AI 따라잡는 AMD, 엔비디아와의 격차는 좁혀졌나?

AI 시장의 번영으로 엔비디아의 시장 가치는 AMD 시장 가치의 5.6배에 해당하는 1조 4000억 달러로 급등했습니다. AMD는 결코 포기하지 않을 것이며 이미 이 거대한 잠재 시장을 적극적으로 쫓고 있습니다.

칩 제품 측면에서 AMD는 지난 6월 Instinct 제품군을 업그레이드하고 반복했으며 24개의 Zen 4 아키텍처 CPU 코어와 1개의 CDNA 3 아키텍처 GPU 및 대형 모델 훈련을 위한 최초의 APU 가속기 카드인 Instinct MI300A를 출시했습니다. 128GB HBM3 메모리, 칩 크기는 1460억 개의 트랜지스터에 이릅니다. 동시에 대용량 언어 모델에 최적화된 버전인 MI300X가 출시되었는데, 이 버전은 192GB HBM3 메모리, 5.2TB/s 메모리 대역폭, 896GB/s 인피니티 패브릭 대역폭, 최대 1,530억 개의 트랜지스터를 갖추고 있습니다. AMD 공식 데이터에 따르면 MI300X는 CDNA 2 아키텍처를 사용하는 이전 세대 MI250에 비해 성능은 8배, 효율성은 5배 향상됐다.

소프트웨어 생태계 측면에서도 AMD는 더 많은 기업과 협력하여 지원을 최적화하고 있습니다. 실제로 하드웨어 사양에 비해 소프트웨어 생태계는 NVIDIA의 가장 큰 경쟁 우위입니다. 수년에 걸쳐 구축된 CUDA 아키텍처는 오랫동안 업계에서 널리 받아 들여졌으며 400만 명 이상의 개발자가 있기 때문에 대다수의 소프트웨어와 모델을 사용할 수 있습니다. NVIDIA 플랫폼에서 더 높은 성능을 사용합니다. AMD는 현재 전체 플랫폼의 성능을 향상시키기 위해 기본 프레임워크의 최적화를 점진적으로 늘리고 있습니다. AMD는 현재 PyTorch 프레임워크에 대한 지원을 최적화했습니다. 인공지능 회사인 모자이크ML(MosaicML)의 연구 결과에 따르면, 2021년에 출시된 MI250의 성능은 최적화 이후 크게 향상되었으며, 대규모 언어 모델 훈련 속도는 80%에 달했습니다. A100 그래픽 카드의 성능 수준.

예측에 따르면 AI 칩 시장은 2027년까지 1,500억 달러를 넘어설 것이며, 연평균 성장률도 50%를 넘을 것으로 예상됩니다. 현재 Su Zifeng은 인공지능을 AMD의 "최고의 전략적 우선순위"로 높였습니다. AMD가 AI 추격 속도를 높이고 하드웨어 사양을 신속하게 개선하며 소프트웨어 생태계를 더욱 최적화할 수 있다면 현재의 흐름을 깨뜨릴 수 있을까요? 엔비디아의 지배력은 어떻습니까?

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