產業評析／AMD AI軟體追得上NVIDIA？官方直球對決用兩關鍵拚勝負

「NVIDIA有CUDA（應用軟體加速程式庫），AMD的nstinct加速器算力雖高，但軟體方面，別人發展這麼久，AMD怎麼趕得上？」AMD Solutions Day 2023上，資深業務副總林建誠直球對決業界對AMD最常見的疑問。他強調，AMD發展軟體ROCm已6～7年，下半年第6代就將推出，強調開源對用戶利多於弊，而另一優勢是只需用較少GPU就能訓練大型AI模型。

今年繪圖晶片雙雄角力戰場擴及AI領域，AMD強調不只有CPU及GPU，還包括FPGA及SOC，AI領域的布局更從雲端邊緣運算及終端逐漸完整，就看終端客戶買不買單。

AMD代號Genoa的第4代EPYC伺服器處理器去年推出，包括對雲原生應用服務開發的代號Bergamo最高核心數已經來到128核，以及針對科學運算需求（如熱傳導或流體力學）推出代號Geona X處理器，針對電信與邊緣運算的代號Siena伺服器處理器下半年也將問世，去年下半年並將Ryzen放入伺服器入門級位置，另外Xilinx針對裝置端推論用途的Versal SoC，以及面向消費端的Ryzen 7040 AI筆電處理器，讓產品陣線更為完整。

而由於算力效能受肯定，雲端客戶包括AWS、Meta、微軟Azure從上一代就積極採用AMD EPYC平台，加上針對AI應用推出的加速器Instinct MI300X及Instinct MI300A（APU晶片）今年底前將問世，跟NVIDIA的AI繪圖卡H100及未來將推出的Superchip Grace Hopper對標，兩巨頭狹路相逢，AMD能否在AI戰場拿下一局也受矚目。

AMD也在20日秀出目前已經採用AMD平台進行的國際大客戶AI專案一壯聲勢，林建誠指出，除蟬聯全球500大超級電腦第一Frontier的正投入癌症研究，全球第三大超級電腦LUMI位於芬蘭，也協助艾倫人工智能研究所（AI2）籌劃一個芬蘭語的大型語言模型OLMo，含130億個自然語言處理參數，另外，韓國電信也基於AMD平台建立一個111億個參數的大語言模型。

「今年底會有超過800個AI專案，AWS 跟甲骨文也宣布第2季度導入Geona，」林建誠表示，AWS開發自有ARM解決方案相當知名，但在AI應用上導入超過100個Instinct AI加速器，顯然也是因為看好AMD新平台效能之故，另外META上週也宣布今年下半導入Pergamo。

林建誠表示，相同的AI模型而言，使用AMD的MI300X可比對手使用較少的GPU，相對更經濟實惠，「Get more，pay less！」他說，而不會如對手倡議的the more you buy ,the more you save（買越多越賺到），「語言模型非常大，對客戶而言用越少GPU是很重要的，因為成本可以更低。」他說，當只有一家GPU供應商時很難比較，但當供應商多元時，除PUE之外，總耗電量也應關注。

Hugging Face是一家聊天機器人服務公司，目前已有50萬種AI模型，每周有超過5000個AI模型上線，也將以AMD平台進行優化。

林建誠強調，AMD針對AI加速器推的軟體庫ROCm從2016年開始，至今已6～7年，但很多人會質疑，對手NVIDIA的CUDA已經做很久，AMD怎麼趕得上？對此林建誠也提3個回應，首先是AMD在AI的軟體ROC m下半年將跨入第6代，發展時間已6～7年不算短；其次，AMD是走開放架構；第三是AMD的AI加速器生態系成熟度已經很高。

「對手是端到端都提供方案，我們提供硬體跟軟體，讓客戶去選擇開放架構及模型，企業若用開放框架，就會使用到ROCm跟Instinct硬體已經搭配優化過的方案，這是你自己基於開源架構建立的模型，有自己的解決方案，藉此累積經驗，而不只是複製API，結果很多知識都是別人的。」他說。

「我們希望提供價值給廠商，希望藉由開源，台灣夥伴不只是硬體搭配出貨，雖然這樣很快，但裡面能創造的加值跟客戶關係深化空間就不多，這是很大差異。」AMD面對數百位供應商的Solution Day以軟體開放性及高效能低成本兩大訴求向產業客戶招手，能否奏效，2024年將是關鍵時刻。

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