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AMD苏姿丰谈AI策略:与Intel、NVIDIA截然不同

2019-09-09 22:21 / 包永刚

新金沙平台网站出处:雷锋网  作者:包永刚 

Hot Chips 31本周在美国硅谷举办,两款最大的芯片发布引人注意,分别是Cerebras最大的深度学习芯片WSE,还有赛灵思发布全球最大的FPGA。Intel发布的两款AI芯片Nervana NNP-T/NNP-I同样备受关注。

不过,AMD在Hot Chips期间并没有获得巨大的关注,这或许是因为在当今AI大热的情况下,他们采用“观望式”的AI策略。

Intel、AMD和NVIDIA如何预估AI市场?

NVIDIA预计,其数据中心和人工智能潜在市场(TAM)到2023年将达到500亿美元。这包括HPC(高性能计算),DLT(深度学习训练)和DLI(深度学习推理)。

Intel估计,其DLT和DLI 潜在市场在2020年将达到460亿美元。

AMD尚未发布任何关于深度学习潜在市场的预测,因为它更专注于从Intel和NVIDIA获得市场份额。因此,也没有看到AMD有专注于人工智能的芯片。

不过,AMD首席执行官苏姿丰(苏姿丰)表示,AMD正在努力成为人工智能领域更重要的参与者。

苏姿丰:CPU的局限性

任何计算性能的讨论都始于摩尔定律,但摩尔定律正在放缓。摩尔定律指出,随着芯片尺寸缩小和晶体管密度增加,计算性能将每两年翻一番。

在AnandTech Hot Chips 31的报道指出,苏姿丰在主题演讲中解释说,AMD通过各种方式改善了CPU的性能,包括工艺制程、芯片面积、TDP(热设计功耗)、电源管理、微体系结构和编译器。

先进工艺制程的贡献最大,这使得CPU的性能提升了40%。增加芯片尺寸也可以带来两位数性能的提升,但这不符合成本效益。

AMD通过微体系架构将EPYC Rome服务器CPU IPC(每个周期的指令)在单线程和多线程工作负载中分别提升了23%和15%。高于行业平均5%-8%的水平。上述所有方法在两年半内都会使性能翻倍。

苏姿丰:人工智能所需的加速计算

苏姿丰表示,一方面,摩尔定律正在放缓。另一方面,世界上最快的超级计算机的性能每1。2年翻一番。这意味着过去十年的解决方案将失效。

编辑:陈红

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