原问题：遵照AI ，遵照AIAMD苦追英伟达

在AI算力规模上，追英AMD以及Intel近些年来都处于苦苦追赶的伟达情景 。

源头：21tech（News-21）

作者
：倪雨晴

编纂 ：林虹 卢陶然

图源：视觉中国

算力江湖，遵照AI硝烟四起 。追英

6月14日清晨，伟达AMD在旧金山的遵照AI宣告会上推出了新一代AI芯片、数据中间CPU、追英以及DPU  。伟达在天生式AI浪潮之下，遵照AI最受关注的追英新品莫过于AI芯片Instinct MI 300X，直接对于标英伟达H100 。伟达

AI也是遵照AI本场宣告会的关键词。AMD CEO苏姿丰在会上谈道 ，追英当初仍处于AI性命周期颇为、伟达颇为早的阶段。AI减速卡的市场空间将从2023年的300亿美金削减到2027年的1500亿美金
，年复合增速逾越50%
。

AI天下滔滔向前 ，芯片界的老对于手们也蠢蠢欲动
，欲抢夺王冠上的明珠 。在之后GPU制霸的AI芯片市场上，英伟达一骑绝尘，随着AMD新系产物线的亮相 ，AMD也将成为AI沙场上的有力相助者 。

值患上留意的是，芯片平台之外
，AMD也在加大软件生态的投入，欲在软硬件双线上以及对于手们一较高下 。不外眼下战况依然强烈，从当天股价看 ，AMD上涨3.6%，英伟达股价则上涨近4%，市值逾越1万亿美元。

尽管挑战不小 ，在以前的十年中，苏姿丰向导AMD逆袭新生
，如今在AI角力场上是否开启新的故事 ，业内外皆刮目相待
。

AMD的AI野心

近些年来，AMD不断在周全强化自己的算力。经由笼络ATI 、Xilinx、Pensando ，AMD逐渐拓展产物矩阵，成为一家集CPU 、GPU、DPU 、FPGA于一身的芯片企业。

在AI规模，AMD这次宣告了Instinct MI 300系列的新产物；在CPU规模，AMD也推出了EPYC的一系列更新，搜罗新一代数据中间CPU第四代EPYC处置器Genoa
、针对于云原生合计的第四代EPYC处置器Bergamo、以及EPYC 处置器Genoa-X。

其中 ，AMD Instinct MI 300系列成为关注焦点 。在宣告会上，AMD正式推出Instinct MI 300X，一款特意面向天生式AI的减速芯片
，具备1530亿个晶体管
。事实上，AMD在早些时候已经宣告了该系列的首代产物Instinct MI 300A，它具备1460亿个晶体管。

两者差距之处在于，Instinct MI 300A是将CPU以及GPU以chiplet的方式集成到一个芯片
，并接管不同的内存架构 ，即接管了CPU+GPU的架构，对于标的是英伟达的GH200；而并吞最新款的Instinct MI 300X，则不集成CPU内核
 ，为GPU芯片，对于标英伟达的H100 。

尽管英伟达的GPU颇为单薄，可是AMD的MI 300X有其优势，特意在存储功能上。据悉，MI 300X芯片算力较MI 300A愈加强盛，其HBM（高带宽存储器）容量及显存带宽，分说是英伟达H100的2.4倍及1.6倍 ，由于HBM容量大幅提升，单颗MI 300X芯片可能运行800亿参数模子 。

不外MI 300系列芯片距离实际运用还需要确守光阴，其中
，MI 300A芯片当初已经向客户送样  ，MI 300X芯片将在往年第三季度送样。

随着大模子的玩家越来越多 ，以GPU为代表的AI芯片需要不断削减。凭证Precedence Research，2022年全天下AI芯片市场规模为168.6亿美元，将以每一年约30%的速率削减 ，估量到2032年抵达约2274.8亿美元。

面临新的机缘 ，AMD也在不断降级
，一方面是不断进化芯片功能 ，另一方面也在构建软件生态能耐 。正如CUDA是英伟达安定的护城河 ，AMD正在打造凋谢的ROCm平台。据介绍，AMD具备一套残缺的库以及工具ROCm，可能用于其优化的AI软件货仓，而在以前的睁开中，公司也在不断优化 ROCm套件。

在会上，苏姿丰说道：“家养智能是塑造下一代合计的抉择性技术 ，也是AMD最大的策略削减机缘。”

挑战英伟达

从MI 300A到MI 300X ，AMD不断向英伟达建议挑战，功势十足，不外之后相助情景依然强烈。

一方面 ，英伟达凭仗着数十年在减速合计规模的积攒 ，壁垒高企，多位业内人士向21世纪经济报道记者指出，当初在AI磨炼芯片中，英伟达依然占有着9成市场。

仅以AI效率器的场景为例，TrendForce集邦咨询向记者提供数据展现 ，估量英伟达GPU为AI效率器市场搭载主流 ，市占率约60~70%，其次为云端业者自主研发的ASIC芯片
，市占率逾20%。

TrendForce集邦咨询还称 ，下半年ChatBOT及AI运算风潮将不断渗透至种种业余规模(如云端/电商效率 、智能制作、金融保险、智慧医疗及智能驾驶辅助等)的开拓市场，同步建议每一台搭配4-8张GPU的云端AI效率器，以及每一台搭载2-4张GPU的边缘AI效率器运用需要渐增 ，预估往年搭载A100及H100的AI效率器出货量年增率逾5成。

芯片行业专家姚嘉洋向21世纪经济报道记者展现 ：“英伟达在GPU架构的迭代上 ，不断都有属于自己的睁开道路
，这多少年的睁开，也让英伟达跃居AI算力芯片规模的向导者，在AI算力规模上，AMD以及Intel近些年来都是处于苦苦追赶的情景。”

他进一步指出 ，英伟达在AI规模，很早就导入了Tensor运算单元（张量运算
  ，是深度学习运算减速的中间），提升AI算力，这是英伟达在奠基AI合计芯片争先位置历程中很紧张的一步
。

在十多年前，外界谈及英伟达挑战时，总会提及英特尔
、AMD进入到GPU市场带来的相助
。而如今随着英伟达量产Grace CPU，英特尔以及AMD深受影响。也有专家向记者指出，多年前英伟达提供GPU磨炼alexnet
、以及googleTensorFlow的时候 ，AMD约莫落伍两年摆布，英特尔也未见突破 ，随后软硬件生态之间的差距进一步拉大。

另一方面
，英伟达十年磨一剑打造了CUDA软件生态帝国 ，而AMD ROCm比照英伟达也是CUDA起步较晚 。华泰证券的钻研陈说称：“咱们以为当初ROCm的缺少之处在于操作零星临时只反对于Linux，最近才登录Windows；加之临时只反对于高端GPU，如Radeon Pro系列等，直到往年4月才扩展至一些破费级GPU；此外 ，CUDA在往年达400万以上的开拓者，也是ROCm无奈比照 。”

同时陈说也指出，AMD当初也正自动拓展ROCm生态圈，搜罗反对于Windows操作零星、在AI规模开拓更普遍的框架，如MIOpen以及MIVisionX ，以及反对于更多的软件，搜罗TensorFlow 、PyTorch等 。ROCm在进一步经由HIP兼容CUDA的同时，也与客户搜罗微软等相助重构自己的生态。

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