Für große KI-Modelle, die keine NVIDIA-GPUs bekommen können, gibt es AMD-Chips!

AMDs „ultimative Waffe“ ist da!

Am 13. Juni Eastern Time gab AMD auf der „AMD Data Center and Artificial Intelligence Technology Premiere“ bekannt, dass es den bisher fortschrittlichsten GPU-Chip MI300X für künstliche Intelligenz auf den Markt bringen wird, der den Einsatz von ChatGPT und anderen generativen KI beschleunigen kann Verarbeitungsgeschwindigkeiten und kann bis zu 192 GB Speicher nutzen.

Im Gegensatz dazu unterstützt der H100-Chip von NVIDIA nur 120 GB Speicher. Der Markt geht allgemein davon aus, dass dies bedeutet, dass NVIDIAs Dominanz in diesem aufstrebenden Markt in Frage gestellt werden könnte. Der MI300X wird noch in diesem Jahr an ausgewählte Kunden ausgeliefert.

Obwohl Investoren erwarten, dass AMD im Bereich der KI-Chips mit Nvidia konkurrieren wird, Analysten sind dem Trend nicht gefolgt und haben AMDs leistungsstarke Waffe gelobt, sondern rational darauf hingewiesen, dass AMD im Bereich der Chips für künstliche Intelligenz immer noch eine Herausforderung darstellen will Bis zum Branchenführer ist es noch ein langer Weg, und dieser Chip allein kann es nicht schaffen.

Citi-Chipanalyst Chris Danely sagte im neuesten Bericht, dass AMDs MI300-Chip offenbar einen großen Designsieg errungen habe, äußerte jedoch angesichts der Leistungseinschränkungen und der Fehlergeschichte Zweifel an der Nachhaltigkeit von Grafik-/CPU-ICs: „Obwohl wir damit rechnen.“ „Da AMD weiterhin Marktanteile von Intel gewinnen will, scheinen seine neuen Genoa-Produkte langsamer zu wachsen als erwartet“, sagte er.

Am selben Tag schrieb Karl Freund, Gründer und Chefanalyst von Cambrian-AI Research LLC, auch in Forbes: Obwohl AMDs neu eingeführter Chip bei allen Marktteilnehmern großes Interesse geweckt hat, steht ihm im Vergleich zu Nvidias H100-Chip der MI300X gegenüber einige Herausforderungen, vor allem in den folgenden vier Aspekten:

NVIDIA beginnt heute mit der vollständigen Auslieferung des H100 und das Unternehmen verfügt über das mit Abstand größte Ökosystem an Software und Forschern in der KI-Branche.

Zweitens: Obwohl der MI300X-Chip 192 GB Speicher bietet, wird Nvidia an diesem Punkt bald aufholen und ihn möglicherweise im gleichen Zeitraum sogar überholen, sodass dies kein großer Vorteil ist. Der MI300X wird sehr teuer sein und keinen nennenswerten Kostenvorteil gegenüber Nvidias H100 haben.

Der dritte ist der eigentliche Schlüssel: MI300 verfügt nicht über eine Transformer Engine (eine Bibliothek zur Beschleunigung von Transformer-Modellen auf NVIDIA-GPUs) wie H100, die die Leistung großer Sprachmodelle (LLM) verdoppeln kann. Wenn es ein Jahr dauert, ein neues Modell mit Tausenden von (NVIDIA-)GPUs zu trainieren, kann das Training mit AMD-Hardware weitere 2-3 Jahre dauern oder es werden dreimal so viele GPUs investiert, um das Problem zu lösen.

Schließlich hat AMD noch keine Benchmarks veröffentlicht. Die Leistung beim Training und Ausführen von LLM hängt jedoch vom Systemdesign und der GPU ab, daher freue ich mich darauf, später in diesem Jahr einige Vergleiche mit Branchenkonkurrenten zu sehen.

Freund fügte jedoch auch hinzu, dass der MI300X eine Alternative zu Nvidias GH200 Grace Hopper-Superchip werden könnte. Unternehmen wie OpenAI und Microsoft brauchen solche Alternativen, und obwohl er bezweifelt, dass AMD diesen Unternehmen ein Angebot machen wird, das sie nicht ablehnen können, wird AMD Nvidia nicht viel Marktanteil wegnehmen.

Der Aktienkurs von AMD ist seit Jahresbeginn um 94 % gestiegen, der US-Aktienmarkt schloss mit einem Minus von 3,61 %, während sein Konkurrent Nvidia mit einem Plus von 3,90 % schloss und der Marktwert erstmals über der Marke von 1 Billion US-Dollar schloss Zeit.

Tatsächlich ist Nvidia nicht nur wegen seiner Chips vorne, sondern auch wegen der Softwaretools, die sie KI-Forschern seit über einem Jahrzehnt zur Verfügung stellen. Anshel Sag, Analyst bei Moor Insights & Strategy, sagte: „Auch wenn AMD in Bezug auf die Hardwareleistung wettbewerbsfähig ist, sind die Leute immer noch nicht davon überzeugt, dass seine Softwarelösungen mit Nvidia konkurrieren können.“

Es wird erwartet, dass es einen gesunden Wettbewerb zwischen Technologieunternehmen fördert

Der amerikanische Technologiekritiker Billy Duberstein wies am 12. darauf hin, dass KI mit der Popularität von ChatGPT offenbar ein neues Feld eröffnet hat und ein Wettbewerb zwischen führenden Unternehmen in vielen Branchen um die Eroberung von Marktanteilen begonnen hat.

Ob NVIDIA oder AMD dieses Rennen gewinnt, jedes Technologieunternehmen wird davon profitieren.

Duberstein sagte, dass potenzielle Kunden sehr an MI300 interessiert seien. Laut einem Artikel der Digital Times vom 8. Juni, den er zitierte, suchen Rechenzentrumskunden verzweifelt nach Alternativen zu Nvidia-Produkten. Nvidia nimmt derzeit eine beherrschende Stellung im ertragsstarken und wachstumsstarken Markt der GPUs für künstliche Intelligenz ein und macht 60 bis 70 % des Marktanteils im Bereich der KI-Server aus.

Duberstein wies weiter darauf hin, dass Rechenzentrumsbetreiber angesichts des derzeit hohen Preises für Nvidia H100-Server gerne einen Drittkonkurrenten für Nvidia sehen würden, was dazu beitragen würde, den Preis für KI-Chips zu senken. Also,

Das ist ein großer Vorteil für AMD und eine Herausforderung für Nvidia. Dies kann zu einer guten Rentabilität für jeden Marktteilnehmer führen.

Letzten Monat hat der Analyst von Morgan Stanley, Joseph Moore, seine Prognose für AMDs Umsatz mit künstlicher Intelligenz angepasst und gesagt, dass dieser „um ein Vielfaches“ höher ausfallen könnte als ursprünglich erwartet.

Es wird erwartet, dass chinesische Unternehmen, die um die GPU-KI-Industriekette konkurrieren, weiterhin davon profitieren

Derzeit konkurrieren große Technologieunternehmen auf der ganzen Welt um KI-Eintrittskarten. Im Vergleich zu ausländischen Giganten sind große chinesische Technologieunternehmen dringender beim Kauf von GPUs.

Laut „LatePost“ haben nach dem Frühlingsfest in diesem Jahr große chinesische Internetunternehmen mit Cloud-Computing-Geschäften Großaufträge bei NVIDIA aufgegeben. Byte hat dieses Jahr GPUs im Wert von mehr als 1 Milliarde US-Dollar bei Nvidia bestellt, und die Bestellung eines anderen großen Unternehmens hat ebenfalls einen Wert von mindestens 1 Milliarde Yuan überschritten. Und die Bestellungen von Byte allein in diesem Jahr könnten nahe an der Gesamtzahl der kommerziellen GPUs liegen, die NVIDIA letztes Jahr in China verkauft hat.

Sinolink Securities ist weiterhin optimistisch, was die neuen Schritte von AMD angeht, und ist weiterhin optimistisch, was die KI-Industriekette angeht. Die Agentur geht davon aus, dass die anhaltende Beliebtheit der generativen KI zu einer starken Nachfrage nach KI-Chips geführt hat. NVIDIAs Geschäftsprognose für Rechenzentren hat die Erwartungen übertroffen, und die 4-nm-, 5-nm- und 7-nm-Kapazitätsauslastung von TSMC ist deutlich gestiegen, was der beste Beweis ist.

Sinolink Securities wies darauf hin, dass laut Branchenforschung der führende Hersteller von optischen Modulen und DSP-Chips angab, dass das KI-bezogene Geschäft in Zukunft voraussichtlich schnell wachsen werde; das zweite und dritte Quartal. Führende Unternehmen gaben an, dass sich die Nachfrage nach Server-PCIe-Retimer-Chips im nächsten Quartal beschleunigen und schrittweise erhöhen wird. Es wird erwartet, dass zwischen 2024 und 2025 neue Produkte in der KI-Branche die Entwicklung der KI-Industriekette vorantreiben und nachhaltige wirtschaftliche Vorteile bringen werden.

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