Yüksek performanslı bilgi işlem ekolojisine saldırmak için CPU ve GPU'ya güvenen AMD, AI pazarını ortaya koyuyor
AMD, geçmişte PC pazarında sürekli aksaklıklar yaşasa da, CPU ve GPU mimarileri derin deneyime sahip ve ilgili teknik temel kötü değil, ancak gerçek ekolojik değişiklikler genellikle beklentilerin ötesinde, bu da mimarinin pazardaki değişikliklere cevap veremeyecek kadar geç başlatılmasına neden oluyor. Epistar'ın dökümhane ortakları tarafından her zaman aşağı çekilir ve pazar payı küçülmeye devam eder ve anahtar sunucu alanında neredeyse tamamen boştur.
Ancak 2017'de yeni yapının lansmanı piyasaya yeni bir AMD anlayışı kazandırdı. PC ürünlerinin gerçek performansı piyasa tarafından kabul edildi ve profesyonel bilgi işlem düzeni fermente olmaya ve yavaş yavaş pazara girmeye başladı. Profesyonel bilgi işlem ürünleri açısından, CPU Intel'den daha aşağı değildir ve GPU ürünleri NVIDIA ile aynı seviyededir. NVIDIA, GRID sunucusunu Intelin Xeon yerine AMDnin Epyc işlemcisiyle önermektedir. X86 ile güçlü GPU / GPGPU'yu birleştirmenin doğasında var olan avantajlarla, gelecekte yüksek performanslı bilgi işlem ve hatta yapay zekanın gerektirdiği derin öğrenme çözümleri açısından büyük bir pazar potansiyeli olacak.
Şekil AMD'nin gelecekteki yüksek performanslı bilgi işlem düzeni, GPU çok önemli bir parça olacak. (Kaynak: AMD)
Başlangıçta bilgisayar pazar payını geri kazandıktan sonra, bir sonraki tur profesyonel bilgi işlem alanına odaklanacak
AMD, 2017'de 14 nm ve yeni tasarlanmış bir mimari yardımıyla bilgisayar pazarına yeniden girdi ve geliri de önemli ölçüde arttı. 2017 ikinci çeyrek mali raporuna göre, tek çeyrek net zararı hala 16 milyon dolardı, ancak önceki çeyreğe kıyasla 2016'da aynı dönemde 25 milyon veya 81 milyon net zarar net bir şekilde toparlandı.Yeni ürün düzeninin devreye girmeye başladığı görülmektedir.Wall Street'e dayalı araştırma kurumları da AMD'nin üçüncü çeyrekte ve gelecekte karlılığa ulaşacağını tahmin etmektedir. Gelir de çeyrek dönem artacak.
Bununla birlikte, PC ürünlerinin stratejisi giderek daha azını almak ve kral olarak uygun fiyatlı olmaktır Teknolojik yenilikler var, ancak çok fazla özellikle parlak noktalar yok. Sunucu pazarının planlanması o kadar basit değil, çok uzun süredir piyasada olmaması nedeniyle bu yıldan önce piyasaya çözüm bulunamadığından AMD ekolojik boyuta yöneldi.
Bu ekolojik yönlerin düzeni, HSA (Heterojen Sistem Mimarisi), Heterojen Sistem Mimarisi), açık hesaplama dili OpenCL (Açık Hesaplama Dili) ve çapraz platform iki boyutlu ve üç boyutlu grafikler ve hesaplama uygulama programı arayüzü Vulkan'ın tasarım katkılarını içerir. Standartlara hakim olmak piyasayı kontrol edecek AMD, büyük yüksek performanslı bilgi işlem / grafik standartlarını kendine önyargılı hale getirmeyi başardı ve bu da pazar düzenine yardımcı oldu.
Bu teknolojik çabalar, ister hesaplama çözümlerinin tasarımı ve konfigürasyonu, ister çizim API'lerinin inovasyonu, ister sistem platformunun desteği ve ekolojinin kurulması olsun, uzak geleceğe yöneliktir.Pazar başarılı bir şekilde eğitilirse, ekolojik temel de bu arada atılacaktır. Ürün piyasaya sürüldükten sonra, önceden ekilmiş parçaları sorunsuz bir şekilde hasat edebilirsiniz.
2017 yılında, VEGA mimarisine dayalı GPGPU hesaplama hızlandırıcı kartı piyasaya sürüldü ve müşteri tepkisi de iyiydi. Sunucu pazarı için daha çok vurma ve daha az vurma rotasını izleyerek Epyc mimarisini piyasaya sürdü ve çekirdek sayısı büyük ölçüde arttı. 32 çekirdeğe kadar tek bir yonga yapılandırılabilir.Çok çekirdekli tutkal olmasına rağmen, yeni tasarlanan Infinity Fabric veri yolu ile birleştirildi. Zayıf değil, Intel'i ultra çok çekirdekli sunucu yongası ürünlerini zorlamaya zorluyor.
AMDnin ikinci çeyrek gelir toparlaması, temel olarak bilgisayar pazarının büyümesinden kaynaklanıyordu. Profesyonel pazar ürün düzeni, üçüncü çeyreğe kadar piyasaya sunulmayacak. Yukarıda belirtilen teknik düzen etkili olduğundan, yüksek performanslı bilgi işlem kısmı Polaris ve VEGA mimarilerine dayalı Epyc sunucu CPU ve GPGPU hızlandırma çözümlerinin pazar tarafından tanındığı ve ithalat hızının giderek arttığı söyleniyor. Şimdilik, Baidu, Alibaba ve Microsoft dahil olmak üzere, art arda AMD tabanlı yüksek performanslı bilgi işlem çözümlerini tanıttılar, amaç derin öğrenmede karşılaşılan performans darboğazını çözmektir.
Bir yazılım ekosisteminin kurulması, AMD'nin derin öğrenme uygulamalarını devreye almasındaki en büyük zorluktur
Mevcut pazar konumu açısından AMD, gerçekten NVIDIA'dan çok daha düşük ve hatta Intel'den daha düşük. Bu durumun ardında pek çok faktör var.Geçmişte PC pazarının dezavantajlarına bağlıydı ve diğer alanların geliştirilmesinde eksikti. NVIDIA on yıldan uzun süredir derin öğrenme üzerinde çalışıyor ve CUDA ile ilgili yazılım ve donanım çözümleri halihazırda dünyadaki en güçlü çözüm. En büyük ve en esnek çözüm, Buna karşılık, AMD heterojen bilgi işlemin ekolojik boyutunda bir düzene sahip olmasına rağmen, yalnızca üç ila beş yıl oldu ve yalnızca bu yıl rekabetçi bir donanım hesaplama mimarisini piyasaya sürdü.
Artık donanım hakkında çok fazla şüphe kalmadığına göre, peki ya yazılım desteği bölümü? CUDA'nın çok güçlü olması bir sorundur. AMDnin buna yönelik stratejisi Radeon Open Compute projesidir (ROCm). Open Compute projesinden miras alınan bu planı Radeon çözüm ekosistemini güçlendirmek için kullanmayı umuyor. CUDAdan en büyük farkı ROCmnin kaynak kodunun açık olmasıdır.
Şekil ROCm, eksiksiz bir yazılım çerçevesi sağlar ve daha da önemlisi, kaynak kodu tamamen açıktır. (Kaynak: AMD)
ROCm platformu, birden çok GPU'nun eşzamanlı çalışmasını destekleyebilir ve hatta sunucular arası GPU yönetimini destekleyebilir.Ayrıca, ROCm ayrıca yerleşik bir derleyiciye sahiptir ve hatta orijinal olarak yalnızca CUDA'yı destekleyen yerel olmayan uygulamaları bile derleyip çalıştırabilir, ancak verimlilik yerel uygulamalar kadar iyi olmayabilir , Ancak bu, ROCm ekosistemini büyük ölçüde genişletebilir, bu yaklaşım akıllıca değildir.
Bu plan, AMD tarafından geçmişte önerilen HSA spesifikasyonunu ve OpenCL ile ilgili yazılıma katkılarını kapsıyor.Yeni başlatılan Radeon Instinct bilgi işlem hızlandırıcı kart donanımı ile birlikte, NVIDIA / CUDA ile rekabet edebilecek bir platform oluşturacak. Tabii ki, yalnızca GPGPU ekolojisi açısından AMD yeterince güçlü olmayabilir, ancak AMD aynı zamanda NVIDIA'nın sağlayamadığı dünyanın yalnızca Intel'den sonra ikinci X86 teknolojisine sahip.
Çünkü AMD, sunucudaki en önemli anahtar bileşenler olan CPU ve GPU donanımını ve ekolojik parçaları paketleyebildiğinden, ilgili ürünlerin yapısal tutarlılığını büyük ölçüde artırabilir ve optimizasyonun zorluğunu azaltabilir. Buna karşılık, NVIDIA hala üçüncü parti CPU'larla işbirliği yapmak zorunda, bir zayıflık olmasa da, genel mimari ve tasarım esnekliği açısından AMD'den daha zayıf olabilir.
Elbette AMD'nin sektörün tam güvenini kazanmak için uygulanması gereken pek çok parçası var. Ancak teknik açıdan AMDnin CPUsu Intelden ve GPU da NVIDIAdan aşağı değil. Şu anda eksik olan şey Ekolojik olgunluğun gelişmesi için hala zamana ihtiyacı var.
Derin öğrenme ve yapay zeka bir sonraki savaş alanıdır
AMD, 2016'dan önce derin öğrenmede neredeyse boştu, ancak 2017'den sonra AMD, Intel ve NVIDIA'dan daha az önemli olmayan derin öğrenme çözümü sağlayıcılarından biri haline geldi. AMD şu anda başarılı PC ürün düzeninden yararlanıyor Şirketin operasyonları istikrarlı olduktan sonra, yapay zekaya daha fazla odaklanılacaktır.
AMD CEO'su Su Zifeng, AMD'nin 2017'de piyasaya sürülen yeni CPU ve GPU çekirdeklerinin bulut bilgi işlem ve kurumsal bilgi işlem için optimize edildiğini ve ikincisinin, özellikle VEGA çekirdeğine dayalı bilgi işlem hızlandırmasının optimize edildiğini söyledi. Kart, büyük ölçekli paralel hesaplama hızlandırma için tasarlandı.Gelecekte AMD, heterojen hesaplamanın gerçek özü olan ve tüm derin öğrenme endüstrisine etkin bir şekilde yardımcı olacak HSA'yı gerçekleştirmek için CPU ve GPU arasındaki bağlantıyı da açacak. geliştirilmesi.
Resim AMD CEO'su Su Zifeng
AMD için derin öğrenme çözümünde yer alabilmek için, uygulama ekolojisini daha da genişletmenin ve CUDA ile karşılaştırılabilir bir çözüm sunmanın yanı sıra, en önemli şey donanım mimarisinin gerçek performansıdır. Şimdilik, AMDnin bilgi işlemle ilgili donanım çözümlerinin hatırı sayılır bir güce sahip olduğu kanıtlandı ve tutarlı uygun fiyatlı fiyatlandırma stratejisi birçok müşterinin kalbini de etkiledi.
Çoğu sunucu OEM müşterisi zaten yeni çözümlerini denemeye isteklidir. BOXX Technologies, Gigabyte, Inventec, Supermicro gibi müşteriler ve diğer müşteriler de çözümleri piyasaya sürmeye karar verdiler.PC pazarının endişesi kalmadığında, AMD de daha fazla kaynağa sahip olacak Derin öğrenme pazarı için çok çalışabilir ve ilgili çözümlerin penetrasyonunu hızlandırabilirsiniz.
Şekil Baidu ve AMD, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlemin uygulama potansiyelini keşfetmek için bir GPU laboratuvarı tasarlamak için işbirliği yaptı.
Son zamanlarda AMD ve Baidu arasındaki işbirliği de su yüzüne çıktı.İki, veri merkezi ve AI alanlarında daha fazla uygulama alanını keşfetmek için bir GPU laboratuvarı kurmak için resmi olarak işbirliği yaptı. AMD için, kısa vadede piyasa operasyonlarına bariz bir yardım göremeyebilir, ancak Çin'in AI ekosisteminin yönetiminde NVIDIA'ya karşı bir savaşa eşdeğer olan önemli bir adım attığı söylenebilir.
AMDnin gelecekteki ürün planlamasının, hem CPU hem de GPU'nun 2018'de 7 nm proses nesline girmesine izin vermesi bekleniyor ve derin öğrenme uygulamaları için, NVIDIAya meydan okumak için önemli bir silah olarak yerleşik yapay zekaya özel hızlandırma birimine sahip yeni tasarlanmış 7 nm proses GPU ürünlerini kullanacak. Ürün düzeni.
