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近日TrendForce发布的芯片设计公司排名又引来了一波热点,最受关注的当然还是挤入前十的韦尔股份和Cirrus Logic,但不少人忽略的是,在完成对赛灵思的收购之后,AMD终于超过了霸主第四多年的联发科,成为了排名第四的芯片设计公司,朝着第三发起了冲击。
如日中天的AMD
在过去的7年内,AMD似乎一直处于竞争的最前沿,时不时就会露出“拳打英特尔”,脚踢“英伟达”之势,无论是产品创新还是盈利能力都完成了惊人的转变,股价也随之节节攀升。在现任CEO苏资丰的带领下,AMD一直在选择先进的工艺打造其CPU和GPU芯片,顺利从英特尔和英伟达手中夺下了一定的份额,上个季度的营收同比增长了近71%。
Frontier超级计算机 / 橡树岭实验室
在不久前公布的全球前500超算排名中,同样使用AMD EPYC CPU和Instinct MI 250 GPU的两台超算丰碑夺下了第一和第三的位置。除此之外,AMD在服务器市场的份额也开始节节攀升,消费端的购买意愿也达到了新高点。此外,经受过收购灾难的AMD再度开启了收购之路,先是收购了Xilinx,随后又收购了Pensando,很明显AMD想要保持这个势头,超过前面的博通,甚至是英伟达,但要想闯进前三,AMD本身还有一些需要解决的问题。
软件成了历史遗留问题
如果你有关注过AMD和英伟达两家的这几年的发布会,就能发现了一个很明显的差异,那就是AMD更喜欢在硬件上做文章,而英伟达除了日常的硬件推陈出新外,很明显也在不断宣传其软件方案,而且这些软件方案不仅与其硬件产品配套推出外,甚至吸引人的程度也要更高一筹。比如英伟达RTX GPU和元宇宙方案Omniverse,DRIVE Hyperion汽车平台和Drive OS操作系统等等。
Omniverse生态 / 英伟达
这种两家对软硬件的侧重异同也可以从发布会的形式上看出,AMD的发布会明显更像是精心安排的宣发,而少了面向开发者的小型会议。除了每年的GDC大会外,基本上很少看到AMD自己举办这类研讨会。反观英伟达,无论是GDC还是自己的GTC,都有满满的会议安排,覆盖了从自动驾驶、机器人到AI开发等多个领域。
其实这也不能怪AMD,英伟达自己在软件上的重心也不是一朝转移过去的,我们要将目光放回数年前。2014年到2015年正是英伟达发展CUDA生态的黄金时期,新的Maxwell架构带来了当时性能最强的CUDA的GPU。
反观这时的AMD,苏妈刚刚上任AMD的CEO,还在竭力挽回濒临破产的公司。可以说那时的英伟达在悠哉地发展自己的软件生态,而AMD经历了一系列设计失误后,连生存都成问题,更不用说花钱打造高成本高投入的软件生态了。
而到了如今这个节骨眼上,AMD已经摆脱了危机,从财报来看上季度58.9亿美元的收入也与82.9亿美元的英伟达在同一层级了,照理说AMD也该着手软件生态了。
AMD开始出招
落后归落后,并不代表AMD打算就此摆烂了,继续专研自己的硬件产品,这对于产品竞争力来说也不是一件好事。所以目前的AMD已经开始在软件上下注了,其中之一就是打造自己的GPU编程软件栈ROCm。这套软件栈成了AMD在HPC和超算市场重获新生的功臣之一,在CDNA架构GPU的支持下,AMD已经成了首个带来Exa级别超算的硬件公司。但AMD没有因此满足,反倒开始觊觎起稳坐AI宝座上的英伟达。
全球在做AI硬件的公司基本软件生态上都是各自为战,无一不眼馋英伟达建立起的大一统CUDA生态。要说AMD没有半点想法肯定是假的,如果能够网罗到与日俱增的AI开发者,势必能培养一波用户粘性和“信仰”,至少目前在训练人工智能模型的“炼丹师”们的角度来看,缺少矩阵计算硬件单元的消费级A卡是绝对没有任何吸引力的。
AMD开始从软件上下手,比如今年发布的ROCm 5.0,就加入了少数RNDA2消费级GPU的支持。对于想要移植CUDA代码的开发者,也可以直接用ROCm中HIP,将CUDA代码转换成可移植的C++代码,而且对代码性能几乎毫无影响。
但这明显不是CUDA的替代品,而是将CUDA转换成一个通解,并没有在AMD自己的产品上体现任何优势,反倒让CUDA的一众特性更加耀眼,开发者也不想招来同时维护两套代码的麻烦。
Unified AI软件栈 / AMD
AMD想到的办法,就是再打造一套同一的AI软件栈,将旗下的CPU、GPU和Xilinx的自适应SoC都纳入这个Unified AI软件栈下。而且对于Ryzen、EPYC这类CPU产品,AMD未来也将把Xilinx的AI引擎集成进去,来满足中小型AI模型的需求。
英伟达在收购后的整合上做的非常好,现在看来AMD也在践行同样的思路,先收购的Xilinx走在了前面,至于之后如何将Pensando的DPU软硬件生态整合进AMD的解决方案中,就看AMD在服务器上的野心如何了。
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