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온라인카지노는 업계에 AI가 Nvidia와 동등하다는 인상을 주려고 합니다.

오늘날 AI 대규모 언어 모델이 폭발적으로 증가함에 따라 인공 지능을 위한 Nvidia의 GPU 칩은 매우 높은 컴퓨팅 성능이 필요한 AI 교육을 완료하기 위한 거의 유일한 선택입니다.

이러한 극심한 수급 불균형으로 인해 Nvidia의 GPU를 찾기가 어려웠고 OpenAI CEO Sam Altman조차도 칩 부족이 ChatGPT 개발에 영향을 미쳤다고 불평하고 있습니다.

Huang Renxun은 이 소식을 듣고 기뻐할 것입니다. 2023년에는 AI 수요에 힘입어 Nvidia의 시장 가치가 1조 달러를 넘어설 것입니다.

그러나 일각에서는 인공지능 분야에서 엔비디아의 '패배만을 추구하는 고독한' 지위를 깨기 위해 노력하고 있다.

수요일, AMD (Advanced Semiconductor) 는 엔비디아의 Grace Hopper 시리즈와 경쟁할 수 있는 슈퍼 칩인 첫 번째 "인공 지능 및 데이터 센터" 제품 컨퍼런스에서 연례 플래그십 칩 Instinct MI300을 공식 발표했습니다.

Instinct MI300에는 두 가지 버전이 있습니다: MI300X에는 AI 모델 훈련을 위해 특별히 설계된 GPU만 있으며 1,530억 개의 트랜지스터를 패키징하고 MI300A는 여러 CPU, GPU 및 고대역폭 메모리(AMD는 2011년 제품 개념에서 제안) 를 통합하는 APU입니다. 1,460억 개의 트랜지스터로

온라인바카라의 출시는 Nvidia가 더 이상 컴퓨팅 성능을 위한 AI 회사의 유일한 옵션이 아님을 의미합니다. AMD는 실제로 Hugging Face와 같은 일부 AI 스타 유니콘을 유치했으며, AMD는 CPU, GPU 및 기타 AI 하드웨어에 대한 모델을 최적화할 것입니다.

Instinct MI300은 인공 지능 분야에서 AMD의 야망을 담고 있습니다. AMD CEO Lisa Su는 최근 "5년을 보면 AMD의 모든 제품에서 인공 지능을 보게 될 것이며 가장 큰 성장 동력이 될 것"이라고 말했습니다.

AMD는 Nvidia의 오랜 라이벌로, GPU 시장에서 두 회사의 경쟁은 17년 동안 지속되었으며 대부분 Nvidia의 승리로 끝났습니다.

그리고 이번에는 CPU 시장에서 이미 한 번 입증된 AMD가 그 성공적인 경험을 GPU 시장에 복사할 수 있을까요?


1. 온라인카지노는 엔비디아의 AI 왕관을 원한다


AMD는 1969년에 설립된 세계적으로 잘 알려진 오래된 반도체 회사입니다. 올해 가트너가 발표한 글로벌 반도체 기업 순위 데이터에 따르면 AMD는 7위를 기록했다.

CPU는 AMD의 발상지입니다. 1981년 AMD는 인텔 X86 시리즈 프로세서의 승인을 얻어 PC 시대의 보너스 기간 동안 일거에 업계 2위가 되었고 수십 년 동안 이 업계 2위가 되었습니다.

AMD는 CPU 외에도 지속적인 인수 합병을 통해 "CPU+GPU+DPU+FPGA"의 완전한 칩 레이아웃을 점진적으로 구축했습니다.

보다 중요한 합병 및 인수 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 2006년 7월 AMD는 54억 달러를 들여 당시 GPU 업계 2위인 ATI를 인수했고 엔비디아와 공식적으로 GPU 경쟁을 시작했다.

  • 2022년 2월 AMD는 데이터 센터 사업에서 레이아웃을 강화하기 위해 FPGA 제조업체 Xilinx 인수를 완료하는 데 498억 달러를 지출했습니다.

  • 2022년 4월 AMD는 데이터 센터 사업을 계속 확장하기 위해 DPU 칩 제조업체 Pensando를 미화 19억 달러에 인수한다고 발표했습니다.

AMD의 사업 구조는 데이터 센터, 클라이언트, 게임 및 임베디드 사업의 네 가지 주요 부문으로 나뉩니다.

온라인카지노는 AMD의 서버 관련 수익을 모두 포함하고 클라이언트 수익은 주로 데스크톱과 개인용 컴퓨터로 AMD의 핵심 사업 중 하나였지만 지금은 수익의 비중이 높지 않으며 게임 사업은 주로 GPU 제품을 포함합니다. 라인, Sony, Microsoft는 안정적인 주요 고객이며 임베디드 사업은 주로 원래 Xilinx 사업에서 비롯됩니다.

인공지능이 대세가 되면서 데이터센터는 주요 클라우드 대기업들이 중시하고 막대한 투자를 하는 사업이 되었고, 엔비디아, 인텔, AMD의 전쟁터이기도 하다.

이전 2023년 1분기 재무 보고서 회의에서 AMD는 AI가 현재 회사의 첫 번째 전략적 초점이며 AMD는 보다 다양한 AI 제품 매트릭스를 구축하기 위해 노력하고 있다고 강조했습니다.

어제 AMD의 제품 출시 컨퍼런스는 처음으로 "인공 지능과 데이터 센터"를 주제로 진행되었습니다. Su Zifeng은 기자회견에서 대규모 언어 모델로 인해 인공 지능의 시장 기회가 증가하고 있으며 시장 잠재력이 현재 300억 달러에서 2027년까지 약 1,500억 달러로 증가할 수 있다고 강조했습니다.

온라인바카라는 이 AI 잔치를 놓치고 싶지 않지만 Nvidia는 넘어야 할 산입니다.

최근 분기별 재무 보고서에서 AMD의 데이터 센터 사업 매출은 전 분기의 12억 9300만 달러에 비해 12억 9500만 달러였으며 기본적으로 성장은 없었습니다. 반면 엔비디아의 올해 1분기 데이터센터 사업 매출은 전년 동기 대비 14% 증가한 42억8000만 달러로 AMD의 3배가 넘는 사상 최고치를 기록했다.

퀀트 헤지펀드인 케빈 인베스트먼트에 따르면 엔비디아의 데이터센터 GPU 시장점유율은 2022년 88%에 달하고 나머지는 AMD와 인텔이 분담할 예정이다.

AMD는 GPU 시장에서 오래된 플레이어이지만 과거 GPU 시리즈 제품은 이미지 처리 및 AI 추론 분야에서 주로 사용되었으며 더 많은 병렬 컴퓨팅이 필요한 AI 교육이 시장에 더 늦게 진입했습니다.

Instinct MI300의 출시는 AMD가 AI 교육 시장에서 엔비디아의 지배력을 바꾸려 한다는 의미다.


2. 온라인카지노


Instinct MI300은 AMD가 개척한 개념인 데이터 센터를 위한 최초의 고성능 "APU"입니다.

2011년 (AMD가 ATI를 인수한 지 5년차) AMD는 제품 구상에서 인간의 좌뇌와 우뇌를 CPU와 GPU로 비교하고 이를 바탕으로 "CPU+GPU"라는 이기종 제품 전략을 제시하고 이름을 붙였다. APU.

AMD는 인간의 두뇌와 유사하게 좌뇌가 CPU에 가깝고 직렬 연산, 숫자 및 산술, 분석적 사고, 이해, 분류, 정렬 등과 ​​같은 정보의 논리적 처리를 담당하는 반면 우뇌는 병렬 컴퓨팅, 다중 양식, 창의적 사고 및 상상력 등을 담당하는 GPU와 비슷합니다.

Huatai Research의 사진

그러나 2011년 AMD는 '잃어버린 10년'의 저점에 처해 CPU 계열이든 GPU 계열이든 우수한 제품을 충분히 생산하지 못했고 APU 개발도 만족스럽지 못했다.

2020년 3월이 되었을 때 AMD는 데이터 센터의 고성능 컴퓨팅 및 AI 컴퓨팅을 위해 특별히 설계된 새로운 마이크로 아키텍처 버전 CDNA를 출시했습니다. 이전에 AMD의 GPU는 동일한 아키텍처를 사용하여 게임 및 컴퓨팅 시나리오의 요구 사항을 동시에 해결했으며, 이는 다양한 시나리오의 최적화에 도움이 되지 않습니다.

Instinct 시리즈 제품은 HPC 고성능 컴퓨팅 및 AI 컴퓨팅을 위해 설계되었습니다. 새로 출시된 MI300은 사양과 성능 면에서 Nvidia의 Grace Hopper를 완벽하게 추구합니다.

Instinct MI300은 TSMC의 5nm 공정을 채택하고 두 가지 다른 버전이 있습니다: MI300X에는 AI 모델 교육을 위해 설계된 GPU만 있고 1,530억 개의 트랜지스터를 패키징하고, MI300A는 여러 CPU, GPU 및 고대역폭 메모리의 조합입니다. APU는 1,460억 개의 트랜지스터를 패키징합니다. .

AMD는 Instinct MI300이 이전 세대 MI250보다 AI 성능이 8배 높아 ChatGPT 및 DALL-E와 같은 초대형 AI 모델의 교육 시간을 몇 개월에서 몇 주로 단축하여 수백만 달러의 전기 요금을 절약할 수 있다고 주장합니다.

AMD는 기자 회견에서 400억 개의 매개변수를 실행하는 MI300x의 Falcon 모델을 시연하여 샌프란시스코에 대한 시를 쓸 수 있게 했습니다. Su는 "모델은 점점 더 많은 용량을 필요로 하고 있으며 최신 대형 언어 모델을 실행하려면 실제로 여러 개의 GPU가 필요합니다"라고 말하면서 AMD 칩에 더 많은 메모리가 있으면 개발자는 그렇게 많이 필요하지 않을 것이라고 말했습니다.

AMD는 아직 MI300의 가격을 발표하지 않았지만 경영진은 FY23Q1 실적 컨퍼런스 콜에서 데이터 센터 제품이 이전의 비용 효율적인 가격 스타일을 계속 유지하고 먼저 시장 개방에 초점을 맞출 것이라고 밝혔습니다.

AMD는 MI300이 올해 말에 출시될 것으로 예상하고 있으며 로렌스 리버모어 국립 연구소의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 EI Capitan 및 기타 대규모 클라우드 클라이언트 AI 모델에 설치될 예정입니다.

Morgan Stanley 애널리스트 Joseph Moore는 AMD가 고객으로부터 "안정적인 주문"을 보았으며 2024년 회사의 AI 관련 매출이 4억 달러에 달할 것으로 예상되며 심지어 12억 달러에 이를 수도 있다고 낙관적인 지침을 내렸습니다. 이 기대는 12배입니다. 예전만큼.

하지만 엔비디아에 도전할 수 있는 회사는 AMD가 거의 유일하지만 매우 어려운 과정임에 틀림없다.


3. Nvidia의 해자


AMD의 제품 출시 이후 자본시장의 반응은 평범했다.AMD의 주가는 3% 이상 하락했고, Nvidia의 주가는 3.9% 상승하며 시가총액이 다시 1조 달러를 넘어섰다.

투자자들의 눈에는 AMD의 연간 칩 MI300이 여전히 Nvidia의 기반을 흔들기 어려워 보입니다.

예를 들어, AMD는 연간 칩에 대한 지원을 받은 주요 고객이 누구인지 컨퍼런스에서 공개하지 않았습니다. TIRIAS Research의 수석 애널리스트인 Kevin Krewell은 다음과 같이 말했습니다 . 현명하게 Nvidia를 대체했습니다."

현재 공개된 고객사는 오픈소스 대규모 유니콘 허깅페이스와 앞서 공개한 로렌스 리버모어 국립연구소뿐이다. 그러나 이 둘은 데이터 센터 칩에 대한 수요가 더 큰 클라우드 거인과 같은 규모가 아닙니다.

칩 자체의 성능 측면에서 MI300은 트랜지스터 수가 A100의 540억 개보다 많은 것과 같은 일부 매개변수에서 Nvidia를 능가하지만 Nvidia는 곧 제품 반복을 통해 이를 만회할 수 있습니다.

사실 Nvidia는 이미 이 작업을 수행하고 있습니다. AMD 컨퍼런스 2주 전인 5월 29일, Nvidia는 COMPUTEX 2023 프리쇼 컨퍼런스에서 MI300보다 높은 2000억 개의 트랜지스터를 탑재한 새로운 GH200 Grace Hopper 슈퍼 칩을 공식 출시했습니다.

더 중요한 것은 Nvidia가 Google, Microsoft 및 Meta가 이 슈퍼 칩을 채택하는 첫 번째 주요 고객이 될 것이라고 발표했습니다.

뛰어난 제품 자체 외에도 Nvidia의 철로 강화된 또 다른 해자는 CUDA 생태계입니다.

NVIDIA는 2007년에 CUDA 에코시스템을 출시했습니다. CUDA를 사용하면 개발자는 그래픽 처리뿐만 아니라 일반적인 컴퓨팅 처리에 Nvidia의 GPU를 사용할 수 있습니다.

CUDA는 개발자가 C, C++, Python 및 기타 언어로 병렬 코드를 작성할 수 있는 직관적인 프로그래밍 인터페이스를 제공합니다.

AI 마스터 Wu Enda는 이에 대해 다음과 같이 언급한 적이 있습니다. "CUDA가 등장하기 전에는 GPU 프로그래밍을 사용할 수 있는 사람이 전 세계에 100명이 넘지 않았을 것입니다. CUDA를 사용하고 나면 GPU를 사용하는 것이 매우 쉬워졌습니다."

AMD는 2016년 CUDA를 대체할 수 있는 생태계 구축을 목표로 ROCm을 출시했습니다. 2023년에는 Adobe와 같은 대기업 고객을 포함하여 CUDA 개발자가 400만 명에 이를 것입니다. 사용자가 많을수록 끈기가 좋아져 늦게 시작한 ROCm이 개발자 생태계를 구축하려면 시간이 걸릴 것입니다.

Moor Insights & Strategy 분석가인 Anshel Sag는 "AMD가 하드웨어 성능 면에서 경쟁력이 있지만 사람들은 여전히 ​​AMD의 소프트웨어 솔루션이 Nvidia와 경쟁할 수 있다고 믿지 않습니다."라고 말했습니다.

이것은 Nvidia에 속한 독특한 해자입니다. AMD가 돌파하는 것은 매우 어려운 일입니다.


4. AMD의 성공은 복제하기 어려울 수 있습니다.


AMD의 경우 아마도 가장 두려워하지 않는 것은 도전에 직면하는 것입니다.

2006년부터 2016년까지 AMD의 "잃어버린 10년"이었습니다. 이 기간 동안 AMD의 가장 큰 두 경쟁업체인 Intel과 Nvidia는 무어의 법칙에 따라 제품 반복 작업을 진행하고 있습니다.

인텔은 "Tick-Tock 진자 전략"을 실행하고 2년마다 주요 제품 반복 업데이트를 수행합니다 (1년 프로세스, 1년 마이크로 아키텍처 설계) . 제품은 6개월마다 업그레이드됩니다.

AMD는 두 업계 리더의 제품 업데이트 리듬을 따라가지 못했고 2014년 Su Zifeng이 AMD의 다섯 번째 CEO로 취임할 때까지 회사의 발전은 붕괴 직전이었습니다.

수생이 막 인수한 AMD는 엉망진창 노트북 시장은 인텔이 점유하고 신흥 스마트폰 시장은 엔비디아, 퀄컴, 삼성으로 양분되고 서버 시장 점유율은 기존의 1/4에서 불과 2%. AMD는 직원의 약 4분의 1을 해고해야 했고 주가는 약 2달러를 맴돌았으며 분석가들은 "투자할 수 없다"고 말했습니다.

당시 Intel CEO인 Ke Zaiqi는 AMD에 대해 "이 회사는 다시는 돌아오지 않을 것이므로 새로운 경쟁자인 Qualcomm에 집중하는 것을 꺼리지 마십시오."라고 언급했습니다.

하지만 그 이후의 이야기는 모두가 알고 있습니다. Su Zifeng의 지도하에 AMD는 CPU 시장에서 아름다운 전환기를 맞이하여 Intel의 시장 점유율을 점진적으로 잠식했을 뿐만 아니라 역사적으로 2022년 2월에 주가가 Intel을 추월했습니다.

AMD가 CPU 시장을 돌파할 수 있었던 것은 경쟁 상대인 인텔의 전략적 실수를 포착했기 때문이다.

칩 제조 링크에서 AMD와 Intel은 서로 다른 경로를 선택했습니다. AMD는 2009년 칩 제조 사업 을 매각하고 합작 투자로 독립적인 웨이퍼 파운드리인 Gexin을 설립 했습니다 . 인텔은 처음부터 칩 설계와 칩 제조 (IDM) 를 통합해 왔습니다 .

반도체 산업 발전 초기에는 인텔처럼 고도로 수직적으로 통합된 IDM이 주류 모델이었다. AMD의 공동 창업자인 제리 샌더스도 " 진짜 남자 에게는 팹이 있다 "는 유명한 말을 남겼습니다.

2014년 이후 Intel의 칩 제조 공정에 기술적 어려움이 발생하고 10nm 칩 (TSMC의 7nm에 해당) 의 수율이 좋지 않아 당초 2016년 하반기로 예정된 10nm 양산이 여러 차례 지연되어 결국 2019년 하반기 출시. 인텔이 이전부터 주장해 온 틱톡 전략도 공정 기술상의 이유로 포기했다.

인텔 창업자 고든 무어가 무어의 법칙을 제안했지만 인텔은 현재 '무어의 법칙의 저주'에 시달리고 있다. 이를 통해 AMD는 추월할 기회를 잡을 수 있습니다.

2018년 AMD는 처음으로 GlobalFoundries와 협력하여 12nm 공정으로 Zen+ 아키텍처를 출시했으며, 이는 처음으로 14nm 공정으로 Intel을 능가했습니다. 그 후 2019년 AMD는 TSMC와 협력하여 7nm 공정 (Intel의 10nm에 해당) 의 Zen 2 아키텍처를 출시하여 Intel을 이끌었습니다. 그 이후로 Intel은 제조 공정 측면에서 AMD에 뒤처져 왔으며 지금까지 개선되지 않았습니다.

오늘날에도 "두 번째 아이가 보스에 도전한다"는 비슷한 시나리오가 재연되는 듯하지만 전장은 CPU에서 GPU로 바뀌었다. AMD는 여전히 "Su Ma"가 이끄는 AMD이지만, 당시에는 Huang Renxun이 이끄는 Nvidia가 Intel보다 더 인기가 있었습니다.

실리콘밸리에서 황인순은 호전적인 남자로 알려져 있으며 검은색 가죽옷을 즐겨 입는 것을 좋아하고 항상 반격할 준비가 되어 있으며 주가가 100달러로 오르자 팔에 Nvidia 로고를 문신하기도 했습니다.

2016년에 Huang Renxun은 AMD를 진지하게 받아들이지 않고 Nvidia와 AMD 사이에 "9와 0"의 격차가 있다고 직접 언급했습니다. 2019년 초 AMD는 Nvidia보다 앞서 7nm 그래픽 카드를 서둘러 출시했으며, Huang Renxun은 표면적으로는 신경 쓰지 않는 것처럼 보였고 "이 그래픽 카드는 매우 평범하다"고 직접 말했습니다.

오늘날 AMD는 더 나은 제품으로 Nvidia에 다시 한 번 도전했습니다. 한편으로는 잘난 척하는 AMD, 다른 한편으로는 Dugu에 패배를 노리는 Nvidia 인공 지능에 대한 GPU 전쟁이 막 시작되었습니다.

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