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AMD的AI策略與Intel和Nvidia有何不同?

本文作者: 包永剛 2019-08-24 10:14
導語:AMD在Hot Chips期間并沒有獲得巨大的關注,這或許是因為在當今AI大熱的情況下,他們采用“觀望式”的AI策略。

雷鋒網(wǎng)按:Hot Chips 31本周在美國硅谷舉辦,兩款最大的芯片發(fā)布引人注意。分別是Cerebras最大的深度學習芯片WSE,還有賽靈思發(fā)布全球最大的FPGA。Intel發(fā)布的兩款AI芯片Nervana NNP-T/NNP-I同樣備受關注。不過,AMD在Hot Chips期間并沒有獲得巨大的關注,這或許是因為在當今AI大熱的情況下,他們采用“觀望式”的AI策略。

 AMD的AI策略與Intel和Nvidia有何不同?

Intel、AMD和NVIDIA如何預估AI市場?

NVIDIA預計,其數(shù)據(jù)中心和人工智能潛在市場(TAM)到2023年將達到500億美元。這包括HPC(高性能計算),DLT(深度學習訓練)和DLI(深度學習推理)。

英特爾估計,其DLT和DLI 潛在市場在2020年將達到460億美元。

AMD尚未發(fā)布任何關于深度學習潛在市場的預測,因為它更專注于從英特爾和NVIDIA獲得市場份額。因此,也沒有看到AMD有專注于人工智能的芯片。

不過,AMD首席執(zhí)行官Lisa Su表示,我們正在努力成為人工智能領域更重要的參與者。

AMD的AI策略與Intel和Nvidia有何不同?

Lisa Su:CPU的局限性

任何計算性能的討論都始于摩爾定律,但摩爾定律正在放緩。摩爾定律指出,隨著芯片尺寸縮小和晶體管密度增加,計算性能將每兩年翻一番。

在AnandTech Hot Chips 31的報道指出,Lisa Su在主題演講中解釋說,AMD通過各種方式改善了CPU的性能,包括工藝制程、芯片面積、TDP(熱設計功耗)、電源管理、微體系結構和編譯器。

先進工藝制程的貢獻最大,這使得CPU的性能提升了40%。增加芯片尺寸也可以帶來兩位數(shù)性能的提升,但這不符合成本效益。

AMD通過微體系架構將EPYC Rome服務器CPU IPC(每個周期的指令)在單線程和多線程工作負載中分別提升了23%和15%。高于行業(yè)平均5%-8%的水平。上述所有方法在兩年半內(nèi)都會使性能翻倍。

Lisa Su:人工智能所需的加速計算

Lisa Su表示,一方面,摩爾定律正在放緩。另一方面,世界上最快的超級計算機的性能每1.2年翻一番。這意味著過去十年的解決方案將失效。

該行業(yè)目前的需求是優(yōu)化系統(tǒng)的各個部分,使其成為人工智能工作負載的理想選擇。她解釋說,ASIC和FPGA的每瓦特性能最高,CPU最低。通用GPU在每瓦性能方面介于CPU和FPGA之間。

AMD的AI策略與Intel和Nvidia有何不同?

Lisa Su指出,每個人工智能工作負載都有不同的計算要求?;ミB技術是解決方案,因為它將不同的部分互連到同一個系統(tǒng)。她用以下例子解釋了這一點:

  • NAMD(納米級分子動力學)工作負載取決于GPU

  • NLP(自然語言處理)工作負載在CPU、GPU、內(nèi)存帶寬和連接性之間保持平衡

業(yè)界使用傳統(tǒng)方法提高了CPU和GPU的性能。Lisa Su強調(diào),業(yè)界應該通過關注互連,I/O、內(nèi)存帶寬、軟件效率和軟硬件協(xié)同優(yōu)化來提高性能。

AMD的AI策略

Lisa Su表示,AMD已采用CPU / GPU /互連策略來挖掘人工智能和HPC的機會。她說,AMD將在Frontier超級計算機中使用其所有技術。該公司計劃為實現(xiàn)超級計算機全面優(yōu)化其EYPC CPU和Radeon Instinct GPU。它將通過其Infinity Fabric總線技術進一步增強系統(tǒng)性能,并通過其ROCM(Radeon Open Compute)軟件工具解鎖性能。

與英特爾和NVIDIA不同,AMD沒有專用的人工智能芯片或?qū)S玫募铀倨?。盡管如此,蘇還指出,“我們絕對會看到AMD在人工智能方面是一個很重要的參與者?!?strong>AMD正在考慮是否要建立一個專用的AI芯片,這一決定將取決于人工智能如何發(fā)展。

Su補充說,許多公司正在開發(fā)不同的人工智能加速器,如ASIC、FPGA和張量(Tensor)加速器。這些芯片將縮小到最可持續(xù)的狀態(tài),然后AMD將決定是否構建可以廣泛應用的加速器。

與此同時,AMD將與第三方加速器制造商合作,并通過其Infinity Fabric互連將其芯片與自己的CPU / GPU連接。這個策略類似于其光線跟蹤策略,NVIDIA去年推出了實時光線跟蹤,但AMD并沒有急于推出這項技術。不過,Su表示AMD將在生態(tài)系統(tǒng)完善并且該技術被廣泛采用的情況下引入光線跟蹤技術。

鑒于AMD是一個相對較小的玩家,與擁有充足資源的大型玩家競爭,上述策略具有經(jīng)濟意義。在已經(jīng)建立的市場中分享份額可以減少因采用率低而導致產(chǎn)品失敗的風險,并保證最低的回報。

AMD AI戰(zhàn)略與英特爾和NVIDIA戰(zhàn)略的不同 

AMD在開發(fā)AI芯片之前采用了觀望態(tài)度。他們現(xiàn)在做的,是利用其現(xiàn)有技術來滿足AI工作負載。

英特爾開發(fā)了全面的技術,包括Xeon CPU、Optane內(nèi)存、Altera FPGA和互連技術。也在開發(fā)獨立GPU Xe。在Hot Chip 31中,英特爾推出了專用于深度學習訓練和深度學習推理的Nervana AI芯片。英特爾的芯片由自己生產(chǎn),雖然這使英特爾能夠更好地控制其技術,但需要大量的時間和資源。

NVIDIA的AI策略是提供通用GPU以及可用于任何AI應用程序的CUDA軟件支持。它還具有NVLink互連技術。英偉達正與合作伙伴共同探索人工智能新市場。雖然這種策略需要大量研究并且有很高的失敗風險,但這些高風險也會帶來高回報。

雷鋒網(wǎng)編譯,via marketrealist 雷鋒網(wǎng)

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