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AMD與Nvidia的人工智能芯片之戰

SSDFans ? 來源:hpcwire ? 2024-01-16 11:02 ? 次閱讀

AMD和Nvidia陷入了一場人工智能性能之戰——就像兩家公司幾十年來在游戲GPU性能上的競爭一樣。

AMD聲稱其新的Instinct MI300X GPU是世界上最快的人工智能芯片,擊敗了Nvidia炙手可熱的H100和即將推出的H200 GPU。AMDCEO Lisa Su最近在一個人工智能活動上發表演講時表示:“這是世界上性能最高的生成式人工智能加速器。”

這標志著MI300X的正式推出,它是MI300A的一個更強大的版本,將用于Lawrence Livermore國家實驗室建造的代號為El Capitan的200億次超級計算機。

MI300X基于CDNA3架構,可為FP16和BFLoat16等關鍵AI數據類型提供三倍以上的性能。該芯片有1530億個晶體管,采用3D封裝;內部使用了5納米和6納米工藝制造的芯片模塊。該芯片擁有304個GPU計算單元,192GB HBM3內存,5.3 TB/s內存帶寬。

MI300X的峰值FP32性能為163.4 teraflops,峰值FP64性能為81.7 teraflops。上一代MI250X的峰值單精度(FP32)矢量和雙精度(FP64)矢量性能為47.9 teraflops。AMD還將其芯片與H100的SXM版本進行了比較,Nvidia H100 SXM可提供68 teraflops的峰值FP32性能和34 teraflops的FP64性能。H100 NVL模型在性能上縮小了差距,可提供134teraflops的FP32性能和68teraflops的FP64性能。

Nvidia即將推出的H200是H100的內存升級版本,但內存和帶寬仍然比MI300X少。H200的GPU內存為141GB,帶寬為4.8TB/s。

“對于MI300X,我們增加了更大的靈活性、更大的內存容量和更大的帶寬。這意味著它的內存容量是競爭對手的2.4倍,內存帶寬是1.6倍。”Su將MI300X與Nvidia的H100 SXM型號進行了比較,后者具有80GB的HBM內存和3.35TB/s的內存帶寬。two-pieceH100 NVL型號的HBM3內存為188GB,但內存帶寬為7.8TB/s,超過了MI300X。

AMD能保持這個頭銜多久還有待觀察。Nvidia正計劃對其芯片進行年度升級,新的B100 GPU將于2024年推出,X100 GPU將于2025年推出。

AMD在短短一年的時間里取得了長足的進步。一年前,當ChatGPT出現時,AMD措手不及。聊天機器人推動Nvidia成長為一家價值數萬億美元的公司,A100和H100 GPU成為最熱門的科技資產。

GPT-4背后的Nvidia硬件憑借一己之力推動了人工智能的采用,并且仍然是無可爭議的人工智能冠軍。但Nvidia的硬件短缺促使客戶尋找替代品,并為AMD提供了一個展示其最新GPU和系統的機會,成為一個可行的替代品。除了Nvidia,AMD在市場上也有很多機會。

Su表示:“我們現在預計,數據中心加速器TAM在未來四年中將以每年超過70%的速度增長,到2027年將超過4000億美元。”

MI300X芯片有1530億個晶體管,有12個5納米和6納米芯片。“它使用了世界上最先進的封裝。”MI300X在基礎層有四個IO芯片。每個IO芯片都有256兆字節的 Infinity Cache 和下一代IO,如128通道HBM3接口,支持PCIe Gen5,以及連接多個MI300X的第四代Infinity Fabric。該芯片在IO芯片上堆疊了8個CDNA3加速器小芯片。304個計算單元通過密集的TSV連接。支持高達每秒17TB的帶寬。該芯片連接了8層HBM3,總共有192GB的內存和5.3 TB/s的帶寬。

云供應商微軟、甲骨文和Meta已經在他們的云基礎設施中部署了MI300X GPU,盡管這些公司的人工智能能力主要還是來自Nvidia的芯片。提供人工智能替代方案的云供應商是很普遍的,如亞馬遜提供了各種選擇,包括其新發布的Trainium2芯片和英特爾的Gaudi處理器。其意圖也很明確:讓客戶有更多的選擇,不必屈服于NvidiaH100芯片的天價。

微軟CEO Kevin Scott在AMD活動臺上表示:“現在看到GPT-4在MI300X上的應用,看到Llama的表現,并讓它投入生產,令人非常興奮。”甲骨文云也將MI300X放入其云服務中。它還與Naveen Rao等早期采用者合作,后者的人工智能服務公司MosaicML最近被Databricks以13億美元收購。

據HPCwire報道,一家新的云服務公司TensorWave將在2024年推出一種新的可擴展和適應性強的GPU架構。基于GigaIO FabreX可組合PCIe技術,TensorNODE系統將支持多達5,760個Instinct MI300X GPU,并為所有GPU提供單個FabreX內存結構域。

AMD緊隨Nvidia的腳步,也宣布了自己的服務器架構,展示了一個兼容開放計算項目的服務器設計,其中包含8個MI300X GPU,這些GPU通過Infinity Fabric相互連接。該板可以放入任何兼容OCP的開放藍圖中,客戶可以在其上構建服務器。

“我們這么做是經過深思熟慮的。我們想讓客戶盡可能容易地采用它,這樣你就可以把主板拿出來,放入MI300X Instinct平臺。”這樣的系統建造起來會更便宜,讓客戶可以靈活地以最優惠的價格購買硬件。與Nvidia相比,這是一種截然不同的方法,Nvidia的HGX系統基于專有架構,成本很高。

AMD讓MI300X兼容OCP的計劃已經取得了成效,Meta快速部署了帶有該GPU的服務器。Meta高級工程總監Ajit Mathews表示:“MI300X利用了OCP模塊、標準和平臺,這有助于我們極短的時間內采用它。事實上,MI300X是Meta歷史上最快的部署解決方案之一。”

AMD對硬件的關注破壞了該公司的人工智能軟件戰略,該戰略落后于提供CUDA開發框架的Nvidia。CUDA的支持幫助推動了NvidiaGPU的廣泛采用。

該公司即將發布下一代ROCm 6,并聲稱具有新的功能和性能優勢。開發者George Hotz曾批評AMD缺乏軟件支持、文檔以及對GPU開發者的支持回應。AMD總裁彭于平表示,與上一代版本相比,ROCm 6的MI300X性能提高了8倍。

對于具有700億個參數的大型語言模型,ROCm6比MI300X快8倍,比MI250快8倍。ROCm 6框架將支持新的數據類型,包括FP16,這將提高性能并開放內存資源和帶寬。該框架還將進行許多低層次優化,以獲得更好的AI性能。

審核編輯:黃飛

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原文標題:AMD MI300X GPU能否擊敗Nvidia H200?

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