人工智能芯片是什么意思-AMD推出重磅AI芯片挑战英伟达！

据华尔街消息，AMD 周三发布了备受期待的全新 MI300 系列 AI 芯片，包括 MI300A 和 MI300X 芯片，瞄准了这个由 NVIDIA 主导的市场。 此类芯片在处理人工智能训练中涉及的大数据集方面比传统计算机处理器更好。 此次新品发布是AMD 50年历史上最重要的产品之一，有望挑战Nvidia在热门人工智能加速器市场的地位。

据AMD称，新芯片是性能最高的芯片，拥有超过1500亿个晶体管。 与NVIDIA H100芯片相比，AMD的新芯片拥有2.4倍的内存和1.6倍的内存带宽。 训练性能与H100芯片相当表情包设计，运行AI模型比NVIDIA快很多。

与Nvidia的H100相比人工智能芯片是什么意思，新的MI300X芯片的性能可提高高达60%。 在与H100（Llama 2 70B版本）的一对一比较中，MI300X的性能提升高达20%。 与H100（FlashAttention 2版本）一对一比较，性能提升高达20%。 在8对8服务器与H100（Llama 2 70B版本）的比较中人工智能芯片是什么意思，性能提升高达40%。 在与 H100 (Bloom 176B) 的 8 对 8 服务器比较中，性能提升高达 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芯片通过与AI算法的协同设计，满足AI计算对算力的超高需求。 目前主流的AI加速计算主要采用搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片的CPU系统。

近年来，国内AI加速芯片厂商不断发力，在该领域取得了快速进展。 相关产品陆续发布，涵盖了AI推理和AI训练的需求，包括基于通用GPU架构的芯片和基于ASIC架构的芯片。 ，此外，类脑架构芯片也出现，总体呈现多元化发展趋势。

——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。 随着人工智能技术的成熟和数字基础设施的不断完善卡通人物，人工智能的商业应用将加速，带动AI芯片市场的快速增长。 预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达到726亿美元。

——AI芯片竞争格局

从应用领域分类来看，NVIDIA在全球云训练芯片市场占据主导地位。 目前，NVIDIA的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练解决方案。 另外还有两种解决方案：OpenCL+AMD GPU、第三方异构计算平台、云计算服务商自研加速芯片。 基于不同的解决方案，全球各芯片厂商都推出了用于云训练的人工智能芯片。

从全球云推理芯片竞争格局来看，云推理芯片百家争鸣，各有千秋。 与训练芯片相比，推理芯片考虑的因素更加全面：单位功耗算力、延迟、成本等。最初推理也是采用GPU进行加速，但由于应用场景的特殊性，需要基于特定的神经网络算法进行优化会带来更高的效率，FPGA/ASIC的性能可能会更加突出。 除了英伟达、谷歌、赛灵思、Altera（英特尔）等传统芯片厂商涉足云推理芯片外，Wavecomputing、Groq等初创公司也加入了竞争。 中国企业中，寒武纪、比特大陆也在积极发展云芯片业务。

尽管整个AI芯片市场的竞争相当激烈，但AMD在周三对未来市场规模给出了大胆而令人震惊的预测，认为AI芯片市场将迅速扩大。 具体来说，人工智能（AI）芯片市场预计到2027年将达到4000亿美元以上，年复合增长率高达70%，是8月份预测的1500亿美元的近两倍，凸显了人们对AI的期待。硬件正在迅速变化。

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