AMD通過MI300X策略加速AI

AMD通過MI300X策略加速AI

AMD通過MI300X策略加速了AI，將半導體巨頭定位為高性能AI硬件市場中的主要競爭者。通過引入本能MI300X GPU並增強其ROCM 6軟件堆棧，AMD旨在直接與NVIDIA競爭訓練和推斷大型AI模型。通過尖端硬件的結合，Nod.ai和Pensando等戰略性收購以及深層的生態系統對齊，AMD押注了加速AI工作負載的高分和企業。如果您是技術決策者，雲架構師或AI從業人員評估下一代AI基礎架構，AMD的數據中心路線圖應更加仔細。

關鍵要點

• AMD的MI300X GPU為NVIDIA的H100提供了激烈的競爭，具有高度記憶帶寬和對生成AI的支持。
• 更新後的ROCM 6軟件堆棧可通過pytorch和Tensorflow的開源框架兼容性增強開發人員的支持。
• Pensando和Nod.ai之類的收購增強了AI網絡和編譯器優化的AMD垂直整合。
• 主要雲提供商（例如Microsoft Azure，Meta）的戰略性推廣表明在高標準環境中提前牽引。

AMD對AI計算的新方法

作為更廣泛的AMD AI路線圖的一部分，該公司於2023年底正式推出了本能MI300X GPU，以Complex AI和HPC的工作量為目標。這標誌著從NVIDIA的H100和即將到來的Blackwell Architecture中佔據市場份額的積極舉動。 AMD憑藉矽領先的重點和強大的生態系統支持，現在強調了跨越GPU加速度，高速互連和傳感器到服務器平台集成的以AI為中心的解決方案。

MI300X經過精心設計，可用於大型語言模型和視覺變壓器的高通量推理和培訓。它提供192GB的HBM3內存，最多可提供5.2TB/s的帶寬。該容量允許將更多的參數直接存儲在GPU上，從而減少與芯片內存儲器訪問相關的延遲和能量消耗。

MI300X與NVIDIA H100：競爭分析

AMD將MI300X GPU定位為企業數據中心中NVIDIA主要H100的直接替代方法。下表比較兩者之間的關鍵規格：

儘管NVIDIA通過CUDA導致軟件成熟度，但AMD通過增強ROCM 6來支持更廣泛的開發框架，從而縮小了差距。 MI300X還受益於支持提高可伸縮性和效率的芯片結構。

在ROCM 6軟件堆棧中

ROCM 6是AMD AI平台的核心。它專為MI300系列而設計，它允許開發人員使用AMD GPU上的Pytorch和Tensorflow等開源工具。 ROCM 6中引入的更新包括：

• 支持使用閃存和變壓器進行大型模型推理。
• 優化的通信庫（RCCL）用於多GPU可伸縮性。
• 編譯器改進，包括自動混合精度和內核融合。
• 其他Python API，並更好地與機器學習庫集成。

通過改善兼容性並提供開放開發支持，AMD消除了習慣於Nvidia生態系統的開發人員的摩擦。這促進了那些優先考慮供應商AI堆棧的人更具包容性的參與。

開發人員工具和AI框架支持

ROCM 6支持Pytorch，Tensorflow，OnNX運行時，JAX和擁抱的Face Transferalers庫。 AMD的編譯器工具鏈使用MLIR技術來識別和解決性能問題，尤其是在基於變壓器的模型操作中。

戰略收購促進AI加速

AMD已戰略收購公司來加強其AI領導。兩次收購起著關鍵作用：

• nod.ai： 為AI模型提供高級編譯器支持和優化。圖表和量化方面的專業知識有助於更快，更精細的推理性能。
• Pensando： 專門研究數據中心網絡和DPU。 Pensando的平台支持對AI可伸縮性至關重要的低延遲，分佈式計算環境。

這些技術與MI300X和ROCM堆棧相結合，允許AMD提供完整的解決方案。這對於諸如Azure和Meta之類的高度標準至關重要，在此集成的計算和網絡管道定義基礎架構性能。

MI300X推出：超級標準的採用和用例

AMD的部署策略著重於頂級雲平台。 Microsoft Azure採用了MI300X的AI工作負載，其中包括OpenAI支持的服務。 META計劃將GPU納入其訓練環境，以供諸如Llama之類的基礎模型。

企業用例跨度LLM培訓，自動駕駛汽車模擬，推薦引擎和欺詐檢測。 AMD在2024年第1季度提供了早期的開發人員訪問權限，預計將在年中提供可用性。

MI300X也在本能MI300A平台中提供，該平台將CPU和GPU結合到統一的架構中，用於復雜的HPC應用程序，例如基因組建模和天氣預測。

AI路線圖：建築時間表和未來願景

AMD的AI路線圖概述了硬件和軟件創新的分階段演變：

• MI250到MI300X過渡： 強調統一的GPU-CPU軟件包和更高的內存能力。
• 2024： 在雲提供商中進行更廣泛的採樣，並擴大了ROCM功能。
• 2025： 預計使用先進的製造過程和替代互連推出了新的GPU架構。

與研究人員的持續合作和對社區驅動的發展的支持仍然是該戰略的核心。 Pytorch會議和SC23諸如AMD諸如AMD圍繞其生態系統發展開發人員參與的努力之類的活動。

AI中的AMD與NVIDIA：戰術比較

儘管NVIDIA仍在整體部署份額中領先，但AMD基於績效和基礎設施集成而成為強大的競爭對手。關鍵優勢包括：

• 每個GPU的內存能力更大，這有助於需要內存計算的大型模型。
• 通過Pensando深入整合計算，軟件和網絡層。
• 與研究合作夥伴關係和開源工具推動的開放開發實踐的一致性。

將開發人員的動力轉移到CUDA仍然具有挑戰性。然而，AMD非常樂觀，通過ROCM 6，性能奇偶校驗和更廣泛的平台可用性將吸引新的採用者。為了更廣泛地了解NVIDIA和AMD之間的AI芯片競爭，最近的事態發展凸顯了高性能計算的日益增長的平衡。

常見問題解答：AMD MI300X＆AI策略

與NVIDIA的H100相比，AMD的MI300X如何？

與H100相比，MI300X顯著增加了記憶帶寬和容量。它為AI任務提供了競爭性的浮點性能。 NVIDIA繼續使用CUDA具有更成熟的軟件，但是ROCM 6被優化以縮小差距。

什麼是ROCM 6，它如何支持AI開發？

ROCM 6是AMD的AI模型培訓和推理的開源平台。它包括用於優化的工具，支持諸如TensorFlow之類的主要框架，並使模型開發人員能夠為AMD GPU構建摩擦較少的代碼。這個開放的生態系統降低了研究人員和企業的進入障礙。

AMD的MI300X是如何設計用於AI工作負載的？

MI300X結合了高帶寬內存（HBM3），一種統一的內存體系結構和基於奇普特的包裝。這可以為大型AI模型提供更快的數據吞吐量和更好的縮放。

是什麼使MI300X適合大型語言模型（LLMS）？

MI300X最多可用於192 GB的HBM3內存，可以推斷諸如Llama 2-70B之類的模型，而不會在多個GPU上分裂。這簡化了部署並減少了延遲。

AMD是否建立像Nvidia這樣的AI軟件生態系統？

是的。 AMD正在對ROCM 6，Pytorch Partnerships和AI SDK進行大量投資，以提高發展的易用性。它還與主要的雲提供商和AI初創公司合作。

本能平台在AMD的AI路線圖中扮演什麼角色？

Intinct MI300加速器Power AMD推進了AI基礎架構，併計劃擴大超級評分，企業HPC和主權AI倡議的採用。

誰在採用MI300X？

Microsoft Azure，Meta和其他雲提供商已承諾將MI300X集成到其AI基礎架構中。初創公司還正在測試生成AI工作負載的平台。

AMD的Chiplet Architecture如何使AI性能受益？

Chiplet允許AMD獨立規模計算和內存。這會導致更有效的熱量管理，更高的收益率以及針對AI與HPC需求的配置的能力。

與NVIDIA相比，AMD的能源效率如何？

由於有效的內存使用和優化的數據路徑，AMD聲稱針對特定AI推理任務的每瓦更高的性能。結果因工作量和調整而異。

MI300X是否可供購買？

截至2024年，MI300X可通過精選的雲提供商和OEM合作夥伴獲得。預計2024年底的企業渠道將有更廣泛的可用性。

從AMD的AI推動中，哪些行業將受益最大？

醫療保健，金融，國防和科學研究將受益於MI300X的龐大記憶力，較低的總擁有成本和靈活的部署模型。

AMD對AI硬件的長期願景是什麼？

AMD計劃在CPU，GPU和自定義加速器上創建一個統一的平台。目的是通過緊密的軟件集成來支持從訓練到邊緣推理的完整AI生命週期。