AMD MI300绝杀英伟达H100？跑GPT-4性能超25%，AI芯片大决战一触即发

新智元报道

编辑：好困 Aeneas

【新智元导读】面对即将到来的AI芯片大决战，不少芯片初创公司跃跃欲试，希望一举打破英伟达的垄断地位。而AMD的MI300，在部署32K上下文窗口的GPT-4模型时，居然比H100效果更好？

AI芯片大决战，即将来临！

AI硬件开发商初创公司的未来会怎样？

Tenstorrent CEO David Bennett直言不讳地表示，在我们这个行业，大部分初创公司的结局就是倒闭。

该如何生存？他建议初创企业应该保持灵活性，避免将自己局限在狭隘的用例中。

这里，Bennett指的并不是某个小众市场， 而是由SiMa.ai到Cerebras等数十家公司组成的一个广泛集团。他们共同筹集了数十亿美元的风投，来对抗这个市场的领导者——英伟达。

Bennett深谙此道。他曾在AMD从事销售工作十多年。

而他目前的雇主Tenstorrent的CEO，是Jim Keller，一位硬件传奇人物。他曾开发出支持iPhone 4和iPad 2的苹果A4和A5处理器，并在2016年至2018年负责特斯拉自动驾驶汽车的硬件工作。

Tenstorrent公司已经从富达风投和现代汽车等投资者筹集了超过3亿美元的资金，它遵循了Bennett的建议：从芯片到云计算等，提供一切服务。

Bennett表示，如今的芯片初创公司，大致都是在「为AI制造专用硬件」和「依赖当下流行模式」这两者之间徘徊。

英伟达的劣势：很难从头制造芯片

英伟达的AI芯片GPU起家的故事，实际上为今天的芯片初创公司提供了优势。

图形处理单元起初是为计算机图形学提供动力的，但由于它能并行执行多种计算，才在AI应用领域大放异彩。

不过，但这一意外也给英伟达带来了不利因素——现在，英伟达很难在不影响现有GPU业务的情况下，从头开始制造芯片了，而这，就给了新兴初创公司提供了机会，制造专为AI打造的新硬件。

比如，Tenstorrent的工程师就为未来的稀疏神经网络设计了Grayskull芯片，在这种网络中，冗余信息可以被去除。

尽管如此，Bennett认为，专注于为大语言模型构建芯片的初创公司，和Transformer架构捆绑得太紧了。

在这种架构下，基于Transformer的模型基本是在预测最有可能出现的下一个单词，因此它们一直被诟病生成的回答是基于概率，而非基于推理。

这也就意味着，在当前的AI热潮中，这些模型架构可能无法幸存下来。

毕竟，由于发展速度太快，如今的LLM寿命相对较短。昨天还炙手可热的模型，一两周后可能就会销声匿迹。

另一个对硬件公司来说风险很大的领域，就是制造专门用于推理的芯片。

这方面的代表是芯片开发商d-Matrix，它计划在明年上半年发布推理专用芯片。

乍一看，这个策略似乎不错。生成式AI应用的用户现在会越来越多地利用现有的专有或开源模型，而不是从头开始构建自己的模型。

正因如此，许多人认为，应该在模型推理上花更多钱，而非模型训练上。

虽然从商业角度来看，这可能是一个明智之举，但Bennett认为，过于狭隘地专注于推理，会阻碍硬件开发人员为其他可能更受欢迎的用例提供服务。

例如，对于运行模型所需的低精度计算，纯推理芯片就够了。

但是，如果开发者想要微调大模型，就很可能需要能处理更高精度计算的芯片了。

尖端芯片，把GPU和CPU放在一起

为了在即将到来的AI芯片大决战中幸存，芯片开发商需要改变芯片的架构。

今天，大多数芯片都是把GPU和CPU分开的。前者能够同时执行多种计算，后者负责执行更多的通用指令，管理更广泛的系统操作。

然而越来越多的尖端芯片（如英伟达的Grace Hopper 超级芯片和AMD即将推出的MI300A），都将GPU和CPU放在一起。

这种布局可以让CPU更快地准备数据，将数据加载到GPU上，从而加快模型的训练。

另外，硬件初创公司想要打破英伟达的市场主导地位，还面临着一个最大的障碍，就是软件优势。

英伟达用于编写机器学习应用程序的Cuda软件，只能在自家芯片上运行。而这实际上就把开发者锁定在了英伟达GPU上。

AMD MI300跑GPT-4更6

英伟达的霸主地位，就这么难以撼动？

Semianalysis记者Dylan Patel和Myron Xie最近就发文称，AMD的MI300在性价比方面，将会明显优于英伟达的H100！

他们表示，随着新一代MI300的推出，AMD即将成为英伟达和谷歌在LLM推理领域唯一的竞争对手。

相比之下，Groq、SambaNova、英特尔、亚马逊、微软等公司仍无法与之抗衡。

此外，为了应对英伟达基于CUDA构建的护城河，AMD一直在大力投资自己的RoCM软件、PyTorch生态系统和OpenAI的Triton。

随着Databricks、AI21、Lamini、Moreph等公司开始使用AMD GPU进行推理/训练，AMD自己的生态也愈发完善。

据业内人士透露，拥有更大显存的MI300，在部署32K上下文窗口的GPT-4模型时效果更好。

具体来说，与H100相比，MI300的性能优势在20%到25%之间，具体取决于上下文长度和提示长度/每次查询输出的token数量。

再加上更低廉的价格，MI300在性价比方面，将会明显优于英伟达的H100，甚至是H200。

大厂纷纷下单

目前，微软、Meta、甲骨文、谷歌、Supermicro/Quantadirect、亚马逊等公司已经向AMD下了大约205,000台MI300的订单。

在这之中，有120,000台专门供应给微软，25,000台给Meta，12,000台给甲骨文，8,000台给谷歌，5,000台给亚马逊公司，35,000台给其他公司。

而且由于数量巨大，微软购买MI300的价格预计要比其他客户低上不少。

为了计算MI300在明年为AMD带来的收入，需要从两个角度进行分析：AMD能确保多少供应量，以及主要客户会订购多少。

在供应方面，MI300的产能将在年内逐步提升，但由于英伟达B100会在第二季度开始出货，并在第三季度随着性价比更高的风冷版的推出而大幅提升，这将在很大程度上影响AMD在第四季度的出货量。

同时，还需要考虑内存制造商的HBM产量、CoWoS产量、封装产量以及使用CoWoS生产的每种加速器的情况，包括英伟达、AMD、Google/Broadcom、Meta/Broadcom、Intel/Al Chip、Amazon/Al Chip、Amazon/Marvell、Microsoft/GUC等。

即便如此，业内依然认为MI300X第四季度的出货量可以达到110,000台。

客户方面，微软、Meta、甲骨文、谷歌、Supermicro/Quantadirect和亚马逊是订单的主要来源，但也有一些订单来自供应链的其他部分，包括一些用于HPC型应用的MI300A。

利润方面，英伟达并没有降价的迹象，只是在价格不变的情况下增加了HBM容量/带宽。而与英伟达超过80%的利润率相比，AMD在MI300上的利润率仅勉强超过了50%。

AMD首席执行官苏姿丰表示，基于公司在AI方面的快速进展以及云计算客户的购买承诺，数据中心GPU的收入预计将在第四季度达到4亿美元，2024年将超过20亿美元。

这一增长也将使MI300成为AMD历史上销售额最快达到10亿美元的产品。

对此，业内对于MI300X的销售额则更加乐观——预期可以达到35亿美元。

从AMD目前在LLM训练和推理领域小于0.1%的市场份额来看，AMD在数据中心领域的市场份额依然会稳步增长。