línea de CPU o en la línea de GPU, no pudo producir suficientes productos excelentes y el desarrollo de APU no fue satisfactorio.
Cuando llegó el momento de marzo de 2020, AMD lanzó una nueva versión de microarquitectura CDNA, que está especialmente diseñada para computación de alto rendimiento e inteligencia artificial en centros de datos. Antes de esto, la GPU de AMD usaba la misma arquitectura para resolver las necesidades de los escenarios de juegos e informática al mismo tiempo, lo que no es propicio para la optimización de diferentes escenarios.
Los productos de la serie Instinct están diseñados para computación de alto rendimiento HPC y computación AI. El MI300 recién lanzado persigue completamente al Grace Hopper de Nvidia en términos de especificaciones y rendimiento.
Instinct MI300 adopta el proceso de 5 nm de TSMC y tiene dos versiones diferentes: MI300X solo tiene GPU, diseñado para el entrenamiento de modelos de IA, y contiene 153 mil millones de transistores; MI300A es una combinación de múltiples CPU, GPU y memoria de alto ancho de banda La APU incluye 146 mil millones de transistores .
AMD afirma que el Instinct MI300 tiene un rendimiento de IA 8 veces mayor que el MI250 de la generación anterior, lo que puede reducir el tiempo de entrenamiento de modelos de IA muy grandes como ChatGPT y DALL-E de meses a semanas, ahorrando millones de dólares en facturas de electricidad.
AMD demostró el modelo Falcon de MI300x con 40 000 millones de parámetros en la conferencia de prensa, lo que le permitió escribir un poema sobre San Francisco. "Los modelos consumen cada vez más capacidad y, de hecho, se necesitan múltiples GPU para ejecutar los últimos modelos de lenguaje grande", dijo Su, y señaló que con más memoria en los chips AMD, los desarrolladores no necesitarán tantas GPU múltiples.
AMD aún no ha anunciado el precio de MI300, pero la gerencia declaró en la conferencia telefónica de ganancias FY23Q1 que los productos del centro de datos continuarán con el estilo de precios rentable anterior, centrándose en abrir el mercado primero.
AMD espera que el MI300 se lance a fines de este año y se instalará en la supercomputadora a exaescala EI Capitan del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore y en otros modelos de inteligencia artificial de clientes en la nube a gran escala.
El analista de Morgan Stanley, Joseph Moore, brindó una orientación optimista y dijo que AMD ha visto "pedidos estables" de los clientes, y se espera que los ingresos relacionados con la IA de la compañía en 2024 alcancen los $ 400 millones, e incluso pueden alcanzar los $ 1.2 mil millones, esta expectativa es 12 veces mayor. tanto como antes.
Sin embargo, aunque AMD es casi la única empresa capaz de desafiar a Nvidia, debe ser un proceso muy difícil.
3. El foso de Nvidia
Después del lanzamiento del producto de AMD, el mercado de capitales respondió mediocremente, el precio de las acciones de AMD cayó más del 3%, por el contrario, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9% y su valor de mercado superó nuevamente el billón de dólares estadounidenses.
A los ojos de los inversores, el chip anual MI300 de AMD todavía parece difícil de sacudir los cimientos de Nvidia.
Por ejemplo, AMD no reveló en la conferencia qué clientes importantes ha recibido soporte para su chip anual. Kevin Krewell, analista principal de TIRIAS Research, dijo: "Creo que ningún (cliente grande) ha indicado que usará MI300X o MI300A, lo que puede decepcionar a Wall Street. Esperan que AMD anuncie que ya ha hecho algunos diseños". sabio reemplazó a Nvidia".
Los clientes actualmente revelados son solo el unicornio a gran escala de código abierto Hugging Face y el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore revelado anteriormente. Pero los dos no son del mismo orden de magnitud que los gigantes de la nube que tienen una mayor demanda de chips para centros de datos.
De hecho, Nvidia ya lo está haciendo. El 29 de mayo, dos semanas antes de la conferencia de AMD, Nvidia lanzó oficialmente el nuevo súper chip GH200 Grace Hopper en la conferencia previa a la feria COMPUTEX 2023, con 200 mil millones de transistores, más que MI300.
Más importante aún, Nvidia también anunció que Google, Microsoft y Meta serán los primeros clientes importantes en adoptar este súper chip.
**Además del excelente producto en sí, el otro foso inexpugnable de Nvidia es su ecología CUDA. **
NVIDIA lanzó el ecosistema CUDA en 2007. Al usar CUDA, los desarrolladores pueden usar la GPU de Nvidia para el procesamiento informático general, no solo para el procesamiento de gráficos.
CUDA proporciona una interfaz de programación intuitiva que permite a los desarrolladores escribir código paralelo en C, C++, Python y otros lenguajes.
El maestro de IA Wu Enda comentó una vez sobre esto: "Antes de la aparición de CUDA, puede que no haya más de 100 personas en el mundo que puedan usar la programación de GPU. Después de tener CUDA, usar GPU se ha convertido en algo muy fácil".
AMD lanzó ROCm en 2016 con el objetivo de establecer un ecosistema que pueda reemplazar a CUDA. En 2023, los desarrolladores de CUDA alcanzarán los 4 millones, incluidos grandes clientes empresariales como Adobe. Cuantos más usuarios, mejor será la permanencia. ROCm, que comenzó tarde, tardará tiempo en construir un ecosistema de desarrolladores.
“Si bien AMD es competitivo en términos de rendimiento de hardware, la gente todavía no cree que las soluciones de software de AMD puedan competir con Nvidia”, dijo Anshel Sag, analista de Moor Insights & Strategy.
Este es un foso único que pertenece a Nvidia. Es extremadamente desafiante para AMD abrirse paso.
4. El éxito de AMD puede ser difícil de replicar
Para AMD, quizás lo menos temido sea afrontar el reto.
De 2006 a 2016, fue la "década perdida" de AMD. Durante este período, los dos mayores competidores de AMD, Intel y Nvidia, están experimentando iteraciones de productos impulsadas por la Ley de Moore.
Intel practica la "estrategia de péndulo Tick-Tock" y realiza una importante actualización iterativa del producto cada dos años (proceso de un año, diseño de microarquitectura de un año); Duplicar el rendimiento en 6 meses: bajo la dirección de la empresa, el El producto se actualizará cada seis meses.
AMD no pudo seguir el ritmo de actualización de productos de los dos líderes de la industria, y el desarrollo de la empresa estuvo al borde del colapso hasta que Su Zifeng asumió el cargo de quinto director ejecutivo de AMD en 2014.
El AMD que Su Lifeng acaba de adquirir es un desastre. Su mercado de computadoras portátiles está ocupado por Intel, el mercado emergente de teléfonos inteligentes está dividido por Nvidia, Qualcomm y Samsung, y la participación en el mercado de servidores se ha reducido de 1/4 del original a solo 2%. AMD tuvo que despedir a una cuarta parte de sus empleados, y el precio de sus acciones rondaba los $ 2, y los analistas dijeron que "no se podía invertir".
En ese momento, el director general de Intel, Ke Zaiqi, comentó sobre AMD: "Esta empresa no volverá nunca más, así que no les importe centrarse en el nuevo competidor Qualcomm".
Pero todo el mundo sabe la historia después de eso. Bajo el liderazgo de Su Zifeng, AMD luchó contra un hermoso cambio en el mercado de CPU No solo erosionó gradualmente la participación de mercado de Intel, sino que el precio de sus acciones también superó históricamente a Intel en febrero de 2022.
La razón por la que AMD pudo abrirse paso en el mercado de las CPU es que ha aprovechado los errores estratégicos de su rival Intel.
En el eslabón de la fabricación de chips, AMD e Intel han optado por caminos diferentes. AMD se deshizo de su negocio de fabricación de chips en 2009, estableció una empresa conjunta con la fundición independiente Gexin y solo se centró en el diseño de chips (Fabless), lo que permitió a AMD elegir una fundición independiente de terceros (Foundry). Intel ha estado integrando el diseño y la fabricación de chips (IDM) desde sus inicios.
En los primeros días del desarrollo de la industria de los semiconductores, un IDM altamente integrado verticalmente como Intel era el modelo más convencional. El cofundador de AMD, Jerry Sanders, también dijo un dicho famoso: "Los hombres de verdad tienen fábricas". Pero, irónicamente, AMD tuvo la oportunidad de completar el contraataque precisamente porque luego se deshizo de las fábricas.
Después de 2014, el proceso de fabricación de chips de Intel encontró dificultades técnicas y la tasa de rendimiento de los chips de 10nm (equivalentes a los 7nm de TSMC) no fue buena, lo que provocó múltiples retrasos en la producción en masa de 10nm originalmente programada para la segunda mitad de 2016, y finalmente fue lanzado en la segunda mitad de 2019. La estrategia Tick-Tock en la que Intel ha estado insistiendo antes también ha sido abandonada por razones de tecnología de proceso.
El fundador de Intel, Gordon Moore, propuso la Ley de Moore, pero Intel ahora sufre la "maldición de la Ley de Moore". Esto le permite a AMD aprovechar la oportunidad de adelantar.
En 2018, AMD cooperó por primera vez con GlobalFoundries para lanzar la arquitectura Zen+ con un proceso de 12 nm, superando a Intel con un proceso de 14 nm por primera vez. Luego, en 2019, AMD cooperó con TSMC para lanzar la arquitectura Zen 2 del proceso de 7nm (equivalente a los 10nm de Intel), líder de Intel. Desde entonces, Intel se ha quedado atrás de AMD en términos de proceso de fabricación y no ha mejorado hasta ahora.
Hoy, parece recrearse un escenario similar de "el segundo niño desafía al jefe", pero el campo de batalla ha cambiado de la CPU a la GPU. Aunque AMD sigue siendo AMD liderada por "Su Ma", Nvidia liderada por Huang Renxun es más popular que Intel en ese entonces.
En Silicon Valley, Huang Renxun es conocido como un hombre agresivo al que le gusta usar chaquetas de cuero negro y siempre está listo para defenderse. Cuando el precio de las acciones subió a $ 100, incluso se tatuó el logotipo de Nvidia en el brazo.
Hoy, AMD desafió una vez más a Nvidia con mejores productos. Por un lado está el presumido AMD, y por el otro Nvidia, que busca derrotar a Dugu.La guerra de GPU contra la inteligencia artificial acaba de comenzar.