AMD发布最新AI芯片对标英伟达 市场为何不买账?
当地时间6月13日,超威半导体(AMD)举办了“AMD数据中心与人工智能技术首映会”, CEO苏姿丰(Lisa Su)在会上展示了AMD的Instinct MI300系列以及第四代EPYC(霄龙)处理器等AI和数据中心相关产品。
当地时间6月13日,超威半导体(AMD)举办了“AMD数据中心与人工智能技术首映会”, CEO苏姿丰(Lisa Su)在会上展示了AMD的Instinct MI300系列以及第四代EPYC(霄龙)处理器等AI和数据中心相关产品。
生成式人工智能的出现,正在将数据中心的算力推向极限。市场调研机构Technavio此前公布的一份最新研报显示,人工智能用途的芯片市场规模预计在2022-27年期间以高达惊人的61.51%的复合年增长率爆炸式增长,在2027年达到大约2105亿美元的市场规模。
英伟达的A/H100 GPU芯片目前在AI训练和运行机器学习方面都具有很大优势,其芯片也是支持ChatGPT的关键底层硬件。AMD方面期待新芯片可以从NVIDIA的热门人工智能芯片H100中夺取市场份额。在此次会上,被认为最有望挑战英伟达的当属Instinct MI300系列,该系列包含MI300A、MI300X。
AMD发布高内存芯片MI300X,市场却不“买账”,股价下跌超3%
MI300A拥有13个小芯片,含1460亿个晶体管,24个Zen 4 CPU核心,1个CDNA 3图形引擎和128GB的HBM3内存。据悉,这是全球首个为AI和HPC(高性能计算)打造的APU加速卡,
而MI300X则是针对近期炙手可热的生成式人工智能技术。据悉,这款芯片的晶体管达到1530亿个,内存带宽为5.2TB/秒,Infinity Fabric带宽为896GB/秒,HBM3内存高达192GB。相比之下,Nvidia的人工智能芯片H100仅支持120GB内存。AMD还表示,MI300X提供的HBM密度和带宽最高分别是H100的2.4倍和1.6倍。
MI300X加速器基于AMD的CDNA 3技术,使用高达192GB的内存来处理大语言模型和生成式人工智能的工作负载。“而强大的内存能力意味着,AMD的新芯片可以比英伟达的H100应用于更大的AI语言模型。拥有的内存越多,芯片可以处理的模型就越大。”苏姿丰说,“我们在客户工作负载中看到它运行得更快。我们确实认为它与众不同。”她还表示,这可能有助于科技公司应对提供类似于ChatGPT 的服务的不断上升的成本。
AMD方面表示,即将推出的芯片将在第三季度开始批量生产,并在第四季度开始量产。但与过去AMD向大客户推销新芯片不同的是,AMD没有说明谁将采用MI300X或MI300A。
今年以来,AMD的股价已翻了一番,并在6月13日早些时候触及16 个月高点,但在介绍AI战略后收盘下跌 3.6%。
TIRIAS Research首席分析师凯文·克鲁威尔(Kevin Krewell)说:“我认为没有(大客户)表示他们将使用 MI300 A/X可能让华尔街感到失望。他们希望AMD表示,他们在某种设计上已经取代了英伟达。”
市场反应对比明显,AMD与英伟达比差哪了?
相比起AMD的“平平淡淡”,英伟达近期可以算得上是“风光满面”。
6月13日,英伟达的股价在收盘的时候报410.22美元,上涨了 3.9%,成为第一家市值超万亿美元的芯片制造商。此前,英伟达披露了超预期二季度营收指引,就将英伟达的股票带上一个台阶。据悉,今年以来英伟达股价已飙升170%,以80%至95%的市场份额主导着AI计算市场。
而英伟达股价“一路狂奔”的背后,是其超强的产品在支撑。
除了已经满载出货的H100芯片,英伟达5月底还宣布其GH200 Grace Hopper超级芯片已全面投产,第一批GH200将提供给谷歌云、Meta、微软,以探索其生成式人工智能的能力。此外,英伟达还推出了搭载256颗GH200 Grace Hopper芯片的新型DGX GH200人工智能超级计算机。据悉,DGX GH200的内存储量是英伟达目前DGX A100系统的近500倍,一台DGX GH200将有256个GPU,是DGX A100的32倍。
面对如此强劲的对手,两相对比,AMD的MI300X就有点不够看了。
AMD此次发布的MI300X虽然内存较H100大,但是英伟达也将提供具备相同内存规格的产品,因此内存优势能保持多久尚不好说。而且由于高密度的HBM价格昂贵,因此MI300X在成本上并不占优势。目前该公司没有透露这款芯片的价格,也没有透露它将如何促进销售。
有分析师表示,英伟达几乎没有大规模的竞争对手。虽然英特尔和 Cerebras Systems 及 SambaNova Systems 等几家初创公司都有竞争产品,但英伟达迄今为止最大的销售威胁是谷歌和亚马逊的云部门的内部芯片业务,这两家公司都将自己的定制芯片出租给外部开发商。
曾帮助创建人工智能开源软件的Meta副总裁苏史密斯·钦塔拉(Soumith Chintala)表示,他与AMD密切合作,让人工智能开发人员更容易使用免费工具,从人工智能芯片的“单一主导供应商”转向其他产品,如AMD的芯片。AMD表示公司已经开始向Meta等公司大量发货一款名为“Bergamo”的通用中央处理器芯片。此消息也得到了Meta的证实。Meta计算基础设施的负责人亚历克西斯·布莱克·比约林(Alexis Black Bjorlin)表示,该公司已经采用了Bergamo芯片,该芯片针对的是AMD数据中心业务的不同部分,该业务面向云计算提供商和其他大型芯片买家。
虽然有Meta高管站台,但也有分析师表示,仅仅因为像Meta这样成熟的公司可以从AMD芯片中获得良好的速度,并不能保证在不太成熟的买家中获得更广泛的市场吸引力。
花旗芯片分析师克里斯·戴利(Chris Danely)在一份新的客户报告中指出:“AMD的MI300芯片似乎在设计上取得了巨大胜利,然而,鉴于性能限制和以往失败的历史,我们质疑图形/CPU集成电路(combined graphics/CPU IC)的可持续性。”他还表示, “虽然我们预计AMD将继续获得可与英特尔相比的份额,但其Genoa的推出速度似乎比预期的要慢。”
此外,英伟达在人工智能方面的领先地位不仅来自其芯片,还来自十多年来向人工智能研究人员提供软件工具,并学会预测他们在需要数年时间设计的芯片中需要什么。
Moor Insights & Strategy分析师表示:“人们仍然不相信AMD的软件解决方案与NVIDIA的解决方案具有竞争力,即使它在硬件性能方面具有竞争力。”
华泰证券曾表示,AMD对英伟达市场份额的挑战并非一蹴而就。一方面,英伟达GPU芯片的算力壁垒以及AI训练端的深入布局一时难以撼动,另一方面,AMD的软件生态也限制其与客户系统的融合及渗透应用场景。
虽然AMD的“野心勃勃”,但是短期来看,英伟达的领导者宝座还是难以撼动。实力决定一切,投资者最为“现实”,信心不足自然就难以带飞AMD的股票了。
·原创文章
免责声明:本文观点来自原作者,不代表Hawk Insight的观点和立场。文章内容仅供参考、交流、学习,不构成投资建议。如涉及版权问题,请联系我们删除。