- Instinct MI350- ja MI400-kiihdyttimien kehittäminen kilpailemaan datakeskuksissa, joissa on suurempi muistin kaistanleveys.
- Ryzen AI Max PRO julkaistaan integroiduilla NPU-prosessoreilla monimutkaisten kielimallien paikalliseen suorittamiseen.
- Lyö vetoa ROCm:stä avoimen lähdekoodin vaihtoehtona NVIDIAn CUDA-ekosysteemin hallitsevalle asemalle.
- EPYC Venice -prosessoreiden integrointi jopa 256 ytimeen tekoälypalvelininfrastruktuurin optimoimiseksi.
Tekoälyn hallitsemisesta käyty kilpailu on muuttunut lupauksesta täysimittaiseksi laitteistosodaksi. Tällä saralla AMD tehostaa pyrkimyksiään tarjota uskottavia vaihtoehtoja, joiden avulla yritykset ja loppukäyttäjät voivat ottaa käyttöön tekoälymalleja ilman pilviin nousevia kustannuksia tai infrastruktuurin vanhenemista muutamassa päivässä.
Tavoite on selvä: siirtyä yksinkertaisista pilottiprojekteista todelliseen, skaalautuvaan tuotantoon . Tämän saavuttamiseksi yritys keskittyy paitsi raakaenergiaan myös yleisten ongelmien ratkaisemiseen, kuten energianhallintaan, tiedonhallintaan ja jatkuvaan kamppailuun välttää riippuvuus yhdestä markkinoilla olevasta toimittajasta.
Instinct-kiihdyttimet: Suora haaste NVIDIAlle
Datakeskuksissa perinteiset näytönohjaimet eivät riitä; kiihdyttimet ovat välttämättömiä. Tässä kohtaa Instinct MI350 astuu kuvaan ja lupaa valtavan harppauksen eteenpäin, sillä se on jopa 35 kertaa nopeampi päättelytehtävissä kuin edeltäjänsä. Näissä peloissaan on 288 Gt HBM3E-muistia, minkä ansiosta ne pystyvät käsittelemään massiivisia työnkulkuja hämmästyttävän helposti.
Mutta AMD ei aio pysähtyä tähän, vaan tähtäimessä on jo Instinct MI400 vuodelle 2026. Näiden sirujen odotetaan saavuttavan 40 PFLOPSin FP4-tarkkuudella ja niissä on jopa 432 Gt HBM4-muistia. Kaikki tämä integroidaan Helios-räkkeihin, arkkitehtuuriin, joka on suunniteltu kilpailemaan suoraan NVIDIA-ratkaisujen kanssa ja tarjoaa todella hämmästyttävän kaistanleveyskapasiteetin .
Pitkällä aikavälillä tiekarttaan kuuluvat EPYC Verano ja Instinct MI500X, jotka voisivat hyödyntää TSMC:n 1,6 nm:n valmistussolmua. Strategia on selkeä: päihittää kilpailijat muistikapasiteetissa ja siirtonopeudessa, missä todellinen etu piilee massiivisten kielimallien kouluttamisessa.
Ohjelmistoekosysteemi ja CUDA-seinä
Kyse ei ole pelkästään tehokkaasta laitteistosta. AMD:n suurin heikkous on historiallisesti ollut ohjelmisto. Vaikka NVIDIA dominoi CUDA:lla, joka on kaikkien käyttämä standardi, AMD on valinnut ROCm:n . Tämän avoimen lähdekoodin alustan versio 7 pyrkii kuromaan umpeen kuilua ja olemaan jopa CUDAa tehokkaampi tietyissä tilanteissa, kuten DeepSeek R1 -mallissa.
Silti edessä oleva tie on haastava, koska monet kehittäjät kokevat, että AMD:n ohjelmistossa on edelleen bugeja, jotka vaikeuttavat koulutusta . Tulevan menestyksen avain ei ole uusien ydinten lisääminen, vaan sujuvan ohjelmointikokemuksen varmistaminen, joka ei ole insinööreille päänsärky.
Tekoäly pöytätietokoneissa ja kannettavissa tietokoneissa: Ryzen AI ja Radeon
Käyttäjille, joilla ei ole kellaritason datakeskusta, AMD on julkaissut Ryzen AI Max PRO -prosessorit . Näissä siruissa on erillinen NPU, jonka teho on 50 TOPS, minkä ansiosta esimerkiksi Llama 3.1 70B:n kaltaiset tehtävät voidaan suorittaa sekä paikallisesti että offline-tilassa – mikä tuntui vielä vähän aikaa sitten tieteisfiktiolta kompaktissa laitteessa – mikä helpottaa tekoälymallien suorittamista tietokoneella.
Grafiikan osalta Radeon RX 9000 -sarja, erityisesti RX 9070 16 Gt:n VRAM-muistillaan, on helppokäyttöinen aloituskohta niille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä säästämättä rahaa. Vaativimmille käyttäjille Radeon AI PRO R9700 nostaa riman 32 Gt:iin, mikä poistaa laitteen pullonkaulat.
Palvelininfrastruktuuri: EPYC Venice
Nämä näytönohjaimet käyttävät palvelinprosessoreita. Tulevat Zen 6:een perustuvat EPYC Venice -prosessorit lupaavat jopa 256 ytimen versioita. Tämä 70 prosentin suorituskyvyn parannus edelliseen sukupolveen verrattuna on elintärkeää, jotta suorittimesta ei tule pullonkaulaa näille tehokkaille tekoälykiihdyttimille.
On mielenkiintoista nähdä, miten markkinat alkavat reagoida. OpenAI:n Sam Altmanin kaltaiset henkilöt ovat jo myöntäneet, että AMD:n ratkaisut tulevat olemaan hämmästyttäviä komponentteja heidän datakeskuksissaan. Tämä osoittaa, että vaikka NVIDIAlla on suurin markkinaosuus, teollisuus etsii epätoivoisesti vaihtoehtoa, joka on tehokkaampi ja ennen kaikkea halvempi toteuttaa.
AMD:n strategia yhdistää mullistavan laitteiston muistin ja prosessointitehon osalta aggressiiviseen pyrkimykseen demokratisoida tekoälyohjelmistoja. Integroimalla erillisiä tekoälymoottoreita kannettavista tietokoneista monimutkaisimpiin palvelinräkkeihin yritys pyrkii tekemään tekoälystä enää kalliin ylellisyyden, vaan helposti saatavilla olevan ja tehokkaan työkalun kaikenlaisille ammattilaisille ja yrityksille.
