- „Instinct MI350“ ir „MI400“ greitintuvų kūrimas, siekiant konkuruoti duomenų centruose su didesniu atminties pralaidumu.
- „Ryzen AI Max PRO“ pristatymas su integruotais NPU, skirtais sudėtingiems kalbos modeliams lokaliai paleisti.
- Statykite už ROCm kaip atvirojo kodo alternatyvą NVIDIA CUDA ekosistemos dominavimui.
- „EPYC Venice“ procesorių integravimas su iki 256 branduolių, siekiant optimizuoti dirbtinio intelekto serverių infrastruktūrą.
Lenktynės dėl dirbtinio intelekto dominavimo iš pažado virto visišku aparatinės įrangos karu. Šioje srityje AMD deda daugiau pastangų, kad pasiūlytų patikimas alternatyvas, leidžiančias įmonėms ir galutiniams vartotojams diegti dirbtinio intelekto modelius be staigių išlaidų ir infrastruktūros pasenimo per kelias dienas.
Tikslas aiškus: pereiti nuo paprastų bandomųjų projektų prie realios, keičiamo masto gamybos . Siekdama šio tikslo, bendrovė daugiausia dėmesio skiria ne tik žaliavinei energijai, bet ir įprastų problemų, tokių kaip energijos valdymas, duomenų valdymas ir nuolatinė kova siekiant išvengti priklausomybės nuo vieno tiekėjo rinkoje, sprendimui.
„Instinct“ greitintuvai: tiesioginis iššūkis NVIDIA
Kalbant apie duomenų centrus, įprastų GPU nepakanka; būtini greitintuvai. Čia praverčia „ Instinct MI350“ , žadantis didžiulį šuolį į priekį – iki 35 kartų greitesnis išvadų apdorojimo užduotims atlikti nei jo pirmtakai. Šie įrenginiai gali pasigirti 288 GB HBM3E atminties, kuri leidžia jiems stebėtinai lengvai valdyti didelius darbo srautus.
Tačiau AMD tuo neapsiriboja ir jau nusitaikė į „ Instinct MI400“ lustą 2026 metams. Tikimasi, kad šie lustai pasieks 40 PFLOPS FP4 tikslumu ir turės iki 432 GB HBM4 atminties. Visa tai bus integruota į „Helios“ stelažus – architektūrą, skirtą konkuruoti su „NVIDIA“ sprendimais ir siūlyti išties stulbinamą pralaidumo pajėgumą .
Ilgalaikėje perspektyvoje plane numatyti „EPYC Verano“ ir „Instinct MI500X“, kurie galėtų panaudoti „TSMC“ 1,6 nm gamybos mazgą. Strategija aiški: pranokti konkurentus atminties talpa ir perdavimo greičiu, nes būtent čia slypi tikrasis pranašumas mokant masinius kalbos modelius.
Programinės įrangos ekosistema ir CUDA siena
Ne viskas sukasi apie galingą aparatinę įrangą. Didžiausias AMD trūkumas istoriškai buvo programinė įranga. Nors NVIDIA dominuoja su CUDA – standartu, kurį naudoja visi, AMD pasirinko ROCm . Šios atvirojo kodo platformos 7 versija siekia panaikinti šią spragą, netgi tapdama efektyvesnė už CUDA tam tikrose situacijose, pavyzdžiui, „DeepSeek R1“ modelyje.
Nepaisant to, ateitis yra sudėtinga, nes daugelis kūrėjų mano, kad AMD programinėje įrangoje vis dar yra klaidų, kurios apsunkina mokymą . Raktas į būsimą sėkmę slypi ne didesniame branduolių skaičiavime, o sklandaus programavimo užtikrinime, kuris nesukeltų galvos skausmo inžinieriams.
Dirbtinis intelektas staliniuose ir nešiojamuosiuose kompiuteriuose: „Ryzen AI“ ir „Radeon“
Vartotojams, neturintiems duomenų centro rūsyje, AMD pristatė „ Ryzen AI Max PRO“ procesorius . Šiuose lustuose integruotas specialus NPU, kurio našumas siekia 50 TOPS, todėl tokios užduotys kaip „Llama 3.1 70B“ gali būti vykdomos lokaliai ir neprisijungus prie interneto (tai dar neseniai atrodė kaip mokslinė fantastika kompaktiškame įrenginyje), todėl dirbtinio intelekto modelius kompiuteryje lengviau paleisti.
Kalbant apie grafiką, „Radeon RX 9000“ serija, ypač „RX 9070“ su 16 GB vaizdo atminties, yra prieinamas pasirinkimas tiems, kurie nori atlikti dirbtinio intelekto tyrimus neišleisdami daug pinigų. Reiklioms vartotojams „Radeon AI PRO R9700“ pakelia kartelę iki 32 GB, pašalindama bet kokias įrenginio veikimo kliūtis.
Serverio infrastruktūra: EPYC Venice
Šie GPU priklauso nuo serverių procesorių. Būsimi „EPYC Venice“ procesoriai , paremti „Zen 6“, žada variantus su iki 256 branduolių. Šis 70 % našumo padidėjimas, palyginti su ankstesne karta, yra gyvybiškai svarbus siekiant užkirsti kelią CPU tapti šių galingų dirbtinio intelekto greitintuvų kliūtimi.
Įdomu stebėti, kaip rinka pradeda reaguoti. Tokie veikėjai kaip Samas Altmanas iš „OpenAI“ jau pripažino, kad AMD sprendimai bus puikūs komponentai jų duomenų centruose. Tai rodo, kad nors NVIDIA užima didžiausią rinkos dalį, pramonė desperatiškai ieško alternatyvos, kuri būtų efektyvesnė ir, svarbiausia, pigesnė įdiegti.
AMD strategija derina novatorišką atminties ir apdorojimo galios techninę įrangą su agresyviomis pastangomis demokratizuoti dirbtinio intelekto programinę įrangą. Integruodama specializuotus dirbtinio intelekto variklius nuo nešiojamųjų kompiuterių iki sudėtingiausių serverių stelažų, bendrovė siekia, kad dirbtinis intelektas nebebūtų brangi prabanga, o prieinama ir efektyvi priemonė bet kokio tipo specialistams ar verslui.
