硬件软件齐发力，AMD正在努力赶超英伟达，目前正面临生态垄断的关键问题。


(资料图)

9月底，Lamini联合创始人兼首席执行官Sharon Zhou在X平台发布了一条推文，推文表示在过去的一年里，她一直在使用AMD（超威半导体）的100多个芯片来为其人工智能初创公司的产品提供支持。

这条推文再度引发了市场兴奋。为了追赶英伟达，AMD今年以来动作频频，过去两周以来，AMD股价累计上涨了约10%。

今年6月，AMD在其新品发布会上发布最新GPU Instinct MI300，并称MI300X提供的HBM密度最高是英伟达AI芯片H100的2.4倍，其HBM带宽最高是H100的1.6倍。这意味着，AMD的芯片可以运行比英伟达芯片更大的模型，将于今年晚些时候发布的Instinct MI300XA也因此被视为英伟达H100的有力竞品。

但是在软件方面，英伟达的Cuda生态圈将AMD芯片拒之门外，想要打破英伟达的垄断并非易事。

AMD的软件难题：跨越Cuda生态壁垒

从硬件参数上来看，AMD Instinct MI300A已经赶上甚至赶超了英伟达H100的水准，剩下的难题就是完善软件生态，主要是需要兼容英伟达自研的Cuda生态。

英伟达的Cuda软件及其芯片形成封闭的生态圈，使得AMD的RocM软件难以流行。此外，英伟达在其他软件组件（例如连接操作系统和硬件的驱动程序）方面也拥有巨大的领先优势。

Zhou在接受采访时表示，尽管其初创公司成立时间不过一年，但她的联合创始人Greg Diamos已经花费了多年的时间致力于针对Lamini开发的软件优化AMD芯片。

因此，如果一家初创公司的AI应用搭载的是英伟达芯片，那么它基本上不可能转向AMD芯片，因为这意味着公司必须“扔掉所有代码并从头开始”。

为了更明确地表达跨越生态的难度，Zhou指出，英伟达在Cuda生态方面拥有“两个十年的领先优势”。

但这不意味着AMD的芯片没有任何优势。

首先，AMD MI300A芯片率先实现了CPU和GPU的结合，能够加快训练计算的速度，而英伟达的Falcon Shores计划尚未落地。

其次，MI300A芯片拥有128GB的内存，比H100 80GB的内存更大，意味着开发人员可以在单个芯片上加载更大、更复杂的人工智能模型，而不是将其拆分到多个芯片上，分割模型会使训练和运行速度变慢且更加耗电。

此外，很多初创公司也正致力于让非英伟达芯片也可以兼容生态。比如Lamini一直致力于简化在AMD GPU上构建人工智能模型的困难；Modular正在构建软件，以允许开发人员在不同类型的硬件上训练和运行模型。

周二，AMD表示，正计划收购一家名为Nod.ai的人工智能初创公司，以增强其人工智能软件的开发能力，以便更轻松地部署针对AMD芯片的人工智能模型。

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