AMDはAI分野で追い上げていますが、Nvidiaとの差は縮まりましたか?

AI 市場の隆盛により、NVIDIA の市場価値は急速に 1 兆 4,000 億米ドルにまで急上昇し、これは AMD の市場価値の 5.6 倍に相当します。 AMDは決して諦めず、すでにこの巨大な潜在市場を積極的に追いかけています。

チップ製品に関しては、AMD は 6 月に Instinct 製品ラインをアップグレードして反復し、24 個の Zen 4 アーキテクチャ CPU を搭載した大規模モデルのトレーニング用初の APU アクセラレータ カードである Instinct MI300A を発売しました。コア、CDNA 3 アーキテクチャ GPU、および 128GB HBM3 メモリを備え、チップ サイズは 1,460 億トランジスタに達します。同時に、大規模言語モデルに最適化されたバージョンである MI300X が発売されました。これは、192 GB の HBM3 メモリ、5.2 TB/s のメモリ帯域幅、896 GB/s の Infinity Fabric 帯域幅、および最大 1,530 億個のトランジスタを備えています。 AMD 公式データによると、MI300X は、CDNA 2 アーキテクチャを使用する前世代の MI250 と比較して、パフォーマンスが 8 倍、効率が 5 倍向上しています。

ソフトウェア エコロジーの観点から、AMD はより多くの企業と協力してサポートを最適化しています。実際、ハードウェア仕様と比較すると、ソフトウェア エコシステムは NVIDIA の最大の競争上の利点です。長年にわたって構築された CUDA アーキテクチャは、400 万人以上の開発者を抱える業界で長年にわたって広く受け入れられてきたため、大部分のソフトウェアとモデルは、 NVIDIA プラットフォームで使用されるため、より高いパフォーマンスが得られます。 AMD は現在、プラットフォーム全体のパフォーマンスを向上させるために、基本フレームワークの最適化を段階的に強化しています。 AMDは現在、PyTorchフレームワークのサポートを最適化しています。人工知能企業MosaicMLの研究結果によると、2021年にリリースされたMI250のパフォーマンスは最適化後に大幅に向上し、大規模言語モデルのトレーニング速度は従来の80%に達しました。 A100 グラフィックス カードのパフォーマンス レベル。

予測によると、AIチップ市場は2027年までに1,500億米ドルを超え、年間複合成長率は50%を超えると予想されています。現在、Su Zifeng 氏は人工知能を AMD の「戦略的最優先事項」に押し上げていますが、AMD が AI の追いつきのペースを加速し、ハードウェア仕様を迅速に改善し、ソフトウェア エコシステムをさらに最適化できれば、この現状を打破することができるでしょうか。 Nvidia の優位性?状況はどうですか?

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