最近,，AMD正式發(fā)布了其Instinct MI200系列GPGPU加速卡,，進一步進軍GPGPU市場,。
與傳統(tǒng)的GPU不同,，MI200系列主要針對的并不是游戲和渲染應用，而是高性能計算（如人工智能,，科學計算）應用,，即GPGPU（general-purpose GPU）。這樣的定位顯然與Nvidia主推的基于CUDA生態(tài)的GPGPU（如A100）相同,，因此可能在GPGPU市場的競爭格局產生影響,。當然，MI200并非AMD的第一款GPGPU,。在這之前,，AMD也推出過MI50和MI100系列GPGPU，雖然在整個市場上聲勢并不大,，但是也積累了不少設計和軟件方面的經驗,。這次推出的MI200系列的性能可謂不俗，在科學計算常用的64位浮點數（FP64）性能可達Nvidia最新款GPGPU A100的近5倍,，而在人工智能常用的16位浮點數（FP16）方面也可達到A100的1.2倍,，搭配的內存方面內存大小可達A100的1.6倍，內存帶寬也是A100的1.6倍,。與Nvidia全力投入人工智能常用的低精度FP16不同,，MI200仍然兼顧了科學計算常用的FP64，這可能也是想在某種程度上與Nvidia實現差異化競爭,。
在架構方面,，AMD在MI200中也使用了其引以為豪的chiplet高級封裝技術，而這也使MI200成為首款使用chiplet技術的多晶片（multi-die）GPU,。具體來說,，MI200的基本chiplet單元稱為CDNA-2晶片，每個CDNA-2晶片擁有290億個晶體管,，包含有112個計算單元（CU）,，并且搭載了4個HBM2E內存接口，以及8個用于封裝內互聯的Infinity Fabric Link,。每個MI200 GPU則是把兩個這樣的CDNA-2 chiplet使用2.5D封裝技術封裝在一起,。另外，一個容易被忽略的細節(jié)是,，MI200擁有CPU和GPU之間支持內存一致性（coherency）的互聯，這使得MI200配合AMD的CPU有機會實現CPU和GPU共享內存空間，這樣就能減少CPU到GPU內存復制造成的額外開銷,。
總體來說,，AMD MI200的硬件性能可以與Nvidia A100相媲美，在一些高性能科學計算領域甚至比起A100更強,?？紤]到明年Nvidia可能會發(fā)布A100的下一代GPU并且預計有大幅性能提升，AMD的MI200暫時還不太可能直接取代Nvidia占據GPGPU性能最強的寶座,，但是這樣的性能已經足以使得AMD的GPGPU成為Nvidia GPU一個有力的替代性方案,，尤其全球半導體持續(xù)缺貨的形勢也使得許多云端高性能計算的大客戶有考慮Nvidia替代型解決方案的動力。
AMD的GPGPU生態(tài)逐漸進入主流
事實上,，Nvidia能占領GPGPU和AI加速芯片領跑地位不僅僅是依靠其強大的芯片性能,，圍繞芯片性能的CUDA軟件生態(tài)也是Nvidia的一個重要護城河。具體來說,，如何能給開發(fā)者提供一個易用的軟件接口,，能與上游主流生態(tài)框架（例如人工智能領域的PyTorch，TensorFlow等）相集成,，并且能較為簡單地就能充分利用芯片的性能,，是一個需要長期積累的過程，同時一旦成功則會形成一個很高的護城河,。
在這方面,，AMD的軟件生態(tài)相對于Nvidia的CUDA而言，處于后發(fā)地位,，這也是阻礙AMD真正進入GPGPU主流市場的重要瓶頸,。然而，隨著AMD多年來在這方面的投入,，AMD的相關生態(tài)也在逐漸成為主流可選項之一,。
最初，在GPGPU加速人工智能剛剛進入主流視野中時（2012-2015年）,，就在Nvidia已經大局投入CUDA生態(tài)時,，AMD卻沒有官方動作，想要在AMD的GPU上做高性能計算還需要借助第三方OpenCL,，開發(fā)并不容易,。AMD從2015年底開始真正由官方推出一套能支持人工智能等高性能計算的生態(tài)環(huán)境（ROCm），相比Nvidia的CUDA（2007年推出）落后了整整八年的時間,。雖然在ROCm推出之初并沒有得到業(yè)界大規(guī)模應用,，但是好在AMD并沒有放棄這項投資。在經過五年多的努力之后,，今天ROCm相對于剛推出時的狀態(tài)而言,，其成熟程度已經接近了主流選項之一,。舉例來說，目前ROCm已經完成了和主流人工智能框架TensorFlow和PyTorch的整合,，在PyTorch中甚至絕大多數接口都和CUDA版本完全一致,，這就大大降低了開發(fā)難度。
公平地說,，目前AMD的一套軟件開發(fā)生態(tài)已經達到了“可用”的狀態(tài),，但是相較于CUDA生態(tài)還有一些距離。首先,，在訓練方面,，ROCm做單卡訓練已經不成問題，性能也不錯,，但是分布式訓練仍然需要一些額外的支持,。另一方面，在推理方面,，AMD仍然缺乏對應Nvidia TensorRT這樣的高性能推理工具鏈,，因此如果想要在AMD的GPU上做高性能人工智能推理還需要做大量的工作。這或許也是AMD在這次發(fā)布MI200的時候,，仍然把重點放在了環(huán)境較為簡單的科學計算,，而對人工智能只是兼顧。
由于目前AMD的ROCm已經到達了可用的狀態(tài),，我們預計下一步AMD會繼續(xù)和對于云端計算有大量需求的互聯網巨頭合作,，一起進一步共同開發(fā)ROCm生態(tài)環(huán)境。對于互聯網巨頭來說,，他們有足夠的技術團隊來支持和開發(fā)基于AMD平臺的人工智能訓練和部署軟件,，同時他們也有動力去做這件事情，因為擁有AMD和Nvidia兩個供貨商,，比起只有Nvidia一個選項來說,，無論是從芯片供應穩(wěn)定性還是芯片售價來說，都會好很多,。而AMD也可以借助這樣的合作共同開發(fā)來進一步打磨軟件生態(tài)以及芯片架構,，預計會在未來三到五年內會真正成為Nvidia在GPGPU領域真正的競爭對手。
AMD的服務器市場勢頭強勁
這次AMD發(fā)布MI200進一步增強了其在云端服務器市場的地位,。這個月早些時候,，AMD剛剛公布了和Facebook（現名Meta）的合作計劃，其CPU將正式進入Facebook的云端服務器中心,。而在這之前,，AMD還公布了和谷歌的合作計劃，可見目前AMD的CPU在云端服務器市場正在逐漸蠶食Intel的份額,。而在云端人工智能加速卡領域,，MI200的發(fā)布也將成為一個重要的里程碑,，雖然它不能直接取代Nvidia的GPU，但是我們認為AMD距離成為主流GPGPU供貨商僅僅一步之遙,。更重要的是,，云端的CPU和GPU之間存在很強的協同效應，一旦AMD的CPU和GPGPU同時成為云端服務器中心的主流選項,，那么兩者之間的協同效應將使得AMD在這個市場擁有更強的話語權（這也是Nvidia一直在尋求收購ARM的主要原因，因為Nvidia也希望能在CPU領域擁有更強的自研能力）,。同時,，由于AMD同時在CPU和GPU方面有積累，其之前已經投入多年的共享內存空間技術也可望隨著AMD的CPU和GPU成為服務器領域的主流選項而獲得更多應用,，從而進一步提升AMD的該市場的技術實力,。我們認為，未來AMD在服務器領域的與機會獲得更多的市場份額和話語權,，同時這個市場的競爭格局也將隨之發(fā)生改變,。