出典: ザ・ペーパーシャオ・ウェン記者AMDは、待望のデータセンターAPU（加速プロセッサ）Instinct MI300を発売しました。これは、データセンターが人工知能関連のデータトラフィックを処理し、この急成長市場におけるNvidiaの独占に挑戦できるように設計されています。しかし、現地時間6月13日の市場終了後、AMDの株価は3.61％（1株あたり124.53ドル）下落した。同日、エヌビディアの株価は3.9％上昇し、終値時点の時価総額は再び1兆ドルを超えた。 画像クレジット: *Unbounded AI* ツールによって生成Nvidia がこの AI ブームの波で甘さを味わい、その市場価値が 1 兆米ドルを超えたとき、古くからのライバルである AMD も AI コンピューティングの需要の高まりに応えるために強化を図っています。それでも、投資家は同社の最新製品発表については反応が鈍いようだ。北京時間 6 月 14 日の早朝、AMD は、データセンターによる人工知能関連のデータ トラフィックの処理を支援することを目的とした、待望のデータセンター APU (高速プロセッサ) Instinct MI300 に関するさらなる詳細と最新情報を発表しました。急成長する市場における Nvidia の独占の事実は、昨年 6 月に初めて明らかになりました。AMDの最高経営責任者（CEO）リサ・スー氏は米国サンフランシスコでのプレゼンテーションで、Instinct MI300シリーズには、ChatGPTなどのチャットボットで使用される生成AI技術の処理を高速化できるGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）MI300Xが搭載されると述べた。「私たちはまだ人工知能のライフサイクルの非常に初期段階にいます。」Su Zifeng氏は、2027年までにデータセンターにおける人工知能アクセラレータの潜在的な市場価値の合計は5倍の1,500億米ドル以上に増加すると述べました。それでも、このプレゼンテーションは投資家を驚かせるものではなかったようだ。彼らはすでに人工知能の成長に大きな期待を寄せており、AMDの株価は今年91.8％上昇した。以前、記者会見が近づくにつれ、米国の機関のアナリストはAMDに対する楽観的な見方を表明した。調査会社パイパー・サンドラーのアナリスト、ハーシュ・クマール氏（ハーシュ・クマール氏）は、AMDの目標株価を110ドルから150ドルに修正した。しかし現地時間6月13日の市場終了後、AMDの株価は3.61％（1株あたり124.53ドル）下落した。同日、エヌビディアの株価は3.9％上昇し、終値時点の時価総額は再び1兆ドルを超えた。## **AI「スーパーチップ」と「AMDバージョン」CUDA**アマゾン ウェブ サービス (AWS) と Meta の幹部も Su 氏に加わり、データセンターでの新しい AMD プロセッサの使用について話しました。 AMD はまた、EPYC サーバー プロセッサの最新バージョン (Bergamo と呼ばれる新しいバージョン) の一般提供も発表しました。Bergamo は業界初の x86 クラウドネイティブ CPU (中央演算処理装置) となり、最大 128 個の Zen4c コア (Zen チップ アーキテクチャは 2017 年に AMD によって初めて発売され、すべての AMD プロセッサをサポートします) を搭載でき、L3 キャッシュ容量は256MB; テクノロジーに関しては、TSMCの5nmテクノロジーが使用されています。 Bergamo は、コンピューティング集約型アプリケーション向けに最適化されており、Ampere、Amazon、Google、Microsoft などの Arm アーキテクチャに基づく新興のデータセンタークラス SoC (システムオンチップ) に適しています。AMDは、新しいMI300XチップとCDNAアーキテクチャは大規模な言語モデルやその他の最先端のAIモデル向けに設計されていると述べている。 「このチップは気に入っています。コアは GPU で、GPU が生成 AI をサポートしています。」と Su Zifeng 氏は言いました。「モデルはますます大きくなり、最新の大規模言語モデルを実行するには実際に複数の GPU が必要になります。」 Su Zifeng 氏は、AMD チップ メモリの増加により、開発者はそれほど多くの GPU を必要としなくなったと指摘しました。 Su Zifeng は、その場でサンフランシスコについての詩を書く大規模な言語モデルである Hugging Face AI モデルをデモンストレーションしました。 1 台の MI300X で 800 億個のパラメータを持つモデルを実行できます。これは、このような大規模なモデルを 1 台の GPU で実行できるのは初めてです。AMDはまた、8つのMI300Xアクセラレータを1つのシステムに組み合わせたInfinityアーキテクチャを提供すると述べた。 Nvidia と Google は、AI アプリケーション用に 8 つ以上の GPU を組み合わせた同様のシステムを開発しました。もう 1 つの新製品として「GPU+CPU」アーキテクチャ (APU) MI300A が発表され、現在サンプルが提供されています。 MI300XとInstinct Platformは今年の第3四半期にサンプルを提供し、第4四半期に正式に発売される予定だ。AMD Instinct MI300 アクセラレーション プロセッサのパラメータは、実際には 2023 年初めには公開されていました。 MI300 は市場初の「CPU+GPU+メモリ」統合製品で、Nvidia H100 の 800 億個を超える 1,460 億個のトランジスタを備えており、現在 AMD が製造している最大のチップでもあります。Huatai Securitiesの計算によると、MI300の性能はNvidiaのGrace Hopperチップに近いという。 AMDはMI300とGrace Hopperの演算能力の比較を発表していないが、前世代のMI250Xと比較して、MI300のAI上の演算能力(TFLOPS)は8倍に向上し、エネルギー消費性能(TFLOPS/ワット)も向上すると予想されている。 ) を 5 回実行すると最適化されます。このプロセッサを ChatGPT や DALL-E などの超大規模人工知能モデルのトレーニングに使用すると、トレーニング時間を従来の数か月から数週間に短縮でき、数百万ドルの電力を節約できます。スー氏は先月の決算会見で投資家に対し、MI300は第4四半期に売上を上げ始めると語った。さらに、AMDは記者会見で、ROCmと呼ばれる独自のAIチップソフトウェア（NvidiaのCUDAに類似）も持っていると述べた。 AI 開発者が常に Nvidia チップを好む理由の 1 つは CUDA です。これにより、GPU を使用する敷居が大幅に下がります。もともと、非常に専門的な OpenGL グラフィックス プログラミング言語が必要でした。CUDA を使用すると、プログラマーが一般的に使用する Java または C++ で GPU を呼び出すことができます。その結果、ディープラーニングには GPU が使用されます。「AI の神」Wu Enda 氏は、CUDA が登場する前は、GPU プログラミングを使用できる人は世界中で 100 人もいなかったかもしれませんが、CUDA 以降は GPU の使用が非常に簡単になったとコメントしました。「長い道のりではありましたが、モデル、ライブラリ、フレームワーク、ツールのオープン エコシステムのモデルを操作できる堅牢なソフトウェア スタックの構築において、非常に良い進歩を遂げました。」AMD 社長 Victor Peng 氏)express。## **AI の波の恩恵を受ける「2 番目の選択肢」は? **アナリストによると、NVIDIA は 80% ～ 95% の市場シェアを誇り、AI コンピューティング市場を支配しています。先月、Nvidia は非常に目を引く財務報告書を発表し、その市場価値は一時 1 兆ドルに達しました。同社は以前、需要の急増に対応するために新しいチップの供給を確保した後、売上高が大幅に増加すると予想していると述べていた。一方、蘇子峰氏は今年第1四半期の財務報告が発表された時点で、AIが最初の戦略的焦点として挙げられていたと述べた。投資家はAMDがAIの波から恩恵を受ける「第二候補」になると賭けており、今年のAMDの市場価値は2000億ドル以上に上昇し、インテルの1379億ドルを大きく上回っている。しかし、最初のチップ株であるエヌビディアの時価総額数兆ドルと比べると、まだ一定の差がある。将来的には、Instinct MI300 は Nvidia Hopper シリーズの AI チップと真っ向から競合することになります。 Su Zifeng 氏はかつて、Instinct MI300 は企業の市場占有に役立ち、AI および HPC/スーパーコンピューティング エコシステムのすべての要件を満たしていると率直に述べました。モルガン・スタンレーのアナリスト、ジョセフ・ムーア氏はかつて、AMDは顧客から「安定した注文」を得ており、2024年の同社のAI関連収益は4億ドルに達すると予想され、最高で400ドルに達する可能性もある、と楽観的な見通しを示した。 12 億ドル—これは以前の予想の 12 倍以上の予想でした。最近の海外メディアとのインタビューで、Su Zifeng 氏も、NVIDIA の独占に挑戦したいという野心を恥ずかしがらずに表明しました。AMDの競争構想は、自社のCPUの優位性に基づいてAPU（アクセラレーテッド・プロセッサー）に焦点を当て、Nvidiaの中核製品であるA100/H100と差別化された競争を形成することである。さらに、蘇立峰氏は、ビデオ圧縮などのタスクの高速化に役立つプログラマブルプロセッサを製造するザイリンクス（Xilinx）を2022年に488億ドルで買収するなど、買収などの手段を通じてNvidiaとも戦っている。この契約の一環として、元ザイリンクスCEOのマイケル・ブルームバーグ氏がAMDの社長兼AI戦略責任者に就任した。人工知能用チップの需要によりエヌビディアの株価は過去最高値近くまで上昇し、予想株価収益率（PER）は約64倍とAMDのほぼ2倍となっている。バーンスタインのアナリスト、ステイシー・ラスゴン氏は、「投資家がAMDに注目しているのはそのためだ。彼らは『NVIDIAの後継者』を望んでいるからだ」と述べた。## **「スーパー学者」と「問題児」**興味深いことに、中国の台湾メディアの報道によると、黄仁訓は蘇子峰の遠い親戚である（蘇子峰の祖父と黄仁訓の母親は兄弟である）。二人とも中国の台湾省で生まれ、蘇子峰さんは3歳の時にコロンビア大学に留学していた父親とともに米国に入国し、黄仁訓さんは5歳の時に台湾を出てタイに移住し、 9歳の時にアメリカ。蘇子峰さんの成長経験は、どちらかというと「学生の達人」のようで、ニューヨークのブロンクス科学高校（6人のノーベル賞受賞者と6人のピューリッツァー賞受賞者を輩出した）に入学した後、マサチューセッツ工科大学工学部に入学した。 , 24歳で、当時MITで最難関専攻として知られていたEE（電気工学、電気工学）の博士号を取得しました。黄仁訓さんは「問題のある十代」の時期を経験し、その後オレゴン州立大学の学部に入学して電気工学を学び、その後スタンフォード大学に入学して電気工学の修士号を取得した。Huang Renxun の最初の仕事は AMD のチップ設計者で、30 歳のときに Nvidia を設立しました。 Su Zifeng氏はTexas Instruments、IBM、AMDといった「有名企業」を一通り経験し、AMDが大きな危機に直面していた2014年にAMD設立以来初の女性CEOに就任した。蘇子鋒氏のリーダーシップの下、AMDは倒産寸前の半導体メーカーから10年足らずで株価が30倍近くに上昇するという「塩漬けの魚の寝返り」の大変革を経験した。そして、Huang Renxun は、Nvidia を世界で初めて時価総額 10 兆ドルを突破したチップ企業にしました。二人ともキャリアの中で「ルールを破る」ことが苦手だった。 2 人は 1 か月以内にロバート N. ノイス (インテルの創設者) にちなんで名付けられた賞を受賞しました。
中国の「AI Crown Competition」：AMDがNvidiaに対抗するスーパーチップMI300を発売
出典: ザ・ペーパー
シャオ・ウェン記者
AMDは、待望のデータセンターAPU（加速プロセッサ）Instinct MI300を発売しました。これは、データセンターが人工知能関連のデータトラフィックを処理し、この急成長市場におけるNvidiaの独占に挑戦できるように設計されています。
しかし、現地時間6月13日の市場終了後、AMDの株価は3.61％（1株あたり124.53ドル）下落した。同日、エヌビディアの株価は3.9％上昇し、終値時点の時価総額は再び1兆ドルを超えた。
Nvidia がこの AI ブームの波で甘さを味わい、その市場価値が 1 兆米ドルを超えたとき、古くからのライバルである AMD も AI コンピューティングの需要の高まりに応えるために強化を図っています。それでも、投資家は同社の最新製品発表については反応が鈍いようだ。
北京時間 6 月 14 日の早朝、AMD は、データセンターによる人工知能関連のデータ トラフィックの処理を支援することを目的とした、待望のデータセンター APU (高速プロセッサ) Instinct MI300 に関するさらなる詳細と最新情報を発表しました。急成長する市場における Nvidia の独占の事実は、昨年 6 月に初めて明らかになりました。
AMDの最高経営責任者（CEO）リサ・スー氏は米国サンフランシスコでのプレゼンテーションで、Instinct MI300シリーズには、ChatGPTなどのチャットボットで使用される生成AI技術の処理を高速化できるGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）MI300Xが搭載されると述べた。
「私たちはまだ人工知能のライフサイクルの非常に初期段階にいます。」Su Zifeng氏は、2027年までにデータセンターにおける人工知能アクセラレータの潜在的な市場価値の合計は5倍の1,500億米ドル以上に増加すると述べました。
それでも、このプレゼンテーションは投資家を驚かせるものではなかったようだ。彼らはすでに人工知能の成長に大きな期待を寄せており、AMDの株価は今年91.8％上昇した。以前、記者会見が近づくにつれ、米国の機関のアナリストはAMDに対する楽観的な見方を表明した。調査会社パイパー・サンドラーのアナリスト、ハーシュ・クマール氏（ハーシュ・クマール氏）は、AMDの目標株価を110ドルから150ドルに修正した。しかし現地時間6月13日の市場終了後、AMDの株価は3.61％（1株あたり124.53ドル）下落した。同日、エヌビディアの株価は3.9％上昇し、終値時点の時価総額は再び1兆ドルを超えた。
AI「スーパーチップ」と「AMDバージョン」CUDA
アマゾン ウェブ サービス (AWS) と Meta の幹部も Su 氏に加わり、データセンターでの新しい AMD プロセッサの使用について話しました。 AMD はまた、EPYC サーバー プロセッサの最新バージョン (Bergamo と呼ばれる新しいバージョン) の一般提供も発表しました。
Bergamo は業界初の x86 クラウドネイティブ CPU (中央演算処理装置) となり、最大 128 個の Zen4c コア (Zen チップ アーキテクチャは 2017 年に AMD によって初めて発売され、すべての AMD プロセッサをサポートします) を搭載でき、L3 キャッシュ容量は256MB; テクノロジーに関しては、TSMCの5nmテクノロジーが使用されています。 Bergamo は、コンピューティング集約型アプリケーション向けに最適化されており、Ampere、Amazon、Google、Microsoft などの Arm アーキテクチャに基づく新興のデータセンタークラス SoC (システムオンチップ) に適しています。
AMDは、新しいMI300XチップとCDNAアーキテクチャは大規模な言語モデルやその他の最先端のAIモデル向けに設計されていると述べている。 「このチップは気に入っています。コアは GPU で、GPU が生成 AI をサポートしています。」と Su Zifeng 氏は言いました。
「モデルはますます大きくなり、最新の大規模言語モデルを実行するには実際に複数の GPU が必要になります。」 Su Zifeng 氏は、AMD チップ メモリの増加により、開発者はそれほど多くの GPU を必要としなくなったと指摘しました。 Su Zifeng は、その場でサンフランシスコについての詩を書く大規模な言語モデルである Hugging Face AI モデルをデモンストレーションしました。 1 台の MI300X で 800 億個のパラメータを持つモデルを実行できます。これは、このような大規模なモデルを 1 台の GPU で実行できるのは初めてです。
AMDはまた、8つのMI300Xアクセラレータを1つのシステムに組み合わせたInfinityアーキテクチャを提供すると述べた。 Nvidia と Google は、AI アプリケーション用に 8 つ以上の GPU を組み合わせた同様のシステムを開発しました。
もう 1 つの新製品として「GPU+CPU」アーキテクチャ (APU) MI300A が発表され、現在サンプルが提供されています。 MI300XとInstinct Platformは今年の第3四半期にサンプルを提供し、第4四半期に正式に発売される予定だ。
AMD Instinct MI300 アクセラレーション プロセッサのパラメータは、実際には 2023 年初めには公開されていました。 MI300 は市場初の「CPU+GPU+メモリ」統合製品で、Nvidia H100 の 800 億個を超える 1,460 億個のトランジスタを備えており、現在 AMD が製造している最大のチップでもあります。
Huatai Securitiesの計算によると、MI300の性能はNvidiaのGrace Hopperチップに近いという。 AMDはMI300とGrace Hopperの演算能力の比較を発表していないが、前世代のMI250Xと比較して、MI300のAI上の演算能力(TFLOPS)は8倍に向上し、エネルギー消費性能(TFLOPS/ワット)も向上すると予想されている。 ) を 5 回実行すると最適化されます。このプロセッサを ChatGPT や DALL-E などの超大規模人工知能モデルのトレーニングに使用すると、トレーニング時間を従来の数か月から数週間に短縮でき、数百万ドルの電力を節約できます。
スー氏は先月の決算会見で投資家に対し、MI300は第4四半期に売上を上げ始めると語った。
さらに、AMDは記者会見で、ROCmと呼ばれる独自のAIチップソフトウェア（NvidiaのCUDAに類似）も持っていると述べた。 AI 開発者が常に Nvidia チップを好む理由の 1 つは CUDA です。これにより、GPU を使用する敷居が大幅に下がります。もともと、非常に専門的な OpenGL グラフィックス プログラミング言語が必要でした。CUDA を使用すると、プログラマーが一般的に使用する Java または C++ で GPU を呼び出すことができます。その結果、ディープラーニングには GPU が使用されます。
「AI の神」Wu Enda 氏は、CUDA が登場する前は、GPU プログラミングを使用できる人は世界中で 100 人もいなかったかもしれませんが、CUDA 以降は GPU の使用が非常に簡単になったとコメントしました。
「長い道のりではありましたが、モデル、ライブラリ、フレームワーク、ツールのオープン エコシステムのモデルを操作できる堅牢なソフトウェア スタックの構築において、非常に良い進歩を遂げました。」AMD 社長 Victor Peng 氏)express。
**AI の波の恩恵を受ける「2 番目の選択肢」は? **
アナリストによると、NVIDIA は 80% ～ 95% の市場シェアを誇り、AI コンピューティング市場を支配しています。先月、Nvidia は非常に目を引く財務報告書を発表し、その市場価値は一時 1 兆ドルに達しました。同社は以前、需要の急増に対応するために新しいチップの供給を確保した後、売上高が大幅に増加すると予想していると述べていた。
一方、蘇子峰氏は今年第1四半期の財務報告が発表された時点で、AIが最初の戦略的焦点として挙げられていたと述べた。投資家はAMDがAIの波から恩恵を受ける「第二候補」になると賭けており、今年のAMDの市場価値は2000億ドル以上に上昇し、インテルの1379億ドルを大きく上回っている。しかし、最初のチップ株であるエヌビディアの時価総額数兆ドルと比べると、まだ一定の差がある。
将来的には、Instinct MI300 は Nvidia Hopper シリーズの AI チップと真っ向から競合することになります。 Su Zifeng 氏はかつて、Instinct MI300 は企業の市場占有に役立ち、AI および HPC/スーパーコンピューティング エコシステムのすべての要件を満たしていると率直に述べました。
モルガン・スタンレーのアナリスト、ジョセフ・ムーア氏はかつて、AMDは顧客から「安定した注文」を得ており、2024年の同社のAI関連収益は4億ドルに達すると予想され、最高で400ドルに達する可能性もある、と楽観的な見通しを示した。 12 億ドル—これは以前の予想の 12 倍以上の予想でした。
最近の海外メディアとのインタビューで、Su Zifeng 氏も、NVIDIA の独占に挑戦したいという野心を恥ずかしがらずに表明しました。
AMDの競争構想は、自社のCPUの優位性に基づいてAPU（アクセラレーテッド・プロセッサー）に焦点を当て、Nvidiaの中核製品であるA100/H100と差別化された競争を形成することである。さらに、蘇立峰氏は、ビデオ圧縮などのタスクの高速化に役立つプログラマブルプロセッサを製造するザイリンクス（Xilinx）を2022年に488億ドルで買収するなど、買収などの手段を通じてNvidiaとも戦っている。この契約の一環として、元ザイリンクスCEOのマイケル・ブルームバーグ氏がAMDの社長兼AI戦略責任者に就任した。
人工知能用チップの需要によりエヌビディアの株価は過去最高値近くまで上昇し、予想株価収益率（PER）は約64倍とAMDのほぼ2倍となっている。バーンスタインのアナリスト、ステイシー・ラスゴン氏は、「投資家がAMDに注目しているのはそのためだ。彼らは『NVIDIAの後継者』を望んでいるからだ」と述べた。
「スーパー学者」と「問題児」
興味深いことに、中国の台湾メディアの報道によると、黄仁訓は蘇子峰の遠い親戚である（蘇子峰の祖父と黄仁訓の母親は兄弟である）。二人とも中国の台湾省で生まれ、蘇子峰さんは3歳の時にコロンビア大学に留学していた父親とともに米国に入国し、黄仁訓さんは5歳の時に台湾を出てタイに移住し、 9歳の時にアメリカ。
蘇子峰さんの成長経験は、どちらかというと「学生の達人」のようで、ニューヨークのブロンクス科学高校（6人のノーベル賞受賞者と6人のピューリッツァー賞受賞者を輩出した）に入学した後、マサチューセッツ工科大学工学部に入学した。 , 24歳で、当時MITで最難関専攻として知られていたEE（電気工学、電気工学）の博士号を取得しました。黄仁訓さんは「問題のある十代」の時期を経験し、その後オレゴン州立大学の学部に入学して電気工学を学び、その後スタンフォード大学に入学して電気工学の修士号を取得した。
Huang Renxun の最初の仕事は AMD のチップ設計者で、30 歳のときに Nvidia を設立しました。 Su Zifeng氏はTexas Instruments、IBM、AMDといった「有名企業」を一通り経験し、AMDが大きな危機に直面していた2014年にAMD設立以来初の女性CEOに就任した。蘇子鋒氏のリーダーシップの下、AMDは倒産寸前の半導体メーカーから10年足らずで株価が30倍近くに上昇するという「塩漬けの魚の寝返り」の大変革を経験した。そして、Huang Renxun は、Nvidia を世界で初めて時価総額 10 兆ドルを突破したチップ企業にしました。二人ともキャリアの中で「ルールを破る」ことが苦手だった。 2 人は 1 か月以内にロバート N. ノイス (インテルの創設者) にちなんで名付けられた賞を受賞しました。