AMD对标“双英”放大招，市场为何不接招？

今日凌晨，在“AMD数据中心与人工智能技术首映会”上，AMD CEO苏姿丰介绍了数据中心APU（加速处理器）Instinct MI300的更多细节，以及第四代Epyc产品的更新内容。其中，最亮眼的莫过于最新发布的AMD Instinct MI 300X芯片，其集成的晶体管数量达到1530亿，并且拥有192GB的HBM 3（第三代高带宽内存），可处理的参数达到了400亿。

苏姿丰表示：“我们仍处于AI生命周期非常早的阶段，预计到2027年，数据中心AI加速器总潜在市场规模将增长5倍，从今年的300亿美元左右以超过50%的复合年增长率增长到2027年的1500亿美元以上。人工智能是塑造下一代计算的决定性技术，也是AMD最大、最具战略意义的长期增长机会。” 苏姿丰的这番话，被认为是AMD直面英伟达，欲通过“马拉松”，挑战后者在AI芯片领域的霸主地位，也向CPU领域的劲敌英特尔提出了挑战。

性能指标“炸裂”  直面双英竞争

当前英伟达在AI芯片市场可以说是“如日中天”，每一位挑战者想要动摇其根基都并非易事。AMD作为英伟达的老对手，自然不会放任其独揽如此庞大且增速超快的市场，本次拿出的产品可以说是“性能炸裂”，并直接对标英伟达。

AMD Instinct MI 300X是一款专门面向生成式AI推出的加速器，可以加速ChatGPT等应用，用来对标英伟达的H100芯片。AMD Instinct MI 300X内部没有集成CPU内核，而是采用了8个GPU 芯粒（chiplet）加4个IO内存芯粒的设计，12个5nm芯粒封装在一起，使其集成的晶体管数量达到了1530亿，多于英伟达H100的800亿晶体管。

此外，这款芯片还集成了192GB的HBM 3，可以处理的参数高达400亿，可以加速大型语言模型和生成式AI计算，缓解内存压力。与英伟达的H100芯片相比，AMD Instinct MI 300X的HMB密度是前者的2.4倍，带宽则为前者的1.6倍，理论上可以运行比H100更大的模型。

AMD MI 300X 芯片与英伟达H100芯片性能对比图

苏姿丰还在现场演示了在单个MI300X芯片上运行拥有400亿个参数的Falcon-40B大型语言模型，让它写了一首关于旧金山的诗。据了解，AMD主要客户将在第三季度开始试用MI300X，第四季度开始全面生产。

同期推出的还有AMD Instinct MI300A，这是全球首款面向AI和HPC的APU，采用了5nm和6nm制程，集成24个Zen 4内核、CDNA3 GPU内核和128GB HBM3的设计，在13个芯粒上拥有1460亿颗晶体管，在设计上同时集成了CPU和GPU。与上一代的MI250相比，提高了8倍的性能和5倍的效率，可以将ChatGPT和DALL-E等超大型AI模型的训练时间从几个月减少到几周。

在数据中心CPU领域，AMD和英特尔一直争斗不断。本次AMD推出了对标英特尔的第四代EPYC。据苏姿丰介绍，新一代的AMD EPYC Genoa在云工作负载中的性能是英特尔同类处理器的1.8倍，在企业工作负载中的速度是英特尔处理器的1.9倍。

AMD第四代EPYC 9754与英特尔至强8490H的性能、密度和能效和对比

云原生产品Bergamo是一款高密度服务器CPU，苏姿丰表示，云原生处理器以吞吐量为导向，需要最高的性能、可扩展性、计算密度和能效，新发布的Bergamo便是云原生处理器市场的入口。据介绍，该芯片基于AMD的密度优化Zen 4c架构，全新的Zen 4C核心可以减少35%的面积，在每个CCD中可以提供的核心数量是Zen 4的两倍，在每个Socket中则能增加33%的核心。据悉，Bergamo提供了多达128个CPU内核，比AMD当前一代旗舰EPYC 9004 “Geona”芯片多32个内核。AMD希望Bergamo能与基于Arm架构的Ampere、Amazon等公司竞争，甚至与英特尔将在2024年推出的144核心的Sierra Forest正面较量。

AMD还展示了最新的缓存堆叠X芯片Genoa-X，该芯片基于AMD的标准Genoa平台，采用AMD 3D V-Cache技术，通过在每个CCD上垂直堆叠SRAM模块来提高可用的L3缓存，可提供多达96个内核和总计1.1GB的L3高速缓存，每个CCD上堆叠了一个64MB SRAM块。与英特尔最高规格的60核Sapphire Rapids至强相比，Genoa-X缓存将性能提升了2.2到2.9倍。

专家持保留态度  称待市场检验

尽管本次AMD带来的新品各个性能爆炸，但业内对于本次AMD带来产品的反响却不是很好。

从当日资本市场表现看，AMD的“王炸”芯片并未得到投资者认可，截至当日收盘，AMD跌3.61%；而英伟达则涨3.90%，站稳万亿市值。赛迪顾问集成电路产业研究中心研究员邓楚翔向《中国电子报》记者表示，其原因可能有两点：一是，虽然本次AMD的MI 300X采用了更大的192GB HBM3，但英伟达的产品也在迭代，等未来MI300X正式发售时，英伟达可能已经推出了参数更强的产品，而且，由于当日未发布价格，采用192GB HBM3的MI300X成本可能并不会比预想得低，因此，等未来正式发售时与H100相比可能不会有显著的价格优势。二是，MI300X没有H100所拥有的用于加速Transformer大模型的引擎，这也意味着用同样数量的MI300X将花费更长的训练时间。邓楚翔认为，当前，用于AI训练的GPU供不应求，价格水涨船高，MI300X的推出无疑将利于市场的良性竞争，但短期来看，AMD的MI300X可能更多是作为客户买不到H100的“替代品”。

至顶智库执行主任兼首席分析师孙硕表示，从AMD本次公开的性能参数来看，MI300X在很多方面都优于英伟达的H100，但并不是性能越高，就越多人用。“这不是一个正向关系，新品推出都需要经过市场长时间的验证。”他说，“英伟达深耕GPU领域多年，所拥有的市场认可度和产品稳定性都是AMD所不具备的。另外在软件生态的建立和开发方面，同样需要不断积累，而且门槛较高，需要较长的时间完善。”

经过十几年积累，英伟达的CUDA已构建其他竞争对手短时间难以逾越的护城河。邓楚翔认为，AMD目前已经拥有一套完整的库和工具ROCm，可以用于其优化的AI软件堆栈，虽能完全兼容CUDA，为AMD提供了说服客户迁移的条件和理由，但兼容只属权宜之计，进一步建立属于自己的生态才能形成竞争优势。未来，ROCm需支持更多的操作系统，在AI领域开拓更广泛的框架，以此吸引更多的开发者进入生态。