AMD lanzó el tan esperado APU (procesador acelerado) del centro de datos Instinct MI300, que está diseñado para ayudar a los centros de datos a procesar el tráfico de datos relacionado con la inteligencia artificial y desafiar el monopolio de Nvidia en este mercado de rápido crecimiento.
Sin embargo, después de que el mercado cerrara el 13 de junio, hora local, el precio de las acciones de AMD cayó un 3,61% ($124,53 por acción). El mismo día, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9 % y su valor de mercado al cierre superó de nuevo el billón de dólares.
Crédito de la imagen: Generado por herramientas Unbounded AI
Cuando Nvidia probó la dulzura en esta ola de auge de la IA y su valor de mercado superó el billón de dólares estadounidenses, su antiguo rival, AMD, también dio un paso al frente para satisfacer la creciente demanda de computación con IA. Aún así, los inversores parecen tibios sobre el último anuncio de su producto.
En la madrugada del 14 de junio, hora de Beijing, AMD trajo más detalles y actualizaciones sobre el tan esperado APU (procesador acelerado) del centro de datos Instinct MI300, cuyo objetivo es ayudar a los centros de datos a manejar el tráfico de datos relacionado con la inteligencia artificial, y aquí Un desafío al monopolio de Nvidia en un mercado de rápido crecimiento se reveló por primera vez en junio pasado.
La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, dijo en una presentación en San Francisco, EE. UU., que la serie Instinct MI300 incluirá una GPU (unidad de procesamiento de gráficos) MI300X, que puede acelerar el procesamiento de tecnologías de IA generativa utilizadas por chatbots como ChatGPT.
"Todavía estamos en una etapa muy temprana del ciclo de vida de la inteligencia artificial". Su Zifeng dijo que para 2027, el valor de mercado potencial total de los aceleradores de inteligencia artificial en los centros de datos se quintuplicará a más de 150.000 millones de dólares estadounidenses.
Aún así, la presentación no pareció deslumbrar a los inversores. Ya tienen grandes expectativas para el crecimiento de la inteligencia artificial, y el precio de las acciones de AMD ha subido un 91,8 % este año. Previamente, a medida que se acercaba la rueda de prensa, analistas de instituciones estadounidenses expresaron su optimismo sobre AMD. El analista de la firma de investigación Piper Sandler Harsh Kumar (Harsh Kumar) revisó el precio objetivo de las acciones de AMD de $110 a $150. Pero después de que el mercado cerró el 13 de junio, hora local, el precio de las acciones de AMD cayó un 3,61 % (124,53 dólares por acción). El mismo día, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9 % y su valor de mercado al cierre superó una vez más el billón de dólares.
AI "super chip" y "AMD versión" CUDA
Ejecutivos de Amazon Web Services (AWS) y Meta se unieron a Su en el escenario para hablar sobre el uso de los nuevos procesadores AMD en sus centros de datos. AMD también anunció la disponibilidad general de la última versión de sus procesadores de servidor EPYC, una nueva variante llamada Bergamo.
Bergamo será la primera CPU (unidad central de procesamiento) nativa de la nube x86 de la industria, que puede acomodar hasta 128 núcleos Zen4c (la arquitectura de chip Zen fue lanzada por primera vez por AMD en 2017 y es compatible con todos los procesadores AMD), y la capacidad de caché L3 alcanza 256 MB; en términos de tecnología, se utiliza la tecnología de 5 nm de TSMC. Bergamo está optimizado para aplicaciones de cómputo intensivo y es adecuado para SoC (sistema en un chip) de clase de centro de datos emergentes basados en la arquitectura Arm como Ampere, Amazon, Google y Microsoft.
AMD dice que su nuevo chip MI300X y su arquitectura CDNA están diseñados para modelos de lenguaje grande y otros modelos de inteligencia artificial de vanguardia. "Me gusta este chip", dijo Su Zifeng, "El núcleo es la GPU, y la GPU es compatible con la IA generativa".
“Los modelos son cada vez más grandes y, de hecho, se necesitan varias GPU para ejecutar los últimos modelos de lenguaje grande.” Su Zifeng señaló que con el aumento de la memoria de chip de AMD, los desarrolladores no necesitan tantas GPU. Su Zifeng hizo una demostración con el modelo Hugging Face AI, un modelo de lenguaje grande que escribió un poema sobre San Francisco en el acto. Un solo MI300X puede ejecutar un modelo con 80 mil millones de parámetros, que es la primera vez que un modelo tan grande se puede ejecutar en una sola GPU.
AMD también dijo que ofrecerá la arquitectura Infinity, combinando ocho aceleradores MI300X en un solo sistema. Nvidia y Google han desarrollado sistemas similares que combinan ocho o más GPU para aplicaciones de IA.
Otro producto recientemente anunciado es la arquitectura "GPU+CPU" (APU) MI300A, y las muestras ya están disponibles. MI300X e Instinct Platform proporcionarán muestras en el tercer trimestre de este año y se lanzarán oficialmente en el cuarto trimestre.
Los parámetros del procesador acelerado AMD Instinct MI300 quedaron expuestos a principios de 2023. MI300 es el primer producto integrado "CPU+GPU+memoria" del mercado, con 146 mil millones de transistores, más de los 80 mil millones de Nvidia H100, y también es el chip más grande producido actualmente por AMD.
Según los cálculos de Huatai Securities, el rendimiento del MI300 está cerca del chip Grace Hopper de Nvidia. Aunque AMD no ha anunciado la comparación de la potencia informática entre MI300 y Grace Hopper, en comparación con la generación anterior MI250X, se espera que la potencia informática (TFLOPS) de MI300 en AI aumente 8 veces, y el rendimiento del consumo de energía (TFLOPS/vatio). ) se optimizará 5 veces. Si este procesador se utiliza para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial supergrandes como ChatGPT y DALL-E, el tiempo de entrenamiento se puede acortar de los meses anteriores a unas pocas semanas, ahorrando así millones de dólares en electricidad.
Su dijo a los inversionistas en una llamada de ganancias el mes pasado que el MI300 comenzaría a generar ventas en el cuarto trimestre.
Además, AMD dijo en la conferencia de prensa que también tiene su propio software de chip de IA (similar al CUDA de Nvidia), llamado ROCm. Una de las razones por las que los desarrolladores de IA siempre han preferido los chips Nvidia es CUDA, que reduce en gran medida el umbral para el uso de GPU. Originalmente, se requería un lenguaje de programación de gráficos OpenGL muy profesional. Con CUDA, Java o C ++ comúnmente utilizados por los programadores pueden llamar GPU. Como resultado, las GPU se utilizan para el aprendizaje profundo.
"Dios AI" Wu Enda comentó que antes de la aparición de CUDA, es posible que no haya más de 100 personas en el mundo que puedan usar la programación GPU.Después de CUDA, usar GPU se ha convertido en algo muy fácil.
"Si bien ha sido un largo viaje, hemos logrado un gran progreso en la creación de una pila de software robusta que funciona con modelos de un ecosistema abierto de modelos, bibliotecas, marcos y herramientas", expresó el presidente de AMD, Victor Peng )express.
**¿La "segunda elección" para beneficiarse de la ola de IA? **
Nvidia domina el mercado de la computación de IA con una participación de mercado del 80% al 95%, según los analistas. El mes pasado, Nvidia publicó un informe financiero extremadamente llamativo, y su valor de mercado una vez alcanzó el billón de dólares. La compañía dijo anteriormente que esperaba un fuerte aumento en los ingresos después de asegurar nuevos suministros de chips para satisfacer la creciente demanda.
Por otro lado, tan pronto como se anunció el informe financiero del primer trimestre de este año, Su Zifeng declaró que la IA se había incluido como la primera prioridad estratégica. Mientras los inversores apuestan a que AMD será la "segunda elección" para beneficiarse de la ola de IA, el valor de mercado de AMD ha aumentado a más de $200 mil millones este año, mucho más que los $137,9 mil millones de Intel. Sin embargo, todavía hay una cierta brecha en comparación con el valor de mercado de billones de dólares de Nvidia, el primer stock de chips.
En el futuro, el Instinct MI300 competirá de frente con los chips de IA de la serie Nvidia Hopper. Su Zifeng dijo una vez con franqueza que Instinct MI300 puede ayudar a las empresas a ocupar el mercado y cumple con todos los requisitos de los ecosistemas de IA y HPC/supercomputación.
El analista de Morgan Stanley Joseph Moore (Joseph Moore) dio una vez una orientación optimista, diciendo que AMD ha visto "pedidos estables" de los clientes, y se espera que los ingresos relacionados con la IA de la compañía en 2024 alcancen los $ 400 millones, y el más alto puede incluso alcanzar los $ 400 millones $ 1.2 mil millones, un pronóstico que fue más de 12 veces más alto de lo esperado anteriormente.
En una entrevista reciente con medios extranjeros, Su Zifeng también expresó descaradamente su ambición de desafiar el monopolio de Nvidia.
La idea competitiva de AMD es centrarse en la APU (procesador acelerado) en función de sus propias ventajas de CPU y formar una competencia diferenciada con el producto principal A100/H100 de Nvidia. Además, Su Lifeng también está luchando contra Nvidia a través de adquisiciones y otros medios, como la adquisición de Xilinx (Xilinx) por $ 48,8 mil millones en 2022, que fabrica procesadores programables que ayudan a acelerar tareas como la compresión de video. Como parte del acuerdo, el ex director ejecutivo de Xilinx, Michael Bloomberg, se convirtió en presidente y jefe de estrategia de IA de AMD.
La demanda de chips para inteligencia artificial ha empujado las acciones de Nvidia a casi máximos históricos, con una relación precio-beneficios a futuro de aproximadamente 64 veces, casi el doble que la de AMD. "Es por eso que los inversores están mirando a AMD. Porque quieren un 'reemplazo de Nvidia'", dijo Stacy Rasgon, analista de Bernstein.
"Super Académico" y "Niño Problemático"
Curiosamente, según los informes de los medios chinos de Taiwán, Huang Renxun es un pariente lejano de Su Zifeng (el abuelo de Su Zifeng y la madre de Huang Renxun son hermanos). Ambos nacieron en la provincia china de Taiwán. Su Zifeng ingresó a los Estados Unidos con su padre que estudiaba en la Universidad de Columbia cuando ella tenía 3 años. Huang Renxun dejó Taiwán para vivir en Tailandia cuando tenía 5 años y se fue a la Estados Unidos cuando tenía 9 años.
La experiencia de crecimiento de Su Zifeng parece ser más "maestra de estudiantes". Después de ser admitida en la Escuela Secundaria de Ciencias del Bronx en Nueva York (que dio a luz a 6 ganadores del Premio Nobel y 6 ganadores del Premio Pulitzer), ingresó a la especialidad de Ingeniería del Instituto de Tecnología de Massachusetts. , a la edad de 24 años, obtuvo un doctorado en EE (Ingeniería eléctrica, Ingeniería eléctrica), que en ese momento era conocida como la especialización más difícil en el MIT. Huang Renxun experimentó un período de "adolescencia problemática", y luego ingresó a la Universidad Estatal de Oregón para realizar estudios de pregrado, estudió ingeniería eléctrica y luego ingresó a la Universidad de Stanford para obtener una maestría en ingeniería eléctrica.
El primer trabajo de Huang Renxun fue como diseñador de chips en AMD y fundó Nvidia a la edad de 30 años. Su Zifeng ha experimentado "empresas famosas" como Texas Instruments, IBM y AMD hasta el final, y se convirtió en la primera directora ejecutiva desde que AMD se estableció en 2014 cuando AMD enfrentaba una gran crisis. Bajo el liderazgo de Su Zifeng, AMD ha experimentado una gran transformación de "cambio de pescado salado", de un fabricante de semiconductores al borde de la bancarrota a un aumento de casi 30 veces en el precio de las acciones en menos de 10 años. Y Huang Renxun convirtió a Nvidia en la primera compañía de chips del mundo en cruzar la marca del billón de valor de mercado. Ambos tenían una debilidad por "romper las reglas" durante sus carreras. Los dos incluso ganaron un premio que lleva el nombre de Robert N. Noyce (el fundador de Intel) en un mes.
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China "AI Crown Competition": AMD lanza el superchip MI300 para desafiar a Nvidia
Fuente: El Papel
Reportero Shao Wen
AMD lanzó el tan esperado APU (procesador acelerado) del centro de datos Instinct MI300, que está diseñado para ayudar a los centros de datos a procesar el tráfico de datos relacionado con la inteligencia artificial y desafiar el monopolio de Nvidia en este mercado de rápido crecimiento.
Sin embargo, después de que el mercado cerrara el 13 de junio, hora local, el precio de las acciones de AMD cayó un 3,61% ($124,53 por acción). El mismo día, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9 % y su valor de mercado al cierre superó de nuevo el billón de dólares.
Cuando Nvidia probó la dulzura en esta ola de auge de la IA y su valor de mercado superó el billón de dólares estadounidenses, su antiguo rival, AMD, también dio un paso al frente para satisfacer la creciente demanda de computación con IA. Aún así, los inversores parecen tibios sobre el último anuncio de su producto.
En la madrugada del 14 de junio, hora de Beijing, AMD trajo más detalles y actualizaciones sobre el tan esperado APU (procesador acelerado) del centro de datos Instinct MI300, cuyo objetivo es ayudar a los centros de datos a manejar el tráfico de datos relacionado con la inteligencia artificial, y aquí Un desafío al monopolio de Nvidia en un mercado de rápido crecimiento se reveló por primera vez en junio pasado.
La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, dijo en una presentación en San Francisco, EE. UU., que la serie Instinct MI300 incluirá una GPU (unidad de procesamiento de gráficos) MI300X, que puede acelerar el procesamiento de tecnologías de IA generativa utilizadas por chatbots como ChatGPT.
"Todavía estamos en una etapa muy temprana del ciclo de vida de la inteligencia artificial". Su Zifeng dijo que para 2027, el valor de mercado potencial total de los aceleradores de inteligencia artificial en los centros de datos se quintuplicará a más de 150.000 millones de dólares estadounidenses.
Aún así, la presentación no pareció deslumbrar a los inversores. Ya tienen grandes expectativas para el crecimiento de la inteligencia artificial, y el precio de las acciones de AMD ha subido un 91,8 % este año. Previamente, a medida que se acercaba la rueda de prensa, analistas de instituciones estadounidenses expresaron su optimismo sobre AMD. El analista de la firma de investigación Piper Sandler Harsh Kumar (Harsh Kumar) revisó el precio objetivo de las acciones de AMD de $110 a $150. Pero después de que el mercado cerró el 13 de junio, hora local, el precio de las acciones de AMD cayó un 3,61 % (124,53 dólares por acción). El mismo día, el precio de las acciones de Nvidia subió un 3,9 % y su valor de mercado al cierre superó una vez más el billón de dólares.
AI "super chip" y "AMD versión" CUDA
Ejecutivos de Amazon Web Services (AWS) y Meta se unieron a Su en el escenario para hablar sobre el uso de los nuevos procesadores AMD en sus centros de datos. AMD también anunció la disponibilidad general de la última versión de sus procesadores de servidor EPYC, una nueva variante llamada Bergamo.
Bergamo será la primera CPU (unidad central de procesamiento) nativa de la nube x86 de la industria, que puede acomodar hasta 128 núcleos Zen4c (la arquitectura de chip Zen fue lanzada por primera vez por AMD en 2017 y es compatible con todos los procesadores AMD), y la capacidad de caché L3 alcanza 256 MB; en términos de tecnología, se utiliza la tecnología de 5 nm de TSMC. Bergamo está optimizado para aplicaciones de cómputo intensivo y es adecuado para SoC (sistema en un chip) de clase de centro de datos emergentes basados en la arquitectura Arm como Ampere, Amazon, Google y Microsoft.
AMD dice que su nuevo chip MI300X y su arquitectura CDNA están diseñados para modelos de lenguaje grande y otros modelos de inteligencia artificial de vanguardia. "Me gusta este chip", dijo Su Zifeng, "El núcleo es la GPU, y la GPU es compatible con la IA generativa".
“Los modelos son cada vez más grandes y, de hecho, se necesitan varias GPU para ejecutar los últimos modelos de lenguaje grande.” Su Zifeng señaló que con el aumento de la memoria de chip de AMD, los desarrolladores no necesitan tantas GPU. Su Zifeng hizo una demostración con el modelo Hugging Face AI, un modelo de lenguaje grande que escribió un poema sobre San Francisco en el acto. Un solo MI300X puede ejecutar un modelo con 80 mil millones de parámetros, que es la primera vez que un modelo tan grande se puede ejecutar en una sola GPU.
AMD también dijo que ofrecerá la arquitectura Infinity, combinando ocho aceleradores MI300X en un solo sistema. Nvidia y Google han desarrollado sistemas similares que combinan ocho o más GPU para aplicaciones de IA.
Otro producto recientemente anunciado es la arquitectura "GPU+CPU" (APU) MI300A, y las muestras ya están disponibles. MI300X e Instinct Platform proporcionarán muestras en el tercer trimestre de este año y se lanzarán oficialmente en el cuarto trimestre.
Los parámetros del procesador acelerado AMD Instinct MI300 quedaron expuestos a principios de 2023. MI300 es el primer producto integrado "CPU+GPU+memoria" del mercado, con 146 mil millones de transistores, más de los 80 mil millones de Nvidia H100, y también es el chip más grande producido actualmente por AMD.
Según los cálculos de Huatai Securities, el rendimiento del MI300 está cerca del chip Grace Hopper de Nvidia. Aunque AMD no ha anunciado la comparación de la potencia informática entre MI300 y Grace Hopper, en comparación con la generación anterior MI250X, se espera que la potencia informática (TFLOPS) de MI300 en AI aumente 8 veces, y el rendimiento del consumo de energía (TFLOPS/vatio). ) se optimizará 5 veces. Si este procesador se utiliza para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial supergrandes como ChatGPT y DALL-E, el tiempo de entrenamiento se puede acortar de los meses anteriores a unas pocas semanas, ahorrando así millones de dólares en electricidad.
Su dijo a los inversionistas en una llamada de ganancias el mes pasado que el MI300 comenzaría a generar ventas en el cuarto trimestre.
Además, AMD dijo en la conferencia de prensa que también tiene su propio software de chip de IA (similar al CUDA de Nvidia), llamado ROCm. Una de las razones por las que los desarrolladores de IA siempre han preferido los chips Nvidia es CUDA, que reduce en gran medida el umbral para el uso de GPU. Originalmente, se requería un lenguaje de programación de gráficos OpenGL muy profesional. Con CUDA, Java o C ++ comúnmente utilizados por los programadores pueden llamar GPU. Como resultado, las GPU se utilizan para el aprendizaje profundo.
"Dios AI" Wu Enda comentó que antes de la aparición de CUDA, es posible que no haya más de 100 personas en el mundo que puedan usar la programación GPU.Después de CUDA, usar GPU se ha convertido en algo muy fácil.
"Si bien ha sido un largo viaje, hemos logrado un gran progreso en la creación de una pila de software robusta que funciona con modelos de un ecosistema abierto de modelos, bibliotecas, marcos y herramientas", expresó el presidente de AMD, Victor Peng )express.
**¿La "segunda elección" para beneficiarse de la ola de IA? **
Nvidia domina el mercado de la computación de IA con una participación de mercado del 80% al 95%, según los analistas. El mes pasado, Nvidia publicó un informe financiero extremadamente llamativo, y su valor de mercado una vez alcanzó el billón de dólares. La compañía dijo anteriormente que esperaba un fuerte aumento en los ingresos después de asegurar nuevos suministros de chips para satisfacer la creciente demanda.
Por otro lado, tan pronto como se anunció el informe financiero del primer trimestre de este año, Su Zifeng declaró que la IA se había incluido como la primera prioridad estratégica. Mientras los inversores apuestan a que AMD será la "segunda elección" para beneficiarse de la ola de IA, el valor de mercado de AMD ha aumentado a más de $200 mil millones este año, mucho más que los $137,9 mil millones de Intel. Sin embargo, todavía hay una cierta brecha en comparación con el valor de mercado de billones de dólares de Nvidia, el primer stock de chips.
En el futuro, el Instinct MI300 competirá de frente con los chips de IA de la serie Nvidia Hopper. Su Zifeng dijo una vez con franqueza que Instinct MI300 puede ayudar a las empresas a ocupar el mercado y cumple con todos los requisitos de los ecosistemas de IA y HPC/supercomputación.
El analista de Morgan Stanley Joseph Moore (Joseph Moore) dio una vez una orientación optimista, diciendo que AMD ha visto "pedidos estables" de los clientes, y se espera que los ingresos relacionados con la IA de la compañía en 2024 alcancen los $ 400 millones, y el más alto puede incluso alcanzar los $ 400 millones $ 1.2 mil millones, un pronóstico que fue más de 12 veces más alto de lo esperado anteriormente.
En una entrevista reciente con medios extranjeros, Su Zifeng también expresó descaradamente su ambición de desafiar el monopolio de Nvidia.
La idea competitiva de AMD es centrarse en la APU (procesador acelerado) en función de sus propias ventajas de CPU y formar una competencia diferenciada con el producto principal A100/H100 de Nvidia. Además, Su Lifeng también está luchando contra Nvidia a través de adquisiciones y otros medios, como la adquisición de Xilinx (Xilinx) por $ 48,8 mil millones en 2022, que fabrica procesadores programables que ayudan a acelerar tareas como la compresión de video. Como parte del acuerdo, el ex director ejecutivo de Xilinx, Michael Bloomberg, se convirtió en presidente y jefe de estrategia de IA de AMD.
La demanda de chips para inteligencia artificial ha empujado las acciones de Nvidia a casi máximos históricos, con una relación precio-beneficios a futuro de aproximadamente 64 veces, casi el doble que la de AMD. "Es por eso que los inversores están mirando a AMD. Porque quieren un 'reemplazo de Nvidia'", dijo Stacy Rasgon, analista de Bernstein.
"Super Académico" y "Niño Problemático"
Curiosamente, según los informes de los medios chinos de Taiwán, Huang Renxun es un pariente lejano de Su Zifeng (el abuelo de Su Zifeng y la madre de Huang Renxun son hermanos). Ambos nacieron en la provincia china de Taiwán. Su Zifeng ingresó a los Estados Unidos con su padre que estudiaba en la Universidad de Columbia cuando ella tenía 3 años. Huang Renxun dejó Taiwán para vivir en Tailandia cuando tenía 5 años y se fue a la Estados Unidos cuando tenía 9 años.
La experiencia de crecimiento de Su Zifeng parece ser más "maestra de estudiantes". Después de ser admitida en la Escuela Secundaria de Ciencias del Bronx en Nueva York (que dio a luz a 6 ganadores del Premio Nobel y 6 ganadores del Premio Pulitzer), ingresó a la especialidad de Ingeniería del Instituto de Tecnología de Massachusetts. , a la edad de 24 años, obtuvo un doctorado en EE (Ingeniería eléctrica, Ingeniería eléctrica), que en ese momento era conocida como la especialización más difícil en el MIT. Huang Renxun experimentó un período de "adolescencia problemática", y luego ingresó a la Universidad Estatal de Oregón para realizar estudios de pregrado, estudió ingeniería eléctrica y luego ingresó a la Universidad de Stanford para obtener una maestría en ingeniería eléctrica.
El primer trabajo de Huang Renxun fue como diseñador de chips en AMD y fundó Nvidia a la edad de 30 años. Su Zifeng ha experimentado "empresas famosas" como Texas Instruments, IBM y AMD hasta el final, y se convirtió en la primera directora ejecutiva desde que AMD se estableció en 2014 cuando AMD enfrentaba una gran crisis. Bajo el liderazgo de Su Zifeng, AMD ha experimentado una gran transformación de "cambio de pescado salado", de un fabricante de semiconductores al borde de la bancarrota a un aumento de casi 30 veces en el precio de las acciones en menos de 10 años. Y Huang Renxun convirtió a Nvidia en la primera compañía de chips del mundo en cruzar la marca del billón de valor de mercado. Ambos tenían una debilidad por "romper las reglas" durante sus carreras. Los dos incluso ganaron un premio que lleva el nombre de Robert N. Noyce (el fundador de Intel) en un mes.