丰色 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

这一夜，AI科技圈热闹非凡：

谷歌搬出“蓄谋已久”的大杀器Gemini，号称直接掀翻GPT-4；

另一边，芯片商AMD也按耐不住，正式发布Instinct MI300X GPU，直接对标英伟达H100。

Instinct MI300X是AMD有史以来最大的芯片——

包含1530亿个晶体管，AI任务推理性能比H100快1.6倍，内存容量足足192GB，是H100的两倍以上（2.4x）。

它的出现，无疑为业界提供了颇有竞争力的第二种选择。

消息称，微软、Meta、OpenAI和Oracle等一众公司已率先承诺将购买AMD的这款GPU来替代H100。

AI加速芯片的市场，是否就此开始改变？

推理性能比H100 HGX快1.6倍，最高支持2900亿参数

AMD在6月就预告了这款芯片，今天是正式发布，公布参数等细节。

据介绍，Instinct MI300X是AMD使用有史以来最先进的生产技术打造，是Chiplet设计方法的“代表之作”。

它的底层是4个6nm I/O芯片，上面融合了8个HBM3内存（12Hi堆栈）和8个5nm CDNA 3 GPU小芯片（3D堆栈）。

其中3D堆叠GPU和I/O芯片通过“3.5D”封装技术进行连接。

最终成品功耗750W，包含304个计算单元、5.3TB/s带宽，以及高达192GB的HBM3内存（相比之下，H100仅80GB）。

在实际的生成式AI平台应用中，MI300X被设计为8个一组 ，通过Infinity Fabri进行互联，各GPU之间的吞吐量为896 GB/s。

同时，这一组合的内存总量达到1.5TB HBM3（H100为640GB），可提供高达10.4 Petaflops的计算性能(BF16/FP16)。

与英伟达的H100 HGX平台(BF16/FP16)相比，内存总量增加2.4倍，计算能力提高1.3倍。

与此同时，AMD还为MI300X配备了400GbE网络并支持多种网卡，比英伟达的选择更多。

下面是AMD分享的官方性能测试结果（理性参考）。

首先，对于HPC工作负载，MI300X的FP64和FP32向量矩阵理论峰值吞吐量是H100的2.4倍；对于AI工作负载，其TF32、FP16、BF16、FP8和INT8理论峰值吞吐量是H100的1.3倍。

注意，这些预测都不包含稀疏性（尽管MI300X确实支持）。

其次，AI推理任务中，AMD以1760亿参数的Flash Attention 2为例，声称MI300X在吞吐量（tokens/s）方面比H100高出1.6倍，同时，在700亿参数的Llama 2上，聊天延迟更慢，比H100快1.4倍（基于2k序列长度/128token workload）。

不得不说，MI300X的大内存容量和带宽确给它带来了这一不小的优势。

相比之下，在训练任务上，MI300X在300亿参数的MPT上的性能倒是与H100 HGX大致相同。

所以总的来看，MI300X的优势更在于推理。

此外，还需要强调的是，MI300X由于内存容量实在更大，因此可以容纳比H100多两倍的300亿参数训练模型、700亿参数的推理模型。

以及MI300X最多可支持700亿训练和2900亿参数的推理模型，这都比H100 HGX多一倍。

最后，大伙最关心的价格——苏妈没说，但表示“肯定、必须低于英伟达”。

目前，AMD已经向HPE、戴尔、联想、SuperMicro等原始设备制造商发货，正式发售时间定于下季度，也就是明年。

说到2024年，AI加速芯片市场将无比热闹：

除了AMD的MI300X，英特尔也将升级其Gaudi架构GPU，以及英伟达H200也要在2024年Q2问世。

Tomshardware表示，H200在内存容量和带宽方面大概率会更上一层楼，计算性能则预计将和MI300X差不多。

最后，在发布会上，苏妈也预测，2027年AI芯片总市场将达到4000亿美元。而她认为，AMD有信心从中分走一块还不错的蛋糕（get a nice piece of that）。

全球首款数据中心APU也来了

本场发布会上，和Instinct MI300X一共亮相的还有Instinct MI300A。

前者专供生成式AI领域，后者则主要用于HPC计算。

据悉，MI300A是全球首个数据中心APU，CPU和GPU结合在同一个封装之中，对标的是英伟达Grace Hopper Superchips ，后者CPU和GPU位于独立的封装中，再串联到一起。

具体而言，MI300A采用和MI300X相同的基本设计和方法，但包含3个5nm核心计算芯片（CCD），每个配备8个Zen 4 CPU，所以一共24线程CPU核心，外加228个CDNA 3计算单元。

内存容量上，相比MI300X中的8个12Hi堆栈，它改为8个8Hi堆栈，从而将容量从192GB缩减至128G，内存带宽仍为5.3TB/s。

这样的结果仍然是英伟达Nvidia H100 SXM GPU提供的1.6倍。

据悉，MI300A已开始用于美国劳伦斯利弗莫尔实验室，基于该芯片，该实验室的El Capitan有望成为世界首台2 Exaflop级别的超级计算机。

One More Thing

就在同一天，谷歌也发布了最新AI芯片：TPU v5p。

它主要和前代相比：

bfloat16性能提升至1.67倍，内存容量增至95GB，新增int8运算，速度为918 TOPs等等。

具体到模型上，用它训练一个类似GPT-3的1750亿参数模型的性能将提高2.8倍。

参考链接：
[1]https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unveils-instinct-mi300x-gpu-and-mi300a-apu-claims-up-to-16x-lead-over-nvidias-competing-gpus
[2]https://www.cnbc.com/2023/12/06/meta-and-microsoft-to-buy-amds-new-ai-chip-as-alternative-to-nvidia.html
[3]https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-cloud-tpu-v5p-and-ai-hypercomputer