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【Guide par la rédaction de <>】

L’IA générative est en tête, Nvidia a goûté à la douceur et s’est épanouie, et l’un de ses adversaires : AMD a récemment admis qu'”il est impossible de reproduire le chemin du succès de Nvidia”, mais ils ne peuvent pas faire se spécialiser leurs adversaires dans le passé. Le développement futur d’AMD sera-t-il affecté ? Ils ont deux grandes stratégies de contre-attaque.

Depuis que la valeur marchande d’AMD a approché la barre des 200 milliards de dollars pour la première fois l’année dernière et a dépassé Intel à deux reprises, le monde extérieur a finalement reconnu la position d’AMD sur le marché des processeurs.grand progrès, le considèrent comme une menace puissante et un substitut d’Intel. Mais le décor n’est pas long… Ces derniers temps, ChatGPT a été éblouissant, mais AMD s’est fait voler par un autre concurrent : NVIDIA.

Selon le rapport du “Wall Street Journal”, le cours de l’action NVIDIA a plus que doublé au cours des derniers mois 6. À l’heure actuelle, la valeur marchande de l’entreprise a dépassé Meta, Tesla (Tesla) et s’est même approchée de Berkshire, la société d’investissement de Warren Buffett . Heatherway. Même Microsoft et Google n’ont jamais bénéficié d’une telle douceur lors du récent boom de l’IA.

Le décollage de NVIDIA est dû à l’IA générative derrière ChatGPT. Étant donné que l’IA générative nécessite un grand nombre d’opérations parallèles pour l’entraînement au raisonnement du Big Data. Le GPU, capable de traiter un grand nombre de pixels et doté d’une puissance de calcul ultra-rapide, est devenu la meilleure arme.

Selon les données de New Street Research, NVIDIA représente actuellement 95 % du marché des GPU pour l’apprentissage automatique et la formation à l’IA. Son produit principal A100 est sans aucun doute devenu l’une des puces les plus courantes à l’heure actuelle, y compris Microsoft, Google et Facebook qui adoptent tous des clients. La technologie derrière l’A100 était à l’origine utilisée dans les jeux vidéo pour traiter des graphiques 3D complexes et détaillés. Sa capacité à effectuer de nombreux calculs simples à grande vitesse en même temps le rend idéal pour prendre en charge les outils de modèle d’apprentissage automatique tels que ChatGPT, Bing AI ou Stable. La diffusion.

La puce GPU A100 de NVIDIA est devenue un produit phare pour les grands fabricants afin de créer une IA générative. Selon les estimations de Fierce Electronics, en prenant ChatGPT comme exemple, au moins 10 000 puces NVIDIA A100 ou plus doivent être utilisées pour la formation de routine afin de maintenir le service.

Gêné? NVIDIA a construit un écosystème 10 ans plus tôt, et AMD estime qu’il est impossible de reproduire le succès de ses adversaires

Le marché des GPU a toujours été un champ de bataille entre NVIDIA et AMD dans le passé. “Ces deux sont les seuls rivaux parmi des dizaines de fabricants de GPU qui ont survécu au cours des 20 dernières années”, a déclaré Vivek Arya, analyste spécialisé dans l’industrie des semi-conducteurs chez Valeurs mobilières de Bank of America.

Cependant, NVIDIA peut désormais détenir une part de marché aussi élevée dans les GPU pour les applications d’IA, grâce à l’accent mis par NVIDIA sur d’autres possibilités de GPU dès son plus jeune âge. Le fondateur de NVIDIA, Huang Renxun, croit fermement que la haute puissance de calcul du GPU peut être appliquée à d’autres domaines que les jeux, pas seulement pour le rendu graphique 3D. En 2006, NVIDIA lance officiellement CUDA, une plate-forme de calcul unifiée GPU. Par l’accumulation continue de différents modules de calcul et écosystèmes logiciels, NVIDIA s’engage à promouvoir la puissance de calcul des GPU dans d’autres domaines.

“Depuis 10 ans, Wall Street demande à NVIDIA, pourquoi faites-vous cet investissement ? Personne ne veut utiliser CUDA !” Bryan Catanzaro, vice-président de la R&D chez NVIDIA, a souligné que jusqu’à ces dernières années, NVIDIA avait connaissances accumulées dans le traitement de l’informatique graphique, cela a finalement porté ses fruits.

　Pour en savoir plus : la vague de l’IA générative arrive, et NVIDIA est à nouveau sous les feux de la rampe et vise déjà le prochain champ de bataille : l’IA cloud

“Le temps de l’iPhone de l’intelligence artificielle est venu.” Huang Renxun, à la conférence GTC il y a quelques jours, scandait ce slogan avec joie.

Les opposants sont optimistes, même le vice-président exécutif d’AMD, Forrest Norrod, a admis lors de la Goldman Sachs Technology Conference l’année dernière que NVIDIA avait construit un écosystème logiciel riche en termes de cartes accélératrices de calcul GPU, couvrant presque la plupart des besoins du marché. Il est impossible pour AMD de copier le chemin emprunté par NVIDIA dans le temps, et il doit trouver un autre moyen.

Stratégie de contre-attaque d’AMD 1 : Sortez le GPU de “Yuge Big Bowl” et saisissez fermement le groupe de consommateurs de jeux

Il est impossible de voir l’adversaire réussir, alors quel genre de stratégie de contre-attaque AMD a-t-il formulée contre NVIDIA ? Étaler le rapport financier de l’année dernière d’AMD peut être vu des indices. Selon le rapport financier, en 2022, les revenus d’AMD issus du secteur des jeux atteindront 6,8 milliards de dollars, soit une augmentation de plus de 20 % par rapport à la même période, ce qui en fait le département le plus rentable. D’autre part, les revenus de son concurrent NVIDIA provenant du secteur des jeux ont diminué de plus de 27 % par rapport à la même période, et ses performances ont chuté à 9 milliards de dollars.

David Wang, vice-président senior de la division des cartes graphiques d’AMD, a souligné dans une interview avec les médias japonais il y a quelques jours : « La société se concentrera sur les points clés dont les utilisateurs de cartes graphiques de jeu ont besoin et se soucient, et empêchera les utilisateurs de payer pour des fonctions informatiques qu’ils n’utiliseront jamais.

Il s’avère que bien que NVIDIA ait longtemps dominé le marché des cartes graphiques de jeu, sa stratégie de prix a été critiquée par les joueurs. Monica White, utilisatrice chevronnée de PC et joueuse d’appareils, a décrit les produits GPU phares de NVIDIA comme “outrageusement chers” lorsqu’elle a exprimé son opinion sur les tendances numériques, et a souligné que les prix des GPU de NVIDIA ont grimpé en flèche à un rythme exponentiel au cours des dernières années, atteignant généralement 200 pour cent. génération. dollars, certains même près de 500 $.

　Lecture complémentaire : NVIDIA gagne beaucoup d’argent grâce à l’exploitation minière, mais la critique comme n’apportant aucune contribution à la société. Quel est l’idéal de « l’informatique accélérée » de Huang Renxun ?

Une telle tarification donne à AMD la possibilité de faire preuve de souplesse. Tout comme AMD a utilisé des produits CPU avec des valeurs CP plus élevées pour ébranler la position dominante d’Intel sur le marché des CPU il y a quelques années, AMD fait de même avec les GPU.

Selon l’analyse de Monica White, si les consommateurs choisissent de remplacer le RTX 3090 de NVIDIA par le RX 6900 XT ou le RX 6950 XT d’AMD, bien que les performances des deux soient similaires, le premier est moins cher que le second d’environ 500 $. Avec un prix aussi attractif, Monica White a souligné que NVIDIA devrait s’inquiéter que l’ère du leadership des cartes graphiques GPU soit sur le point d’être menacée. Monica White a même souligné que “la stratégie de prix scandaleuse de NVIDIA est exactement la raison pour laquelle nous (les joueurs) avons besoin d’AMD et d’Intel”.

Stratégie de contre-attaque d’AMD 2 : Concentrez-vous sur les avantages du processeur, défiez le trône du processeur graphique de NVIDIA avec un produit unique APU

Mais l’orientation vers les prix n’est qu’une partie de la stratégie de contre-attaque d’AMD. AMD sait que l’amélioration des performances des produits est la solution à long terme pour résister aux menaces.Par conséquent, en plus du secteur des jeux, un autre champ de bataille verrouillé est celui des centres de données.

Selon l’analyse du journaliste de l’industrie Harsh Chauhan, NVIDIA contrôle plus de 90% du marché des GPU requis par les centres de données, et le reste est mangé par AMD. Pour inverser cet inconvénient, les nouveaux produits d’AMD dévoilés au CES Consumer Electronics Show en janvier de cette année pourraient faire partie des espoirs.

Le PDG d’AMD, Su Zifeng, est apparu sur le site avec la plus grande puce jamais fabriquée. Le nouveau produit, l’Instinct MI300, est le premier produit APU de classe centre de données. APU (Accelerated Processing Unit) est un produit exclusif créé par AMD en 2011. En termes simples, il regroupe le CPU et le GPU.

AMD a souligné que l’Instinct MI300 est une collection de 13 chipsets (chiplets, également appelés “petites puces”), avec un total de 146 milliards de transistors, ce qui dépasse de loin les 80 milliards de transistors du produit GPU de classe centre de données de NVIDIA H100. .

Selon “Tom’s Hardwre”, AMD affirme que le MI300 peut réduire le temps de formation des grands modèles d’IA tels que ChatGPT et DALL E de plusieurs mois à plusieurs semaines, ce qui permet aux clients d’économiser des millions de dollars en factures d’électricité.

MI300 devrait être officiellement lancé au cours du second semestre de cette année.Bien que les performances réelles soient encore inconnues, on peut voir à partir de la disposition de ce produit qu’AMD choisit de se concentrer sur l’APU en raison de ses avantages dans les produits CPU et de l’embarquement sur un chemin différent de NVIDIA. Essayer d’obtenir des tickets pour défier NVIDIA en IA.

source:Électronique féroce、CNBC、le journal Wall Street、tendances numériques1、tendances numériques2、Le matériel de TomSource de la première photo : AMD, Wikipédia.

(Rédacteur responsable : Lan Liqing)

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