今年6月，AMD發(fā)布了一款專門針對AI需求的最新款芯片：Instinct MI300。

MI300將CPU、GPU和內(nèi)存封裝在了一起，晶體管數(shù)量高達1460億個，接近英偉達H100的兩倍。其搭載的HBM（高帶寬內(nèi)存）密度也達到了H100的2.4倍。也就是說，MI300在理論上可以運行比H100更大的AI模型。

受益于AI訓(xùn)練的增長，GPU需求肉眼可見的從游戲市場向高性能計算領(lǐng)域傾斜，就連剛開啟GPU產(chǎn)品線的英特爾，也迫不及待的PPT首發(fā)了面向高性能計算場景的Falcon Shores架構(gòu)芯片。

伴隨英偉達一路沖向萬億美元市值，資本市場對GPU行業(yè)老二的期待值也達到了頂峰。今年以來，AMD股價累計上漲已經(jīng)超過90%。

英特爾的Falcon Shores，預(yù)計2024年推出

然而MI300發(fā)布會結(jié)束，AMD股價下跌3.6%，反倒是英偉達上漲3.9%。資本市場表達好惡，向來是這么冷酷無情。

原因可能在于，AMD沒有在發(fā)布會中透露這款芯片的客戶，這也是市場對英偉達以外的AI芯片最大的擔心。

長期以來，AMD在GPU市場一直被英偉達按在地上反復(fù)摩擦，Instinct產(chǎn)品線其實已經(jīng)迭代了好幾年，但相比英偉達的連戰(zhàn)連捷，AMD在高性能計算領(lǐng)域的存在感一直比較稀薄。

AI訓(xùn)練打開的市場空間，一度被市場視為AMD與英偉達拉進距離的機會，但事情似乎沒那么簡單。

離不開CPU，但離得開英特爾

雖說在AI訓(xùn)練上，更擅長大規(guī)模并行計算的GPU承擔了大部分計算工作，而整個系統(tǒng)仍需要CPU進行調(diào)度和統(tǒng)籌。也就是說，盡管GPU的需求量大幅度增加，但CPU仍是必需品。

作為一家同時擁有CPU和GPU設(shè)計能力的芯片公司，AMD被看好也不意外。更何況過去幾年，AMD在CPU市場連戰(zhàn)連捷。

AMD現(xiàn)任CEO蘇姿豐在2014年接手，時值推土機架構(gòu)性能孱弱，讓英特爾心安理得的擠牙膏。而在賣掉Imageon后，AMD和拒絕為蘋果設(shè)計iPhone芯片的英特爾一起，完美錯過了智能手機的浪潮，公司一片風雨飄搖。

面臨多條戰(zhàn)線的失血，蘇姿豐只能將有限的資源集中在核心的CPU業(yè)務(wù)上，從蘋果請回了架構(gòu)大師吉姆·凱勒，開始Zen架構(gòu)處理器的研發(fā)。

2017年，Zen架構(gòu)處理器橫空出世，把擠牙膏上癮的英特爾打了個措手不及。2019年，Zen處理器更換為臺積電7nm工藝，此時英特爾10nm工藝姍姍來遲。

雖然英特爾還占據(jù)著大部分市場份額，但AMD的反攻速度實在太快，尤其是在服務(wù)器市場，幾乎是從0殺到了接近20%的市占率。

2023年Q1，AMD的x86處理器市場份額達到了34.6%這一歷史峰值[2]，這也是AMD市值超過英特爾的重要背景。

今年5月，全球超級計算機Top500強公布：前500強中，使用AMD CPU進行驅(qū)動的超算達到121臺，使用英特爾CPU的超算則從2016年的454臺下降至360臺，雖然看著不少，但其中很多是英特爾10年前的家底——至強（Xeon）處理器[3]。

但同一時期，AMD與英偉達差距也越來越大。

難以逾越的CUDA

英偉達不僅是一流的硬件公司，更是一流的軟件公司。

雖然在理論性能上，MI300的一些參數(shù)甚至領(lǐng)先于英偉達，但市場對英偉達對手們最大的擔心往往在于，就算硬件性能可以跟英偉達比肩，但是軟件解決方案仍難以與英偉達的CUDA對抗。

2006年，英偉達推出了CUDA平臺，讓開發(fā)者能夠給予GPU進行編程和開發(fā)，最終形成了一個龐大穩(wěn)固的生態(tài)。在推出CUDA之前，全球能用GPU進行編程的不足100人，目前CUDA的使用者超過400萬。

每一個成功的硬件公司背后，往往都有一個更強大的軟件團隊，蘋果和英偉達都是如此。即便是***制造商ASML也不例外，他們的官方網(wǎng)站上有這樣一段話：

您可能將ASML視為一家硬件公司，但實際上我們擁有世界上最大、最具開創(chuàng)性的軟件社區(qū)之一。如果沒有我們開發(fā)的軟件，我們的客戶就不可能制造出10納米或更小的尺寸的芯片。

想要芯片真正在具體場景的滿足各種需求，就需要開發(fā)者對硬件進行編程以實現(xiàn)各種功能。如果說硬件編程的過程相當于進行各種復(fù)雜計算，那么CUDA就是提供給使用者的一部計算器。

無論對英偉達的刀法多么懷恨在心，都不能否認黃仁勛對通用計算和人工智能的超前押注。

AMD顯然深知軟件和生態(tài)的重要性，但對標CUDA的ROCm在2016年推出時，就已經(jīng)比英偉達晚了十年。

直到2023年4月，ROCm都僅支持Linux平臺；而CUDA自問世以來，就提供Windows和Linux兩個版本，后期還為蘋果用戶增設(shè)Mac OS版本。

相比英偉達不遺余力的推廣和洗腦，AMD在生態(tài)建設(shè)上也顯得投入不足，據(jù)說早年英偉達對項目的GPU試用申請幾乎是有求必應(yīng)，動不動就去高校實驗室發(fā)顯卡。深度學習大神杰夫·辛頓帶著學生訓(xùn)練AlexNet模型，就用了三塊GTX 580。

另外，AMD的軟件能力也令人不安——AMD在今年6月發(fā)布了一份EPYC 7002 “Rome”服務(wù)器芯片指南，承認由于時鐘倒計時器存在 BUG，導(dǎo)致第二代EPYC芯片運行1044天后，會出現(xiàn)內(nèi)核卡死。如果有服務(wù)器使用這款芯片，需要每隔2.93年重新啟動一次。

原因也不難理解，直到推出ROCm的2016年，AMD甚至還沒擺脫虧損。在這期間，AMD只能把有限的資源都聚焦在CPU的研發(fā)上，無法為GPU部門投入太多資源，更不要說ROCm的軟件團隊了。

而當AMD在CPU市場收復(fù)失地，希望依靠AI卷土重來時，英偉達已經(jīng)慢慢補齊了短板。

英偉達的反攻

2020年9月，英偉達宣布準備以400億美元的價格準備收購移動CPU架構(gòu)商Arm，其背后意圖人盡皆知：一方面是整合移動端資源，另一方面則是入局CPU。

正如前文所說，盡管AI時代需要更多的GPU，但CPU仍不可或缺。當CPU與GPU共同在服務(wù)器中的工作時，實際場景更像是一個大學生（CPU）帶領(lǐng)一群小學生（GPU）組隊完成各種任務(wù)。這個時候，配合就顯得尤為重要。

因此，英偉達之所以自己做CPU，并非完全因為英特爾或AMD，而是從自身產(chǎn)品需求出發(fā)，使CPU和GPU緊密耦合，以發(fā)揮最大性能。比如CPU和GPU中，需要用到盡可能相似技術(shù)的一致內(nèi)存，以保證數(shù)據(jù)之間的無縫共享[8]。

雖然收購基本沒有成功的可能性，但英偉達依然按部就班的招兵買馬。2021年4月，黃仁勛在自家廚房里宣布，英偉達即將推出首款5nm制程工藝CPU Grace，基于Arm架構(gòu)，面向超大型 AI 模型的和高性能計算。

緊接著就是具體工作的有序展開：英偉達首先選定了根據(jù)地以色列，那里有全球第三多的納斯達克上市公司（僅次于美國和中國）；然后對外招聘600名硬件工程師、軟件工程師和芯片設(shè)計師，搭建CPU研發(fā)團隊[7]。

最后，英偉達挖來了英特爾在以色列的CPU架構(gòu)專家Rafi Marom，后者曾參與10nm制程的Tiger Lake和Alder lake芯片開發(fā)工作。

在2022年3月的GTC大會上，英偉達對外宣布Grace CPU性能：擁有144個Arm內(nèi)核和1TB/s的內(nèi)存帶寬，性能較當前最先進的DGX A100搭載的雙CPU相比高1.5倍以上。

不過，原本預(yù)計在今年上半年可以開始供貨的Grace芯片，目前已推遲至下半年。

APU

InstinctMI300本質(zhì)上是一顆“APU”，這是AMD早在2009年提出的一個概念——將CPU和GPU集成在一起，使得二者高速互聯(lián)，實現(xiàn)1+1>2的效果。

在2006年收購了GPU公司ATI后，AMD成為了當時唯一同時擁有CPU和GPU設(shè)計能力的芯片公司，而且在兩個市場都是行業(yè)老二——但壞消息是，市場主流玩家也就兩個。

在這種局面下，AMD希望借助APU打開市場局面。2011年，第一代APU推出后，AMD持續(xù)宣傳APU是“x86架構(gòu)三十年來的最大革命”，并向投資者強調(diào)，這款產(chǎn)品存在著“強勁且被壓抑”的需求。

市場最初也對APU概念充滿期待，結(jié)果2012年Q3財報出爐，AMD收入下滑25%，順便減記了1億美元的庫存——APU需求量并不高，芯片根本賣不出去[1]。緊接著，公司股價跌到1.86美元的歷史性低點，蘇姿豐臨危受命，開始掌舵風雨飄搖中的AMD。

APU的優(yōu)勢在于，由于CPU和GPU集成在了一起，數(shù)據(jù)傳輸效率得到了大幅度提高。蘋果的M1 Ultra也采用了類似的“把幾個小芯片拼成一塊大芯片”的思路，換來了更強的數(shù)據(jù)吞吐能力。

但在2009年，APU的理念顯得過于超前。

一方面，APU涉及芯片的先進封裝技術(shù)，在當時既不成熟，成本也難以控制。另一方面，APU在需求高度多元化的消費市場很難行得通。

比如10種型號的CPU和GPU，理論上有100種組合方案，這就導(dǎo)致做10種方案無法滿足市場需求，做100種方案難以收回生產(chǎn)成本。

因此在很長一段時間里，APU只能在PS4游戲機這類高度標準化的產(chǎn)品上才能找到市場。但深度學習的大爆發(fā)改變了這一點。

相比游戲和渲染，AI訓(xùn)練對算力和數(shù)據(jù)吞吐效率的需求成百上千倍的增加，目前針對AI市場推出的芯片產(chǎn)品，除了算力的堆砌，往往都采用3D堆疊和先進封裝等方式，增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)男剩@與APU的優(yōu)勢不謀而合。

英特爾尚未正式發(fā)布的Falcon Shores，同樣采用了將CPU、GPU、內(nèi)存封裝在一起的思路，只不過英特爾將其稱為“XPU”。

但目前來看，最接近這個目標的反而是英偉達的Grace Hopper芯片。

英偉達的Grace Hopper將CPU和GPU集成在了一起

尾聲

在2009年APU的概念被提出時，AMD正經(jīng)歷公司歷史上的最低谷，APU多少有些畢功一役的憋大招成分。

但也正是因為處于低谷，導(dǎo)致AMD無法拿出足夠的資金與技術(shù)支持，讓APU的革命性理念真正落地，最終只變成了簡單的CPU+GPU的組合。

從商業(yè)角度看，最適合在2009年搞點革命性產(chǎn)品的反而是富可敵國的英特爾，但英特爾當時在干什么呢——心安理得的擠牙膏，同時拒絕為iPhone設(shè)計芯片。

這似乎是高科技公司常常會出現(xiàn)的狀況——在鼎盛年代忽視新的技術(shù)浪潮，在低谷期如夢方醒倉促憋大招。

事實上，英特爾還嘗試過“聯(lián)A抗N”——2017年，英特爾宣布將在自家CPU上集成AMD的GPU，合作推出新的芯片。

結(jié)果沒過多久，英特爾就挖走了AMD的核心技術(shù)負責人之一：圖形主管Raja Koduri，為英特爾開發(fā)高端獨立GPU。

審核編輯：劉清