AMD-მ, რომელიც კომპიუტერული პროცესორებისა და გრაფიკული ტექნოლოგიების გამოშვებითა და განვითარებით არის ცნობილი, განაცხადა, რომ Nvidia-ს დომინაციის შესაჩერებლად ახალ AI ჩიპს, MI300X-ს გამოუშვებს.
AMD-მ, რომელიც კომპიუტერული პროცესორებისა და გრაფიკული ტექნოლოგიების გამოშვებითა და განვითარებით არის ცნობილი, განაცხადა, რომ Nvidia-ს დომინაციის შესაჩერებლად ახალ AI ჩიპს, MI300X-ს გამოუშვებს.
ანალიტიკოსების აზრით, ამ ეტაპზე AMD Nvidia-სთვის, რომელიც ამჟამად AI ჩიპების ბაზარზე 80%-ზე მეტი ბაზრის წილით დომინირებს, ყველაზე დიდ გამოწვევას წარმოადგენს.
GPU არის ჩიპები, რომლებსაც უახლესი AI პროგრამების შესაქმნელად ისეთი კომპანიები იყენებენ, როგორიცაა, მაგალითად, OpenAI.
თუ AMD-ის ხელოვნური ინტელექტის ჩიპები დეველოპერებმა და სერვერების შემქმნელებმა Nvidia-ს პროდუქტების შემცვლელად გამოიყენს, ეს ჩიპების მწარმოებელს, რომელიც ყველაზე მეტად თავისი ტრადიციული კომპიუტერული პროცესორებით არის ცნობილი, პრობლემას შეუქმნის.
AMD-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, ლიზა სუმ ინვესტორებსა და ანალიტიკოსებს სან-ფრანცისკოში განუცხადა, რომ AI კომპანიის «ყველაზე დიდი და სტრატეგიული გრძელვადიანი ზრდის შესაძლებლობაა».
«ვფიქრობთ, რომ მონაცემთა ცენტრის ხელოვნური ინტელექტის აქსელერატორი წელს დაახლოებით 30 მილიარდ აშშ დოლარამადე გაიზრდება, ხოლო 2027 წლისთვის 150 მილიარდ აშშ დოლარს გასცდება». — თქვა სუმ.
AMD-მ ახალი ჩიპის ფასი არ გაამჟღავნა — ამ ნაბიჯმა შეიძლება Nvidia-ს GPU-ების ფასებზე ზეწოლა მოახდინოს — H100, რომელიც შეიძლება $30,000 ან მეტი ღირდეს. GPU-ს დაბალმა ფასებმა შესაძლოა გენერაციული AI აპლიკაციების მომსახურების მაღალი ღირებულების შემცირებას შეუწყოს ხელი.
გასულ თვეში, ლიზა სუმ თქვა, რომ მიუხედავად იმისა, რომ MI300X ამ შემოდგომაზე იქნება ხელმისაწვდომი, კომპანია უფრო დიდი მოცულობით მიწოდებას მომავალ წელს დაიწყებს. სუმ დამატებითი დეტალები 13 ივნისს, პრეზენტაციის დროს გაამხილა.
«მე მიყვარს ეს ჩიპი». — თქვა სუმ.
AMD-მ თქვა, რომ ახალი MI300X ჩიპი და CDNA არქიტექტურა დიდი ენის მოდელებისთვის და სხვა უახლესი AI მოდელებისთვის არის განკუთვნილი.
MI300X-ს შეუძლია 192 გბ-მდე მეხსიერება გამოიყენოს. მაგალითად, კონკურენტი Nvidia-ს H100 მხოლოდ 120 GB მეხსიერებას უჭერს მხარს.
გენერაციული AI აპლიკაციებისთვის დიდი ენობრივი მოდელები უამრავ მეხსიერებას იყენებნ, რადგან ისინი გამოთვლების მზარდ რაოდენობას აწარმოებენ. AMD-მ 40 მილიარდ პარამეტრიანი მოდელი, Falcon, დაანონსა. OpenAI-ის GPT-3 მოდელს 175 მილიარდი პარამეტრი აქვს.
ერთ-ერთი მიზეზი, რის გამოც ხელოვნური ინტელექტის დეველოპერები ისტორიულად Nvidia ჩიპებს ამჯობინებეს, არის ის, რომ მას კარგად განვითარებული პროგრამული პაკეტი, სახელწოდებით CUDA აქვს, რომელიც მათ საშუალებას აძლევს ჩიპის ძირითად აპარატურულ მახასიათებლებზე მიიღონ წვდომა.
