AMD推出重磅AI芯片挑战英伟达！较H100芯片性能提高60%【附AI芯片市场现状分析】

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华尔街见闻消息，周三，AMD发布备受瞩目的全新MI300系列AI芯片，包括MI300A和MI300X芯片，瞄准这一英伟达主导的市场。此类芯片比传统计算机处理器更擅长处理人工智能训练所涉及的大型数据集。本次新品发布是AMD公司长达50年历史上最重要的一次之一，有望挑战英伟达在炙手可热的人工智能加速器市场上的地位。

据AMD介绍，新芯片为性能最高的芯片，拥有超过1500亿个晶体管。与英伟达H100芯片相比，AMD新芯片的内存为其2.4倍，内存带宽为其1.6倍，训练性能与H100芯片相当，在运行AI模型方面则比英伟达快得多。

MI300X新款芯片较英伟达的H100性能最多可以提升60%。在与H100(Llama 2 70B版本)的一对一比较中，MI300X性能提高了高达20%。在与H100(FlashAttention 2版本)的一对一比较中，性能提高了高达20%。在与H100(Llama 2 70B版本)的8对8服务器比较中，性能提高了高达40%。在与H100(Bloom 176B)的8对8服务器比较中，性能提高了高达60%。

——AI芯片是智能计算的主流模式

基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。

近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。

——全球人工智能芯片市场规模

2019年全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。

——AI芯片竞争格局

从应用领域分类来看，英伟达在全球云端训练芯片市场一家独大，目前英伟达的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案。此之外还有第三方异构计算平台OpenCL+AMD GPU以及云计算服务商自研加速芯片这两种方案，全球各芯片厂商基于不同方案，都推出了针对于云端训练的人工智能芯片。

全球云端推断芯片竞争格局方面，云端推断芯片百家争鸣，各有千秋。相比训练芯片，推断芯片考虑的因素更加综合：单位功耗算力、时延、成本等。初期推断也采用GPU进行加速，但由于应用场景的特殊性，依据具体神经网络算法优化会带来更高的效率，FPGA/ASIC 的表现可能更突出。除了Nvidia、Google、Xilinx、Altera(Intel)等传统芯片大厂涉足云端推断芯片以外，Wave computing、Groq等初创公司也加入竞争。中国公司里，寒武纪、比特大陆同样积极布局云端芯片业务。

虽然整个AI芯片市场竞争相当激烈，AMD在周三对未来市场规模给出了大胆惊人的预测，认为AI芯片市场将迅猛扩张。具体来说，预计人工智能(AI)芯片市场的规模到2027年将达到超过4000亿美元，年化复合增长率高达70%，较其8月时预计的1500亿美元上调将近两倍，凸显人们对人工智能硬件的期望正在快速变化。

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