Кредит зображення: створено інструментами Unbounded AI
Генеральний директор Nvidia Хуан Реньсюнь намагається створити в галузі враження, що штучний інтелект дорівнює Nvidia.
Сьогодні, з розвитком великих мовних моделей штучного інтелекту, чіпи графічного процесора NVIDIA для штучного інтелекту є чи не єдиним вибором для завершення навчання ШІ, яке вимагає надзвичайно високої обчислювальної потужності.
Цей надзвичайний дисбаланс попиту та пропозиції ускладнює пошук графічних процесорів Nvidia.Навіть генеральний директор OpenAI Сем Альтман скаржиться, що дефіцит мікросхем вплинув на розвиток ChatGPT.
Хуан Реньсюнь, мабуть, радий це чути. У 2023 році через попит на ШІ ринкова вартість Nvidia перевищить один трильйон доларів США.
Однак деякі люди намагаються порушити статус Nvidia «самотня прагне поразки» у сфері штучного інтелекту.
У середу компанія AMD (Advanced Semiconductor) офіційно випустила щорічний флагманський чіп Instinct MI300 на своїй першій конференції з запуску продуктів «штучного інтелекту та центрів обробки даних» — суперчіп, який може конкурувати з серією Grace Hopper від Nvidia.
Instinct MI300 має дві версії: MI300X має лише графічний процесор, який спеціально розроблений для навчання моделі штучного інтелекту та містить 153 мільярди транзисторів; MI300A — це APU, який об’єднує декілька центральних процесорів, графічних процесорів і пам’ять із високою пропускною здатністю (AMD запропонувала концепцію продукту в 2011 році), упакований з 146 мільярдами транзисторів.
Випуск Instinct MI300 означає, що Nvidia більше не є єдиним варіантом для компаній зі штучним інтелектом щодо обчислювальної потужності. AMD справді вдалося залучити кількох зіркових єдинорогів штучного інтелекту, таких як Hugging Face, AMD оптимізує модель для свого процесора, графічного процесора та іншого апаратного забезпечення штучного інтелекту.
Instinct MI300 несе в собі амбіції AMD у сфері штучного інтелекту. Генеральний директор AMD Ліза Су нещодавно сказала: «Якщо ви подивіться на п’ять років, ви побачите штучний інтелект у кожному продукті AMD, і він стане найбільшим драйвером зростання».
AMD є давнім конкурентом Nvidia, конкуренція між ними на ринку графічних процесорів триває вже 17 років і здебільшого закінчується перемогою Nvidia.
І цього разу чи зможе AMD, яка вже одного разу зарекомендувала себе на ринку процесорів, скопіювати свій успішний досвід на ринок графічних процесорів?
1.AMD хоче отримати корону AI від Nvidia
AMD – відома у світі стара напівпровідникова компанія, заснована в 1969 році. Згідно з даними рейтингу світових напівпровідникових компаній, опублікованими Gartner цього року, AMD займає сьоме місце.
Центральний процесор є місцем народження AMD. У 1981 році AMD отримала дозвіл на процесори серії Intel X86 і стала другою в галузі одним махом під час бонусного періоду ери ПК, і друга в цій галузі робила це протягом десятиліть.
На додаток до ЦП, AMD поступово встановила повну структуру чіпів "CPU + GPU + DPU + FPGA" шляхом постійних злиттів і поглинань.
Деякі з найбільш важливих злиттів і поглинань включають:
У липні 2006 року AMD витратила 5,4 мільярда доларів США на придбання ATI, № 2 у індустрії GPU на той час, офіційно започаткувавши конкуренцію GPU з Nvidia;
У лютому 2022 року AMD витратила 49,8 мільярда доларів США на завершення придбання виробника FPGA Xilinx, щоб зміцнити його розташування в центрі обробки даних;
У квітні 2022 року AMD оголосила про придбання виробника чіпів DPU Pensando за 1,9 мільярда доларів США, щоб продовжити розширення бізнесу центрів обробки даних.
Бізнес-структура AMD поділяється на чотири основні сектори: центр обробки даних, клієнт, ігри та вбудований бізнес.
Центр обробки даних включає весь дохід AMD, пов’язаний із серверами; дохід клієнтів головним чином включає настільні комп’ютери та персональні комп’ютери, які раніше були одним із основних напрямків діяльності AMD, але зараз частка доходу невисока; ігровий бізнес в основному включає продукти GPU line, Sony, Microsoft є стабільними великими клієнтами; бізнес вбудованих пристроїв в основному походить від початкового бізнесу Xilinx.
Оскільки штучний інтелект стає трендом, центр обробки даних став бізнесом, якому великі хмарні гіганти надають великого значення та вкладають у нього значні кошти, а також це поле битви для Nvidia, Intel та AMD.
На попередній фінансовій зустрічі за 1 квартал 2023 року AMD підкреслила, що наразі ШІ є першим стратегічним напрямком діяльності компанії, і AMD прагне створити більш різноманітну матрицю продуктів ШІ.
Вчора відбулася вперше конференція AMD, присвячена запуску продуктів, присвячена темі «штучний інтелект і центр обробки даних». На прес-конференції Су Цзифен підкреслив, що завдяки широкомасштабним мовним моделям ринкові можливості для штучного інтелекту зростають, і потенціал ринку може зрости з поточних 30 мільярдів доларів США до приблизно 150 мільярдів доларів США до 2027 року.
AMD не хоче пропустити це свято ШІ, але Nvidia — це гора, яку потрібно подолати.
Згідно з останнім квартальним фінансовим звітом, дохід AMD від бізнесу центрів обробки даних склав 1,295 мільярда доларів США, порівняно з 1,293 мільярда доларів США в попередньому кварталі, практично без зростання. Навпаки, дохід Nvidia від центру обробки даних у першому кварталі цього року досяг рекордного рівня, зріс на 14% у річному обчисленні до 4,28 мільярда доларів США, що більш ніж утричі перевищує показник AMD.
За даними кількісного хедж-фонду Khaveen Investments, у 2022 році частка ринку графічних процесорів для центрів обробки даних Nvidia досягне 88%, а AMD і Intel поділять решту.
Незважаючи на те, що AMD є старим гравцем на ринку графічних процесорів, минулі продукти серії графічних процесорів використовувалися в основному для обробки зображень і штучного інтелекту, тоді як навчання штучному інтелекту, яке потребує більшої кількості паралельних обчислень, з’явилося на ринку пізніше.
Випуск Instinct MI300 означає, що AMD намагається змінити домінування Nvidia на ринку навчання AI.
2. Увійдіть у навчання ШІ
Instinct MI300 — це перший високопродуктивний «APU» для центрів обробки даних. Ця концепція була піонером AMD.
У 2011 році (п’ятий рік після того, як AMD придбала ATI), AMD порівняла лівий і правий мозок людини з процесором і графічним процесором у своїй концепції продукту, і на основі цього запропонувала стратегію гетерогенного продукту «CPU+GPU» і назвала її APU. .
Аналогічно людському мозку, AMD вважає, що ліва частина мозку більше схожа на центральний процесор, відповідальний за логічну обробку інформації, такої як послідовні операції, числа та арифметика, аналітичне мислення, розуміння, класифікація, сортування тощо, тоді як права частина мозку – більше схожий на графічний процесор, який відповідає за паралельні обчислення, кілька модальностей, творче мислення та уяву тощо.
Зображення з Huatai Research
Однак у 2011 році AMD опинилася на порозі «втраченого десятиліття».Незалежно від того, чи це було в лінійці CPU чи лінійки GPU, вона не змогла виробити достатньо чудових продуктів, а розвиток APU не був задовільним.
Коли час настав у березні 2020 року, AMD випустила нову версію мікроархітектури CDNA, яка спеціально розроблена для високопродуктивних обчислень і обчислень ШІ в центрах обробки даних. До цього графічний процесор AMD використовував ту саму архітектуру, щоб одночасно вирішувати потреби ігрових і обчислювальних сценаріїв, що не сприяє оптимізації різних сценаріїв.
Продукти серії Instinct розроблені для високопродуктивних обчислень HPC та обчислень штучного інтелекту. Нещодавно випущений MI300 повністю відповідає Grace Hopper від Nvidia щодо характеристик і продуктивності.
Instinct MI300 використовує 5-нм техпроцес TSMC і має дві різні версії: MI300X має лише графічний процесор, призначений для навчання моделі штучного інтелекту, і містить 153 мільярди транзисторів; MI300A — це комбінація кількох центральних процесорів, графічних процесорів і пам’яті з високою пропускною здатністю. APU містить 146 мільярдів транзисторів. .
AMD стверджує, що Instinct MI300 має у 8 разів вищу продуктивність ШІ, ніж попереднє покоління MI250, що може скоротити час навчання дуже великих моделей ШІ, таких як ChatGPT і DALL-E, з місяців до тижнів, заощаджуючи мільйони доларів на рахунках за електроенергію.
AMD продемонструвала на прес-конференції модель Falcon MI300x, що працює з 40 мільярдами параметрів, що дозволяє написати вірш про Сан-Франциско. «Моделі стають дедалі більш невибагливими до ємності, і вам насправді потрібно кілька графічних процесорів для запуску останніх великих мовних моделей», — сказав Су, зазначивши, що з більшим обсягом пам’яті на чіпах AMD розробникам не знадобиться так багато. Кілька графічних процесорів.
AMD ще не оголосила ціну на MI300, але керівництво заявило під час конференції про прибутки за 1 фінансовий рік, що продукти центрів обробки даних продовжуватимуть попередній економічно ефективний стиль ціноутворення, зосереджуючись на першому відкритті ринку.
AMD очікує, що MI300 буде запущено наприкінці цього року та буде встановлено в екзамасштабному суперкомп’ютері EI Capitan Ліверморської національної лабораторії імені Лоуренса та інших великомасштабних хмарних клієнтських моделях ШІ.
Аналітик Morgan Stanley Джозеф Мур дав оптимістичний прогноз, сказавши, що AMD має «стабільні замовлення» від клієнтів, і очікується, що дохід компанії, пов’язаний зі штучним інтелектом, у 2024 році досягне 400 мільйонів доларів США, а може навіть досягти 1,2 мільярда доларів — це очікування перевищує показник у 12 разів. стільки ж, скільки раніше.
Однак, хоча AMD є майже єдиною компанією, здатною кинути виклик Nvidia, це має бути дуже важкий процес.
3. Рів Nvidia
Після запуску продукту AMD ринок капіталу відреагував посередньо: ціна акцій AMD впала більш ніж на 3%, акції Nvidia навпаки зросли на 3,9%, а її ринкова вартість знову перевищила трильйон доларів США.
В очах інвесторів річний чіп AMD MI300 все ще здається складним, щоб похитнути фундамент Nvidia.
Наприклад, AMD не розкрила на конференції, які основні клієнти отримали підтримку для свого щорічного чіпа. Кевін Крюелл, головний аналітик TIRIAS Research, сказав: «Я думаю, що ніхто (великі клієнти) не вказав, що вони використовуватимуть MI300X або MI300A, що може розчарувати Уолл-стріт. Вони сподіваються, що AMD оголосить, що вона вже створила деякі дизайн- розумно замінив Nvidia».
Наразі розкритими клієнтами є лише широкомасштабний єдиноріг із відкритим вихідним кодом Hugging Face і Ліверморська національна лабораторія імені Лоуренса, про яку повідомлялося раніше. Але вони не такого ж порядку, як хмарні гіганти, які мають більший попит на чіпи центрів обробки даних.
З точки зору продуктивності самого чіпа, незважаючи на те, що MI300 перевершує Nvidia за деякими параметрами, наприклад, кількість транзисторів перевищує 54 мільярди A100, Nvidia незабаром може компенсувати це за допомогою ітерацій продукту.
Фактично, Nvidia вже робить це. 29 травня, за два тижні до конференції AMD, Nvidia офіційно випустила новий суперчіп GH200 Grace Hopper на передвиставковій конференції COMPUTEX 2023 із 200 мільярдами транзисторів, що перевищує MI300.
Що ще важливіше, Nvidia також оголосила, що Google, Microsoft і Meta будуть першими великими клієнтами, які приймуть цей суперчіп.
**На додаток до самого чудового продукту, іншою неприступною перевагою Nvidia є її екологія CUDA. **
NVIDIA випустила екосистему CUDA в 2007 році. Використовуючи CUDA, розробники можуть використовувати GPU Nvidia для загальної обробки обчислень, а не лише для обробки графіки.
CUDA надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс програмування, який дозволяє розробникам писати паралельний код на C, C++, Python та інших мовах.
Майстер штучного інтелекту Ву Енда якось прокоментував це: «До появи CUDA у світі могло бути не більше 100 людей, які могли б використовувати програмування на GPU. Після того, як у CUDA з’явилася CUDA, використання GPU стало дуже легкою справою».
AMD запустила ROCm у 2016 році з метою створення екосистеми, яка може замінити CUDA. У 2023 році кількість розробників CUDA досягне 4 мільйонів, включаючи великих корпоративних клієнтів, таких як Adobe. Чим більше користувачів, тим краща стійкість. ROCm, який розпочався із запізненням, потребуватиме часу, щоб створити екосистему розробника.
«Хоча AMD конкурентоспроможна з точки зору продуктивності апаратного забезпечення, люди все ще не вірять, що програмні рішення AMD можуть конкурувати з Nvidia», — сказав Аншел Саг, аналітик Moor Insights & Strategy.
Це унікальний рів, що належить Nvidia. Для AMD надзвичайно складно пробитися.
4. Успіх AMD може бути важко повторити
Для AMD, мабуть, найменше бояться, щоб зіткнутися з викликом.
З 2006 по 2016 рік це було «втрачене десятиліття» AMD. Протягом цього періоду два найбільші конкуренти AMD, Intel і Nvidia, проходять ітерації продуктів відповідно до закону Мура.
Intel практикує «маятникову стратегію Tick-Tock» і кожні два роки проводить велике ітеративне оновлення продукту (один рік процесу, один рік проектування мікроархітектури); подвоєння продуктивності за 6 місяців - під керівництвом компанії, продукт буде оновлюватися кожні шість місяців.
AMD не встигала за ритмом оновлення продуктів двох лідерів галузі, і розвиток компанії був на межі краху, поки Су Цзифен не зайняв пост п’ятого генерального директора AMD у 2014 році.
AMD, яку щойно зайняв Су Ліфен, — це безлад. Її ринок ноутбуків займає Intel, ринок смартфонів, що розвивається, поділений Nvidia, Qualcomm і Samsung, а частка ринку серверів скоротилася з 1/4 початкової до лише 2%. AMD довелося звільнити близько чверті своїх співробітників, а ціна її акцій коливалася близько 2 доларів, і аналітики сказали, що це «непридатне для інвестування».
Тоді генеральний директор Intel Ке Заїкі прокоментував AMD: «Ця компанія більше ніколи не повернеться, тому не проти зосередитися на новому конкуренті Qualcomm».
Але історію після цього всі знають. Під керівництвом Су Цзіфена AMD досягла чудового повороту на ринку ЦП. Це не тільки поступово зменшило частку ринку Intel, але й ціна її акцій також історично випередила Intel у лютому 2022 року.
Причина, чому AMD змогла пробитися на ринку процесорів, полягає в тому, що вона скористалася стратегічними помилками свого конкурента Intel.
У зв'язку з виробництвом чіпів AMD і Intel обрали різні шляхи. У 2009 році AMD припинила свій бізнес з виробництва мікросхем, створила спільне підприємство з незалежною ливарною компанією Gexin і зосередилася лише на дизайні мікросхем (Fabless), що дозволило AMD вибрати незалежну сторонню ливарну фабрику (Foundry). Intel інтегрує дизайн мікросхем і виробництво мікросхем (IDM) із самого початку.
На початку розвитку напівпровідникової промисловості така вертикально інтегрована IDM, як Intel, була більш масовою моделлю. Співзасновник AMD Джеррі Сандерс також сказав відомий вислів: «У справжніх чоловіків є фабрики». Але за іронією долі AMD мала можливість завершити контратаку саме тому, що пізніше відмовилася від фабрики.
Після 2014 року процес виробництва чіпів Intel зіткнувся з технічними труднощами, а продуктивність 10-нм мікросхем (еквівалентна 7-нм TSMC) була поганою, що призвело до численних затримок масового виробництва 10-нм, спочатку запланованого на другу половину 2016 року, і, нарешті, було випущений у другій половині 2019 року. Від стратегії Tick-Tock, на якій Intel наполягав раніше, також відмовилися через технологічні причини.
Засновник Intel Гордон Мур запропонував закон Мура, але зараз Intel страждає від «прокляття закону Мура». Це дозволяє AMD скористатися можливістю для випередження.
У 2018 році AMD вперше співпрацювала з GlobalFoundries для запуску архітектури Zen+ із 12-нм техпроцесом, вперше випередивши Intel із 14-нм техпроцесом. Потім у 2019 році AMD співпрацювала з TSMC, щоб запустити архітектуру Zen 2 за 7-нм техпроцесом (еквівалентно 10-нм техпроцесу Intel), лідируючи у Intel. З тих пір Intel відстає від AMD з точки зору виробничого процесу, і він не покращився досі.
Сьогодні подібний сценарій «друга дитина кидає виклик босу», здається, повторюється, але поле бою змінилося з ЦП на ГП. Незважаючи на те, що AMD все ще залишається AMD на чолі з «Су Ма», Nvidia на чолі з Хуан Реньсюном є більш популярною, ніж Intel.
У Кремнієвій долині Хуан Реньсюнь відомий як агресивна людина.Він любить носити чорний шкіряний одяг і завжди готовий дати відсіч.Коли курс акцій піднявся до 100 доларів, він навіть витатуював собі на руці логотип Nvidia.
У 2016 році Хуан Реньсюнь не сприймав AMD серйозно, він прямо прокоментував, що між Nvidia та AMD існує розрив «9 і 0». На початку 2019 року AMD поспішила випустити 7-нм відеокарту, випереджаючи Nvidia. Хуан Реньсюнь, здавалося, на перший погляд її не хвилював і прямо сказав, що «ця відеокарта дуже звичайна».
Сьогодні AMD знову кинула виклик Nvidia кращими продуктами. З одного боку — самовдоволена AMD, а з іншого — Nvidia, яка прагне перемогти Dugu.Війна GPU зі штучним інтелектом тільки почалася.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
AMD запускає конкурс чіпів AI, але Nvidia все ще одна
Автор: Чжао Цзянь
Джерело: Jiazi Guangnian
Генеральний директор Nvidia Хуан Реньсюнь намагається створити в галузі враження, що штучний інтелект дорівнює Nvidia.
Сьогодні, з розвитком великих мовних моделей штучного інтелекту, чіпи графічного процесора NVIDIA для штучного інтелекту є чи не єдиним вибором для завершення навчання ШІ, яке вимагає надзвичайно високої обчислювальної потужності.
Цей надзвичайний дисбаланс попиту та пропозиції ускладнює пошук графічних процесорів Nvidia.Навіть генеральний директор OpenAI Сем Альтман скаржиться, що дефіцит мікросхем вплинув на розвиток ChatGPT.
Хуан Реньсюнь, мабуть, радий це чути. У 2023 році через попит на ШІ ринкова вартість Nvidia перевищить один трильйон доларів США.
Однак деякі люди намагаються порушити статус Nvidia «самотня прагне поразки» у сфері штучного інтелекту.
У середу компанія AMD (Advanced Semiconductor) офіційно випустила щорічний флагманський чіп Instinct MI300 на своїй першій конференції з запуску продуктів «штучного інтелекту та центрів обробки даних» — суперчіп, який може конкурувати з серією Grace Hopper від Nvidia.
Instinct MI300 має дві версії: MI300X має лише графічний процесор, який спеціально розроблений для навчання моделі штучного інтелекту та містить 153 мільярди транзисторів; MI300A — це APU, який об’єднує декілька центральних процесорів, графічних процесорів і пам’ять із високою пропускною здатністю (AMD запропонувала концепцію продукту в 2011 році), упакований з 146 мільярдами транзисторів.
Випуск Instinct MI300 означає, що Nvidia більше не є єдиним варіантом для компаній зі штучним інтелектом щодо обчислювальної потужності. AMD справді вдалося залучити кількох зіркових єдинорогів штучного інтелекту, таких як Hugging Face, AMD оптимізує модель для свого процесора, графічного процесора та іншого апаратного забезпечення штучного інтелекту.
Instinct MI300 несе в собі амбіції AMD у сфері штучного інтелекту. Генеральний директор AMD Ліза Су нещодавно сказала: «Якщо ви подивіться на п’ять років, ви побачите штучний інтелект у кожному продукті AMD, і він стане найбільшим драйвером зростання».
AMD є давнім конкурентом Nvidia, конкуренція між ними на ринку графічних процесорів триває вже 17 років і здебільшого закінчується перемогою Nvidia.
І цього разу чи зможе AMD, яка вже одного разу зарекомендувала себе на ринку процесорів, скопіювати свій успішний досвід на ринок графічних процесорів?
1.AMD хоче отримати корону AI від Nvidia
AMD – відома у світі стара напівпровідникова компанія, заснована в 1969 році. Згідно з даними рейтингу світових напівпровідникових компаній, опублікованими Gartner цього року, AMD займає сьоме місце.
Центральний процесор є місцем народження AMD. У 1981 році AMD отримала дозвіл на процесори серії Intel X86 і стала другою в галузі одним махом під час бонусного періоду ери ПК, і друга в цій галузі робила це протягом десятиліть.
На додаток до ЦП, AMD поступово встановила повну структуру чіпів "CPU + GPU + DPU + FPGA" шляхом постійних злиттів і поглинань.
Деякі з найбільш важливих злиттів і поглинань включають:
Бізнес-структура AMD поділяється на чотири основні сектори: центр обробки даних, клієнт, ігри та вбудований бізнес.
Центр обробки даних включає весь дохід AMD, пов’язаний із серверами; дохід клієнтів головним чином включає настільні комп’ютери та персональні комп’ютери, які раніше були одним із основних напрямків діяльності AMD, але зараз частка доходу невисока; ігровий бізнес в основному включає продукти GPU line, Sony, Microsoft є стабільними великими клієнтами; бізнес вбудованих пристроїв в основному походить від початкового бізнесу Xilinx.
На попередній фінансовій зустрічі за 1 квартал 2023 року AMD підкреслила, що наразі ШІ є першим стратегічним напрямком діяльності компанії, і AMD прагне створити більш різноманітну матрицю продуктів ШІ.
Вчора відбулася вперше конференція AMD, присвячена запуску продуктів, присвячена темі «штучний інтелект і центр обробки даних». На прес-конференції Су Цзифен підкреслив, що завдяки широкомасштабним мовним моделям ринкові можливості для штучного інтелекту зростають, і потенціал ринку може зрости з поточних 30 мільярдів доларів США до приблизно 150 мільярдів доларів США до 2027 року.
AMD не хоче пропустити це свято ШІ, але Nvidia — це гора, яку потрібно подолати.
Згідно з останнім квартальним фінансовим звітом, дохід AMD від бізнесу центрів обробки даних склав 1,295 мільярда доларів США, порівняно з 1,293 мільярда доларів США в попередньому кварталі, практично без зростання. Навпаки, дохід Nvidia від центру обробки даних у першому кварталі цього року досяг рекордного рівня, зріс на 14% у річному обчисленні до 4,28 мільярда доларів США, що більш ніж утричі перевищує показник AMD.
За даними кількісного хедж-фонду Khaveen Investments, у 2022 році частка ринку графічних процесорів для центрів обробки даних Nvidia досягне 88%, а AMD і Intel поділять решту.
Незважаючи на те, що AMD є старим гравцем на ринку графічних процесорів, минулі продукти серії графічних процесорів використовувалися в основному для обробки зображень і штучного інтелекту, тоді як навчання штучному інтелекту, яке потребує більшої кількості паралельних обчислень, з’явилося на ринку пізніше.
Випуск Instinct MI300 означає, що AMD намагається змінити домінування Nvidia на ринку навчання AI.
2. Увійдіть у навчання ШІ
Instinct MI300 — це перший високопродуктивний «APU» для центрів обробки даних. Ця концепція була піонером AMD.
У 2011 році (п’ятий рік після того, як AMD придбала ATI), AMD порівняла лівий і правий мозок людини з процесором і графічним процесором у своїй концепції продукту, і на основі цього запропонувала стратегію гетерогенного продукту «CPU+GPU» і назвала її APU. .
Аналогічно людському мозку, AMD вважає, що ліва частина мозку більше схожа на центральний процесор, відповідальний за логічну обробку інформації, такої як послідовні операції, числа та арифметика, аналітичне мислення, розуміння, класифікація, сортування тощо, тоді як права частина мозку – більше схожий на графічний процесор, який відповідає за паралельні обчислення, кілька модальностей, творче мислення та уяву тощо.
Однак у 2011 році AMD опинилася на порозі «втраченого десятиліття».Незалежно від того, чи це було в лінійці CPU чи лінійки GPU, вона не змогла виробити достатньо чудових продуктів, а розвиток APU не був задовільним.
Коли час настав у березні 2020 року, AMD випустила нову версію мікроархітектури CDNA, яка спеціально розроблена для високопродуктивних обчислень і обчислень ШІ в центрах обробки даних. До цього графічний процесор AMD використовував ту саму архітектуру, щоб одночасно вирішувати потреби ігрових і обчислювальних сценаріїв, що не сприяє оптимізації різних сценаріїв.
Продукти серії Instinct розроблені для високопродуктивних обчислень HPC та обчислень штучного інтелекту. Нещодавно випущений MI300 повністю відповідає Grace Hopper від Nvidia щодо характеристик і продуктивності.
Instinct MI300 використовує 5-нм техпроцес TSMC і має дві різні версії: MI300X має лише графічний процесор, призначений для навчання моделі штучного інтелекту, і містить 153 мільярди транзисторів; MI300A — це комбінація кількох центральних процесорів, графічних процесорів і пам’яті з високою пропускною здатністю. APU містить 146 мільярдів транзисторів. .
AMD стверджує, що Instinct MI300 має у 8 разів вищу продуктивність ШІ, ніж попереднє покоління MI250, що може скоротити час навчання дуже великих моделей ШІ, таких як ChatGPT і DALL-E, з місяців до тижнів, заощаджуючи мільйони доларів на рахунках за електроенергію.
AMD продемонструвала на прес-конференції модель Falcon MI300x, що працює з 40 мільярдами параметрів, що дозволяє написати вірш про Сан-Франциско. «Моделі стають дедалі більш невибагливими до ємності, і вам насправді потрібно кілька графічних процесорів для запуску останніх великих мовних моделей», — сказав Су, зазначивши, що з більшим обсягом пам’яті на чіпах AMD розробникам не знадобиться так багато. Кілька графічних процесорів.
AMD ще не оголосила ціну на MI300, але керівництво заявило під час конференції про прибутки за 1 фінансовий рік, що продукти центрів обробки даних продовжуватимуть попередній економічно ефективний стиль ціноутворення, зосереджуючись на першому відкритті ринку.
AMD очікує, що MI300 буде запущено наприкінці цього року та буде встановлено в екзамасштабному суперкомп’ютері EI Capitan Ліверморської національної лабораторії імені Лоуренса та інших великомасштабних хмарних клієнтських моделях ШІ.
Аналітик Morgan Stanley Джозеф Мур дав оптимістичний прогноз, сказавши, що AMD має «стабільні замовлення» від клієнтів, і очікується, що дохід компанії, пов’язаний зі штучним інтелектом, у 2024 році досягне 400 мільйонів доларів США, а може навіть досягти 1,2 мільярда доларів — це очікування перевищує показник у 12 разів. стільки ж, скільки раніше.
Однак, хоча AMD є майже єдиною компанією, здатною кинути виклик Nvidia, це має бути дуже важкий процес.
3. Рів Nvidia
Після запуску продукту AMD ринок капіталу відреагував посередньо: ціна акцій AMD впала більш ніж на 3%, акції Nvidia навпаки зросли на 3,9%, а її ринкова вартість знову перевищила трильйон доларів США.
В очах інвесторів річний чіп AMD MI300 все ще здається складним, щоб похитнути фундамент Nvidia.
Наприклад, AMD не розкрила на конференції, які основні клієнти отримали підтримку для свого щорічного чіпа. Кевін Крюелл, головний аналітик TIRIAS Research, сказав: «Я думаю, що ніхто (великі клієнти) не вказав, що вони використовуватимуть MI300X або MI300A, що може розчарувати Уолл-стріт. Вони сподіваються, що AMD оголосить, що вона вже створила деякі дизайн- розумно замінив Nvidia».
Наразі розкритими клієнтами є лише широкомасштабний єдиноріг із відкритим вихідним кодом Hugging Face і Ліверморська національна лабораторія імені Лоуренса, про яку повідомлялося раніше. Але вони не такого ж порядку, як хмарні гіганти, які мають більший попит на чіпи центрів обробки даних.
Фактично, Nvidia вже робить це. 29 травня, за два тижні до конференції AMD, Nvidia офіційно випустила новий суперчіп GH200 Grace Hopper на передвиставковій конференції COMPUTEX 2023 із 200 мільярдами транзисторів, що перевищує MI300.
Що ще важливіше, Nvidia також оголосила, що Google, Microsoft і Meta будуть першими великими клієнтами, які приймуть цей суперчіп.
**На додаток до самого чудового продукту, іншою неприступною перевагою Nvidia є її екологія CUDA. **
NVIDIA випустила екосистему CUDA в 2007 році. Використовуючи CUDA, розробники можуть використовувати GPU Nvidia для загальної обробки обчислень, а не лише для обробки графіки.
CUDA надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс програмування, який дозволяє розробникам писати паралельний код на C, C++, Python та інших мовах.
Майстер штучного інтелекту Ву Енда якось прокоментував це: «До появи CUDA у світі могло бути не більше 100 людей, які могли б використовувати програмування на GPU. Після того, як у CUDA з’явилася CUDA, використання GPU стало дуже легкою справою».
AMD запустила ROCm у 2016 році з метою створення екосистеми, яка може замінити CUDA. У 2023 році кількість розробників CUDA досягне 4 мільйонів, включаючи великих корпоративних клієнтів, таких як Adobe. Чим більше користувачів, тим краща стійкість. ROCm, який розпочався із запізненням, потребуватиме часу, щоб створити екосистему розробника.
«Хоча AMD конкурентоспроможна з точки зору продуктивності апаратного забезпечення, люди все ще не вірять, що програмні рішення AMD можуть конкурувати з Nvidia», — сказав Аншел Саг, аналітик Moor Insights & Strategy.
Це унікальний рів, що належить Nvidia. Для AMD надзвичайно складно пробитися.
4. Успіх AMD може бути важко повторити
Для AMD, мабуть, найменше бояться, щоб зіткнутися з викликом.
З 2006 по 2016 рік це було «втрачене десятиліття» AMD. Протягом цього періоду два найбільші конкуренти AMD, Intel і Nvidia, проходять ітерації продуктів відповідно до закону Мура.
Intel практикує «маятникову стратегію Tick-Tock» і кожні два роки проводить велике ітеративне оновлення продукту (один рік процесу, один рік проектування мікроархітектури); подвоєння продуктивності за 6 місяців - під керівництвом компанії, продукт буде оновлюватися кожні шість місяців.
AMD не встигала за ритмом оновлення продуктів двох лідерів галузі, і розвиток компанії був на межі краху, поки Су Цзифен не зайняв пост п’ятого генерального директора AMD у 2014 році.
AMD, яку щойно зайняв Су Ліфен, — це безлад. Її ринок ноутбуків займає Intel, ринок смартфонів, що розвивається, поділений Nvidia, Qualcomm і Samsung, а частка ринку серверів скоротилася з 1/4 початкової до лише 2%. AMD довелося звільнити близько чверті своїх співробітників, а ціна її акцій коливалася близько 2 доларів, і аналітики сказали, що це «непридатне для інвестування».
Тоді генеральний директор Intel Ке Заїкі прокоментував AMD: «Ця компанія більше ніколи не повернеться, тому не проти зосередитися на новому конкуренті Qualcomm».
Але історію після цього всі знають. Під керівництвом Су Цзіфена AMD досягла чудового повороту на ринку ЦП. Це не тільки поступово зменшило частку ринку Intel, але й ціна її акцій також історично випередила Intel у лютому 2022 року.
Причина, чому AMD змогла пробитися на ринку процесорів, полягає в тому, що вона скористалася стратегічними помилками свого конкурента Intel.
У зв'язку з виробництвом чіпів AMD і Intel обрали різні шляхи. У 2009 році AMD припинила свій бізнес з виробництва мікросхем, створила спільне підприємство з незалежною ливарною компанією Gexin і зосередилася лише на дизайні мікросхем (Fabless), що дозволило AMD вибрати незалежну сторонню ливарну фабрику (Foundry). Intel інтегрує дизайн мікросхем і виробництво мікросхем (IDM) із самого початку.
На початку розвитку напівпровідникової промисловості така вертикально інтегрована IDM, як Intel, була більш масовою моделлю. Співзасновник AMD Джеррі Сандерс також сказав відомий вислів: «У справжніх чоловіків є фабрики». Але за іронією долі AMD мала можливість завершити контратаку саме тому, що пізніше відмовилася від фабрики.
Після 2014 року процес виробництва чіпів Intel зіткнувся з технічними труднощами, а продуктивність 10-нм мікросхем (еквівалентна 7-нм TSMC) була поганою, що призвело до численних затримок масового виробництва 10-нм, спочатку запланованого на другу половину 2016 року, і, нарешті, було випущений у другій половині 2019 року. Від стратегії Tick-Tock, на якій Intel наполягав раніше, також відмовилися через технологічні причини.
Засновник Intel Гордон Мур запропонував закон Мура, але зараз Intel страждає від «прокляття закону Мура». Це дозволяє AMD скористатися можливістю для випередження.
У 2018 році AMD вперше співпрацювала з GlobalFoundries для запуску архітектури Zen+ із 12-нм техпроцесом, вперше випередивши Intel із 14-нм техпроцесом. Потім у 2019 році AMD співпрацювала з TSMC, щоб запустити архітектуру Zen 2 за 7-нм техпроцесом (еквівалентно 10-нм техпроцесу Intel), лідируючи у Intel. З тих пір Intel відстає від AMD з точки зору виробничого процесу, і він не покращився досі.
Сьогодні подібний сценарій «друга дитина кидає виклик босу», здається, повторюється, але поле бою змінилося з ЦП на ГП. Незважаючи на те, що AMD все ще залишається AMD на чолі з «Су Ма», Nvidia на чолі з Хуан Реньсюном є більш популярною, ніж Intel.
У Кремнієвій долині Хуан Реньсюнь відомий як агресивна людина.Він любить носити чорний шкіряний одяг і завжди готовий дати відсіч.Коли курс акцій піднявся до 100 доларів, він навіть витатуював собі на руці логотип Nvidia.
Сьогодні AMD знову кинула виклик Nvidia кращими продуктами. З одного боку — самовдоволена AMD, а з іншого — Nvidia, яка прагне перемогти Dugu.Війна GPU зі штучним інтелектом тільки почалася.