隨著AI大模型的興起和各類應用的層出不窮，以GPU為代表的算力芯片供不應求、交期拉長，英偉達也當仁不讓地被推向了“算力霸主”的王座。今年以來，其股價已上漲160％，市值一度突破萬億美元，相當于四個AMD、七個英特爾。

然而，作為AI的基礎設施，算力芯片環節的“一家獨大”顯然不是有利于行業長遠發展的生態。因此，市場不免將更多的期待寄托于GPU“二號玩家”AMD身上，而AMD也早早將目標瞄向英偉達的AI王座。AMD究竟有幾分勝算？想窺得這個問題的答案，讓我們將目光移向它的發布會上一探究竟。

當地時間12月6日消息，AMD在美國圣何塞舉辦的“Advancing AI”活動中宣布，將推出全新的AI芯片系列Instinct MI300，包括MI300A和MI300X等型號，以及相應的軟件和服務。MI300A已經開始量產，而MI300X則已經開始發貨。英偉達在AI這一新興市場的主導地位或將受到嚴重挑戰！

MI 300X芯片是適用于各種各樣生成式AI應用場景的芯片；MI 300A則更適用于用在HPC 應用和數據中心上。

在硬件參數配置上，兩顆芯片有共性也有差異。

MI300A 與 MI300X 采用相同的基本設計和方法，兩顆芯片都采用采用了一種名為“3．5D封裝“的技術來生產，并且也都是基于 AMD第四代的Infinity架構打造。

在內存方面，兩顆芯片都采用了現下大熱的HBM 3設計，但是MI 300A用的是 128GB的 HBM 3設計，MI 300X 用的是內存更大的 192GB HBM 3設計；

在計算單元方面，MI 300X 搭載了304個CDNA 3 計算單元，每個計算單元中還有34個計算單位。而MI 300A的計算單元更少，只有228個。

在發布會上，AMD幾乎全程硬剛英偉達，MI300x 全程“拉踩”H100。

據AMD稱，在最常見的大型語言模型內核的性能方面，MI300X比H100略快。

但是，盡管AMD表示，該芯片為大型語言模型提供了相同的訓練性能，但與競爭對手相比，其改進的內存能力將節省大量成本。

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“這是世界上性能最高的生成式人工智能加速器，”AMD首席執行官蘇姿豐在演講中談到MI300X時說。

Instinct MI300X 基于 CDNA 3 架構，這是 AMD 的第三代 GPU 架構，專為數據中心的 AI 和 HPC 工作負載而構建。

但是，盡管AMD在MI300A的HPC和AI融合中更加重視工作負載，但該公司認為MI300X在大型語言模型（如Meta的開源Llama 2系列）上訓練和運行推理方面將具有更大的吸引力。

它配備了 192GB 的 HBM3 高帶寬內存，是 2022 年英偉達 H100 SXM GPU 的 80GB HBM3 容量的 2．4 倍。它也高于英偉達最近宣布的H200的141GB HBM3e容量，后者將于明年第二季度上市。雖然 MI300X 參數上不如英偉達最新產品 H200，但由于 H200 的出貨時間比較晚，因此 MI300X 仍被認為是對當前算力市場的有力補充。

MI300X 的內存帶寬為 5．3 TB／s，比 H100 的 3．3 TB／s 容量高出 60％，也比 H100 的 4．8 TB／s 容量高。

但是，雖然 H100 的 SXM 外形尺寸需要 700 瓦的功率，但 MI300X 的要求略高，功率范圍為 750 瓦。

在HPC性能方面，AMD表示，MI300X可以通過雙精度浮點數學（也稱為FP64）實現高達163．4 teraflops的矩陣運算。對于 FP64 矢量運算，芯片可以達到 81．7 teraflops。這些數字比 英偉達 的 H100 增加了 2．4。

對于單精度浮點數學（也稱為 FP32），MI300X 的矩陣和矢量運算都可以達到 163．4 teraflops。據AMD稱，該芯片的矢量性能是H100所能達到的2．4倍。它補充說，H100 無法進行 FP32 張量運算，因此矩陣運算沒有可比性。

至于關鍵的人工智能性能指標，AMD表示，MI300X比H100快30％，用于TensorFloat－32或TF32（653．7 teraflops）、半精度浮點或FP16（1307．4 teraflops）、大腦浮點或BFLOAT16（1307．4 teraflops）、8位浮點或FP8（2614．9 teraflops）和8位整數或INT8（2614．9 teraflops）。

據AMD稱，在最常見的大型語言模型內核的性能方面，MI300X比H100略快。

對于 Meta 的 700 億參數 Llama 2 模型的內核，MI300x 的中型內核快 20％，大內核快 10％。對于 Flash Attention 2，MI300X 在中型內核上快 10％，在大內核上快 20％。

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“這意味著內核級別的性能實際上直接轉化為更快的結果，”蘇姿豐說。

AMD 沒有透露新品的定價，但 CEO 蘇姿豐聲稱比市場上的其它產品有更高的性價比，目前已向眾多 OEM 合作伙伴發貨。

微軟首席技術官 Kevin Scott 作為發布會的演講嘉賓宣布，MI300X 已經部署到 Azure 當中，Azure ND MI300X 虛擬機現已推出預覽版。 Meta 還宣布將在其數據中心部署 MI300 處理器。另外，惠普、戴爾、聯想等數家數據中心基礎設施提供商，也宣布將計劃在其產品集成MI300。

此前，AMD 預計 AI 芯片將在新財季帶來 4 億美元增收，收入在明年將超過 20 億美元。作為對比，英偉達的數據中心硬件在最新財季的收入為 145 億美元，高于去年同期的 38 億美元。

在發布會上，AMD董事長蘇姿豐表示，預計到2027年，用于數據中心的人工智能芯片的整體市場規模將達到4000億美元，年復合增長率將達到 70％。

在AI這一新興領域中，英偉達已占得先機。而AMD不甘示弱，手握著其“終極武器”，勢必要在算力芯片領域掀起一場“腥風血雨”，究竟能否打敗英偉達，登上AI“王座”？讓我們拭目以待。