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AI 的崛起帶動所有晶片競爭,AMD Instinct 與云端硅晶片迎頭趕上 Nvidia 市場

作者: 編輯: 來源: 發布日期: 12-27 13:03
信息摘要:
隨著人工智能(AI)技術的迅猛發展,AI硬件市場競爭愈發激烈。盡管Nvidia依然占據主導地位,但AMD和云端供應商的迅速崛起正挑戰其市場優勢。根據Omdia的估計,2024年,Nvidia的Hopp ...

隨著人工智能(AI)技術的迅猛發展,AI硬件市場競爭愈發激烈。盡管Nvidia依然占據主導地位,但AMD和云端供應商的迅速崛起正挑戰其市場優勢。根據Omdia的估計,2024年,Nvidia的Hopper GPU出貨量增長超過三倍,突破200萬顆,尤其在主要客戶群體中仍然保持領先地位。然而,AMD的Instinct MI300系列GPU也在市場上取得了顯著的突破,尤其是在云端和大規模數據中心的部署中,逐漸搶占了Nvidia的市場份額。

其中,Microsoft和Meta是AMD Instinct加速器的早期采納者。Omdia估計,2024年Microsoft采購了約581,000顆GPU,其中每六顆GPU中就有一顆來自AMD。而Meta的GPU采購中,AMD的份額已達到43%,明顯超過了Nvidia的224,000顆GPU。除此之外,甲骨文也開始使用AMD的GPU,其占比達到23%。這些數據表明,AMD正在快速占領AI硬件市場的部分份額,尤其是在AI推理任務和大規模模型的運行上。

AMD Instinct MI300X系列GPU具備強大的硬件優勢。MI300X提供比Nvidia H100更高的內存帶寬和更大的內存容量,使其在處理AI推理工作負載時表現更為優越。該GPU搭載192 GB的HBM3內存,提供每秒5.3 TB的內存帶寬,理論上能比Nvidia的Hopper GPU更快地處理大型AI模型。這使得像Meta和Microsoft這樣的大型AI公司更加青睞AMD的GPU,特別是在處理大規模語言模型(LLM)時。

與此同時,云端服務商也不再單純依賴Nvidia的GPU,而是開始部署自己的定制AI硅晶片。例如,Meta的MTIA加速器、Amazon的Inferentia和Trainium,以及Google的TPU,都在不同的AI工作負載中發揮著重要作用。這些定制硅晶片的興起,標志著云端供應商正在探索更多樣化的AI硬件選擇,降低對單一供應商的依賴。

盡管如此,Nvidia依然在AI硬件市場中占據主導地位。根據Omdia的預測,2024年Nvidia仍然是AI伺服器市場的主要供應商,并且它在推理微服務(NIMs)方面的布局,可能會進一步鞏固其市場地位。Nvidia的最新Blackwell加速器在性能和內存帶寬方面遠超AMD和Intel的產品,且Nvidia已加速產品規劃,每年推出新芯片以維持其市場領先地位。

展望未來,AI硬件市場將繼續呈現多元化的趨勢。雖然Nvidia將面臨來自AMD和云端定制硅晶片的競爭,但其強大的技術積累和市場份額將使其在短期內仍然占據領先位置。然而,隨著更多替代方案的出現,Nvidia必須在硬件和服務創新上加速步伐,以應對日益激烈的市場競爭。

 

 

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