AMD випустила довгоочікуваний APU для центрів обробки даних (прискорений процесор) Instinct MI300, який розроблений, щоб допомогти центрам обробки даних обробляти трафік даних, пов’язаний зі штучним інтелектом, і кинути виклик монополії Nvidia на цьому ринку, що швидко зростає.
Однак після закриття ринку 13 червня за місцевим часом курс акцій AMD впав на 3,61% ($124,53 за акцію). Того ж дня ціна акцій Nvidia зросла на 3,9%, а її ринкова вартість на момент закриття знову перевищила 1 трильйон доларів.
Кредит зображення: створено інструментами Unbounded AI
Коли Nvidia відчула солодкість цієї хвилі буму штучного інтелекту і її ринкова вартість перевищила один трильйон доларів США, її старий конкурент AMD також активізується, щоб задовольнити зростаючий попит на обчислення ШІ. Тим не менш, інвестори, здається, прохолодно сприймають його останній продукт.
Рано ввечері 14 червня за пекінським часом AMD представила більше деталей і оновлень про довгоочікуваний APU (прискорений процесор) Instinct MI300 для центрів обробки даних, мета якого — допомогти центрам обробки даних обробляти трафік даних, пов’язаний зі штучним інтелектом, і тут виклик про монополію Nvidia на ринку, що швидко розвивається, було вперше виявлено минулого червня.
Генеральний директор AMD Ліза Су сказала під час презентації в Сан-Франциско, США, що серія Instinct MI300 включатиме GPU (блок обробки графіки) MI300X, який може прискорити обробку генеративних технологій ШІ, які використовуються чат-ботами, такими як ChatGPT.
«Ми все ще перебуваємо на дуже ранній стадії життєвого циклу штучного інтелекту.» Су Цзифен сказав, що до 2027 року загальна потенційна ринкова вартість прискорювачів штучного інтелекту в центрах обробки даних зросте в п’ять разів до понад 150 мільярдів доларів США.
Проте презентація, здається, не вразила інвесторів. Вони вже мають великі очікування щодо зростання штучного інтелекту, а ціна акцій AMD цього року зросла на 91,8%. Раніше, наближаючись до прес-конференції, аналітики американських інституцій висловлювали оптимізм щодо AMD. Аналітик дослідницької компанії Piper Sandler Харш Кумар (Harsh Kumar) переглянув цільову ціну акцій AMD зі 110 до 150 доларів. Але після закриття ринку 13 червня за місцевим часом курс акцій AMD впав на 3,61% ($124,53 за акцію). Того ж дня ціна акцій Nvidia зросла на 3,9%, а її ринкова вартість на момент закриття знову перевищила 1 трильйон доларів.
ШІ "суперчіп" і "версія AMD" CUDA
Керівники Amazon Web Services (AWS) і Meta приєдналися до Su на сцені, щоб поговорити про використання нових процесорів AMD у своїх центрах обробки даних. AMD також оголосила про загальну доступність останньої версії своїх серверних процесорів EPYC — нового варіанту під назвою Bergamo.
Bergamo стане першим у галузі хмарним центральним процесором x86, який може вмістити до 128 ядер Zen4c (архітектура чіпа Zen була вперше запущена компанією AMD у 2017 році та підтримує всі процесори AMD), а обсяг кешу L3 досягає 256 МБ; Що стосується технології, використовується 5-нм технологія TSMC. Bergamo оптимізовано для інтенсивних обчислювальних програм і підходить для нових SoC класу центрів обробки даних (система-на-чіпі) на основі архітектури Arm, таких як Ampere, Amazon, Google і Microsoft.
AMD каже, що її новий чіп MI300X і його архітектура CDNA розроблені для великих мовних моделей та інших передових моделей ШІ. «Мені подобається цей чіп», — сказав Су Цзифен: «Ядром є графічний процесор, а графічний процесор підтримує генеративний штучний інтелект».
«Моделі стають все більшими і більшими, і вам насправді потрібно кілька графічних процесорів для запуску останніх великих мовних моделей.» Су Цзифен зазначив, що зі збільшенням пам’яті чіпів AMD розробникам не потрібно так багато графічних процесорів. Su Zifeng продемонстрував модель Hugging Face AI, велику мовну модель, яка написала вірш про Сан-Франциско на місці. Один MI300X може працювати з моделлю з 80 мільярдами параметрів, що є першим випадком, коли таку велику модель можна запускати на одному GPU.
AMD також повідомила, що запропонує архітектуру Infinity, яка поєднує вісім прискорювачів MI300X в одній системі. Nvidia і Google розробили аналогічні системи, які поєднують вісім або більше графічних процесорів для програм ШІ.
Ще один нещодавно оголошений продукт — архітектура «GPU+CPU» (APU) MI300A, зразки якого вже доступні. MI300X і Instinct Platform нададуть зразки в третьому кварталі цього року та будуть офіційно представлені в четвертому кварталі.
Фактично параметри прискореного процесора AMD Instinct MI300 були розкриті ще на початку 2023 року. MI300 — це перший на ринку інтегрований продукт «CPU+GPU+memory» із 146 мільярдами транзисторів, що перевищує 80 мільярдів Nvidia H100, і це також найбільший чіп, вироблений AMD на даний момент.
За підрахунками Huatai Securities, продуктивність MI300 близька до чіпа Nvidia Grace Hopper. Хоча AMD не оголосила про порівняння обчислювальної потужності між MI300 і Grace Hopper, порівняно з попереднім поколінням MI250X, очікується, що обчислювальна потужність (TFLOPS) MI300 на ШІ збільшиться у 8 разів, а продуктивність споживання енергії (TFLOPS/ват ) буде оптимізовано в 5 разів. Якщо цей процесор використовувати для навчання надвеликих моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT і DALL-E, час навчання можна скоротити з попередніх місяців до кількох тижнів, тим самим заощаджуючи мільйони доларів електроенергії.
Су сказав інвесторам під час телефонної розмови минулого місяця, що MI300 почне генерувати продажі в четвертому кварталі.
Крім того, AMD повідомила на прес-конференції, що вона також має власне програмне забезпечення для штучного інтелекту (схоже на CUDA від Nvidia), яке називається ROCm. Однією з причин, чому розробники штучного інтелекту завжди віддавали перевагу чіпам Nvidia, є CUDA, яка значно знижує поріг для використання GPU. Спочатку була потрібна дуже професійна графічна мова програмування OpenGL. Завдяки CUDA Java або C++, які зазвичай використовуються програмістами, можуть викликати GPU. У результаті графічні процесори використовуються для глибокого навчання.
«Бог штучного інтелекту» Ву Енда прокоментував, що до появи CUDA у світі могло бути не більше 100 людей, які могли використовувати програмування GPU. Після CUDA використання GPU стало дуже легкою справою.
«Хоча це був довгий шлях, ми досягли дуже значного прогресу в створенні надійного стеку програмного забезпечення, яке працює з моделями з відкритої екосистеми моделей, бібліотек, фреймворків та інструментів», — заявив президент AMD Віктор Пенг.
**"Другий вибір", щоб отримати вигоду від хвилі AI? **
За словами аналітиків, Nvidia домінує на ринку обчислень штучного інтелекту з часткою ринку від 80% до 95%. Минулого місяця Nvidia опублікувала надзвичайно привабливий фінансовий звіт, і його ринкова вартість одного разу досягла 1 трильйона доларів. Раніше компанія заявляла, що очікує різкого стрибка доходу після забезпечення поставок нових мікросхем для задоволення зростаючого попиту.
З іншого боку, ще під час оголошення фінансового звіту за перший квартал цього року Су Цзифен заявив, що штучний інтелект був зазначений як перший стратегічний пріоритет. Оскільки інвестори роблять ставку на те, що AMD стане «другим вибором», який отримає вигоду від хвилі штучного інтелекту, цього року ринкова вартість AMD зросла до понад 200 мільярдів доларів, що значно перевищує 137,9 мільярда доларів Intel. Проте все ще є певний розрив у порівнянні з трильйонною ринковою вартістю Nvidia, першої акції мікросхем.
У майбутньому Instinct MI300 буде прямо конкурувати з мікросхемами AI серії Nvidia Hopper. Су Цзифен якось відверто сказав, що Instinct MI300 може допомогти компаніям зайняти ринок, і він відповідає всім вимогам ШІ та HPC/суперкомп’ютерних екосистем.
Аналітик Morgan Stanley Джозеф Мур (Joseph Moore) одного разу дав оптимістичний прогноз, сказавши, що AMD бачила «стабільні замовлення» від клієнтів, і очікується, що дохід компанії, пов’язаний зі штучним інтелектом, у 2024 році досягне 400 мільйонів доларів, а найвищий показник може досягти навіть 400 доларів. млн. $1,2 млрд — прогноз, який більш ніж у 12 разів перевищував попередні очікування.
У недавньому інтерв’ю іноземним ЗМІ Су Цзифен також беззаперечно висловила свої амбіції кинути виклик монополії Nvidia.
Конкурентоспроможна ідея AMD полягає в тому, щоб зосередитися на APU (прискореному процесорі) на основі власних переваг ЦП і створити диференційовану конкуренцію з основним продуктом Nvidia A100/H100. Крім того, Су Ліфен також бореться з Nvidia за допомогою придбань та інших засобів, таких як придбання Xilinx (Xilinx) за 48,8 мільярдів доларів у 2022 році, що створює програмовані процесори, які допомагають прискорити такі завдання, як стиснення відео. У рамках угоди колишній генеральний директор Xilinx Майкл Блумберг став президентом AMD і керівником стратегії штучного інтелекту.
Попит на чіпи для штучного інтелекту підштовхнув акції Nvidia майже до історичного максимуму, причому прогнозне співвідношення ціни та прибутку приблизно в 64 рази, майже вдвічі більше, ніж у AMD. "Саме тому інвестори дивляться на AMD. Тому що вони хочуть "замінити Nvidia", - сказала аналітик Bernstein Стейсі Расгон.
"Суперучений" і "Проблемний хлопчик"
Цікаво, що згідно з повідомленнями китайських тайваньських ЗМІ, Хуан Реньсюнь є далеким родичем Су Цзифена (дідусь Су Цзифена та мати Хуан Реньсюня є рідними братами і сестрами). Обидва народилися в китайській провінції Тайвань. Су Цзифен приїхала до Сполучених Штатів разом зі своїм батьком, який навчався в Колумбійському університеті, коли їй було 3 роки. Хуан Реньсюнь покинула Тайвань, щоб жити в Таїланді, коли їй було 5 років, і поїхала до США, коли їй було 9 років.
Досвід розвитку Су Цзифен, здається, більше «студентський майстер». Після вступу до Бронксської наукової середньої школи в Нью-Йорку (де народилося 6 лауреатів Нобелівської премії та 6 лауреатів Пулітцерівської премії), вона вступила до Массачусетського технологічного інституту на спеціальність інженерії. , у віці 24 років він отримав ступінь доктора EE (Електротехніка, електротехніка), яка була відома як найскладніша спеціальність в MIT на той час. Хуан Реньсюнь пережив період «проблемних підлітків», а потім вступив до університету штату Орегон на бакалаврат, вивчаючи електроінженерію, а потім вступив до Стенфордського університету, щоб отримати ступінь магістра електротехніки.
Першою роботою Хуан Реньсюня була робота дизайнера мікросхем в AMD, і він заснував Nvidia у віці 30 років. Су Цзифен весь час переживала «відомі компанії», такі як Texas Instruments, IBM і AMD, і стала першою жінкою-генеральним директором з моменту заснування AMD у 2014 році, коли AMD зіткнулася з величезною кризою. Під керівництвом Су Цзифена компанія AMD пережила величезну трансформацію «перевертання солоної риби»: від виробника напівпровідників на межі банкрутства до майже 30-кратного зростання вартості акцій менш ніж за 10 років. А Хуан Реньсюнь зробив Nvidia першою у світі компанією з виробництва мікросхем, яка перетнула позначку ринкової вартості в трильйони. Обидва мали слабкість до «порушення правил» під час своєї кар’єри. Вони навіть отримали нагороду імені Роберта Н. Нойса (засновника Intel) протягом місяця.
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.
Китайський «Змагання AI Crown Competition»: AMD запускає суперчіп MI300, щоб кинути виклик Nvidia
Джерело: The Paper
Репортер Шао Вень
AMD випустила довгоочікуваний APU для центрів обробки даних (прискорений процесор) Instinct MI300, який розроблений, щоб допомогти центрам обробки даних обробляти трафік даних, пов’язаний зі штучним інтелектом, і кинути виклик монополії Nvidia на цьому ринку, що швидко зростає.
Однак після закриття ринку 13 червня за місцевим часом курс акцій AMD впав на 3,61% ($124,53 за акцію). Того ж дня ціна акцій Nvidia зросла на 3,9%, а її ринкова вартість на момент закриття знову перевищила 1 трильйон доларів.
Коли Nvidia відчула солодкість цієї хвилі буму штучного інтелекту і її ринкова вартість перевищила один трильйон доларів США, її старий конкурент AMD також активізується, щоб задовольнити зростаючий попит на обчислення ШІ. Тим не менш, інвестори, здається, прохолодно сприймають його останній продукт.
Рано ввечері 14 червня за пекінським часом AMD представила більше деталей і оновлень про довгоочікуваний APU (прискорений процесор) Instinct MI300 для центрів обробки даних, мета якого — допомогти центрам обробки даних обробляти трафік даних, пов’язаний зі штучним інтелектом, і тут виклик про монополію Nvidia на ринку, що швидко розвивається, було вперше виявлено минулого червня.
Генеральний директор AMD Ліза Су сказала під час презентації в Сан-Франциско, США, що серія Instinct MI300 включатиме GPU (блок обробки графіки) MI300X, який може прискорити обробку генеративних технологій ШІ, які використовуються чат-ботами, такими як ChatGPT.
«Ми все ще перебуваємо на дуже ранній стадії життєвого циклу штучного інтелекту.» Су Цзифен сказав, що до 2027 року загальна потенційна ринкова вартість прискорювачів штучного інтелекту в центрах обробки даних зросте в п’ять разів до понад 150 мільярдів доларів США.
Проте презентація, здається, не вразила інвесторів. Вони вже мають великі очікування щодо зростання штучного інтелекту, а ціна акцій AMD цього року зросла на 91,8%. Раніше, наближаючись до прес-конференції, аналітики американських інституцій висловлювали оптимізм щодо AMD. Аналітик дослідницької компанії Piper Sandler Харш Кумар (Harsh Kumar) переглянув цільову ціну акцій AMD зі 110 до 150 доларів. Але після закриття ринку 13 червня за місцевим часом курс акцій AMD впав на 3,61% ($124,53 за акцію). Того ж дня ціна акцій Nvidia зросла на 3,9%, а її ринкова вартість на момент закриття знову перевищила 1 трильйон доларів.
ШІ "суперчіп" і "версія AMD" CUDA
Керівники Amazon Web Services (AWS) і Meta приєдналися до Su на сцені, щоб поговорити про використання нових процесорів AMD у своїх центрах обробки даних. AMD також оголосила про загальну доступність останньої версії своїх серверних процесорів EPYC — нового варіанту під назвою Bergamo.
Bergamo стане першим у галузі хмарним центральним процесором x86, який може вмістити до 128 ядер Zen4c (архітектура чіпа Zen була вперше запущена компанією AMD у 2017 році та підтримує всі процесори AMD), а обсяг кешу L3 досягає 256 МБ; Що стосується технології, використовується 5-нм технологія TSMC. Bergamo оптимізовано для інтенсивних обчислювальних програм і підходить для нових SoC класу центрів обробки даних (система-на-чіпі) на основі архітектури Arm, таких як Ampere, Amazon, Google і Microsoft.
AMD каже, що її новий чіп MI300X і його архітектура CDNA розроблені для великих мовних моделей та інших передових моделей ШІ. «Мені подобається цей чіп», — сказав Су Цзифен: «Ядром є графічний процесор, а графічний процесор підтримує генеративний штучний інтелект».
«Моделі стають все більшими і більшими, і вам насправді потрібно кілька графічних процесорів для запуску останніх великих мовних моделей.» Су Цзифен зазначив, що зі збільшенням пам’яті чіпів AMD розробникам не потрібно так багато графічних процесорів. Su Zifeng продемонстрував модель Hugging Face AI, велику мовну модель, яка написала вірш про Сан-Франциско на місці. Один MI300X може працювати з моделлю з 80 мільярдами параметрів, що є першим випадком, коли таку велику модель можна запускати на одному GPU.
AMD також повідомила, що запропонує архітектуру Infinity, яка поєднує вісім прискорювачів MI300X в одній системі. Nvidia і Google розробили аналогічні системи, які поєднують вісім або більше графічних процесорів для програм ШІ.
Ще один нещодавно оголошений продукт — архітектура «GPU+CPU» (APU) MI300A, зразки якого вже доступні. MI300X і Instinct Platform нададуть зразки в третьому кварталі цього року та будуть офіційно представлені в четвертому кварталі.
Фактично параметри прискореного процесора AMD Instinct MI300 були розкриті ще на початку 2023 року. MI300 — це перший на ринку інтегрований продукт «CPU+GPU+memory» із 146 мільярдами транзисторів, що перевищує 80 мільярдів Nvidia H100, і це також найбільший чіп, вироблений AMD на даний момент.
За підрахунками Huatai Securities, продуктивність MI300 близька до чіпа Nvidia Grace Hopper. Хоча AMD не оголосила про порівняння обчислювальної потужності між MI300 і Grace Hopper, порівняно з попереднім поколінням MI250X, очікується, що обчислювальна потужність (TFLOPS) MI300 на ШІ збільшиться у 8 разів, а продуктивність споживання енергії (TFLOPS/ват ) буде оптимізовано в 5 разів. Якщо цей процесор використовувати для навчання надвеликих моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT і DALL-E, час навчання можна скоротити з попередніх місяців до кількох тижнів, тим самим заощаджуючи мільйони доларів електроенергії.
Су сказав інвесторам під час телефонної розмови минулого місяця, що MI300 почне генерувати продажі в четвертому кварталі.
Крім того, AMD повідомила на прес-конференції, що вона також має власне програмне забезпечення для штучного інтелекту (схоже на CUDA від Nvidia), яке називається ROCm. Однією з причин, чому розробники штучного інтелекту завжди віддавали перевагу чіпам Nvidia, є CUDA, яка значно знижує поріг для використання GPU. Спочатку була потрібна дуже професійна графічна мова програмування OpenGL. Завдяки CUDA Java або C++, які зазвичай використовуються програмістами, можуть викликати GPU. У результаті графічні процесори використовуються для глибокого навчання.
«Бог штучного інтелекту» Ву Енда прокоментував, що до появи CUDA у світі могло бути не більше 100 людей, які могли використовувати програмування GPU. Після CUDA використання GPU стало дуже легкою справою.
«Хоча це був довгий шлях, ми досягли дуже значного прогресу в створенні надійного стеку програмного забезпечення, яке працює з моделями з відкритої екосистеми моделей, бібліотек, фреймворків та інструментів», — заявив президент AMD Віктор Пенг.
**"Другий вибір", щоб отримати вигоду від хвилі AI? **
За словами аналітиків, Nvidia домінує на ринку обчислень штучного інтелекту з часткою ринку від 80% до 95%. Минулого місяця Nvidia опублікувала надзвичайно привабливий фінансовий звіт, і його ринкова вартість одного разу досягла 1 трильйона доларів. Раніше компанія заявляла, що очікує різкого стрибка доходу після забезпечення поставок нових мікросхем для задоволення зростаючого попиту.
З іншого боку, ще під час оголошення фінансового звіту за перший квартал цього року Су Цзифен заявив, що штучний інтелект був зазначений як перший стратегічний пріоритет. Оскільки інвестори роблять ставку на те, що AMD стане «другим вибором», який отримає вигоду від хвилі штучного інтелекту, цього року ринкова вартість AMD зросла до понад 200 мільярдів доларів, що значно перевищує 137,9 мільярда доларів Intel. Проте все ще є певний розрив у порівнянні з трильйонною ринковою вартістю Nvidia, першої акції мікросхем.
У майбутньому Instinct MI300 буде прямо конкурувати з мікросхемами AI серії Nvidia Hopper. Су Цзифен якось відверто сказав, що Instinct MI300 може допомогти компаніям зайняти ринок, і він відповідає всім вимогам ШІ та HPC/суперкомп’ютерних екосистем.
Аналітик Morgan Stanley Джозеф Мур (Joseph Moore) одного разу дав оптимістичний прогноз, сказавши, що AMD бачила «стабільні замовлення» від клієнтів, і очікується, що дохід компанії, пов’язаний зі штучним інтелектом, у 2024 році досягне 400 мільйонів доларів, а найвищий показник може досягти навіть 400 доларів. млн. $1,2 млрд — прогноз, який більш ніж у 12 разів перевищував попередні очікування.
У недавньому інтерв’ю іноземним ЗМІ Су Цзифен також беззаперечно висловила свої амбіції кинути виклик монополії Nvidia.
Конкурентоспроможна ідея AMD полягає в тому, щоб зосередитися на APU (прискореному процесорі) на основі власних переваг ЦП і створити диференційовану конкуренцію з основним продуктом Nvidia A100/H100. Крім того, Су Ліфен також бореться з Nvidia за допомогою придбань та інших засобів, таких як придбання Xilinx (Xilinx) за 48,8 мільярдів доларів у 2022 році, що створює програмовані процесори, які допомагають прискорити такі завдання, як стиснення відео. У рамках угоди колишній генеральний директор Xilinx Майкл Блумберг став президентом AMD і керівником стратегії штучного інтелекту.
Попит на чіпи для штучного інтелекту підштовхнув акції Nvidia майже до історичного максимуму, причому прогнозне співвідношення ціни та прибутку приблизно в 64 рази, майже вдвічі більше, ніж у AMD. "Саме тому інвестори дивляться на AMD. Тому що вони хочуть "замінити Nvidia", - сказала аналітик Bernstein Стейсі Расгон.
"Суперучений" і "Проблемний хлопчик"
Цікаво, що згідно з повідомленнями китайських тайваньських ЗМІ, Хуан Реньсюнь є далеким родичем Су Цзифена (дідусь Су Цзифена та мати Хуан Реньсюня є рідними братами і сестрами). Обидва народилися в китайській провінції Тайвань. Су Цзифен приїхала до Сполучених Штатів разом зі своїм батьком, який навчався в Колумбійському університеті, коли їй було 3 роки. Хуан Реньсюнь покинула Тайвань, щоб жити в Таїланді, коли їй було 5 років, і поїхала до США, коли їй було 9 років.
Досвід розвитку Су Цзифен, здається, більше «студентський майстер». Після вступу до Бронксської наукової середньої школи в Нью-Йорку (де народилося 6 лауреатів Нобелівської премії та 6 лауреатів Пулітцерівської премії), вона вступила до Массачусетського технологічного інституту на спеціальність інженерії. , у віці 24 років він отримав ступінь доктора EE (Електротехніка, електротехніка), яка була відома як найскладніша спеціальність в MIT на той час. Хуан Реньсюнь пережив період «проблемних підлітків», а потім вступив до університету штату Орегон на бакалаврат, вивчаючи електроінженерію, а потім вступив до Стенфордського університету, щоб отримати ступінь магістра електротехніки.
Першою роботою Хуан Реньсюня була робота дизайнера мікросхем в AMD, і він заснував Nvidia у віці 30 років. Су Цзифен весь час переживала «відомі компанії», такі як Texas Instruments, IBM і AMD, і стала першою жінкою-генеральним директором з моменту заснування AMD у 2014 році, коли AMD зіткнулася з величезною кризою. Під керівництвом Су Цзифена компанія AMD пережила величезну трансформацію «перевертання солоної риби»: від виробника напівпровідників на межі банкрутства до майже 30-кратного зростання вартості акцій менш ніж за 10 років. А Хуан Реньсюнь зробив Nvidia першою у світі компанією з виробництва мікросхем, яка перетнула позначку ринкової вартості в трильйони. Обидва мали слабкість до «порушення правил» під час своєї кар’єри. Вони навіть отримали нагороду імені Роберта Н. Нойса (засновника Intel) протягом місяця.