超威半导体(AMD)跌超 6.6%,使得最近五个交易日累计跌幅超过 10.3%。

超威半导体(AMD)跌超6.6%,使得最近五个交易日累计跌幅超过10.3%。媒体报道称,对于那些追逐AI赛道的投资者而言,英伟达股价下跌50美元敲响警钟;AMD可能很快就会发货其高质量AI加速器MI300X,届时可能会在AI市场捕捉到7%的份额;索尼PS5Pro可能会获得AMD下一代GPU,但CPU不会升级。3月19日,AMD宣布,向索尼新款更安全自动驾驶汽车LiDAR提供(芯片)支持。

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半导体概念股美股盘初几乎全线下跌,AMD 跌超 4%,苹果仍然涨超 1% 延续昨日涨超 4% 的表现

半导体概念股美股盘初几乎全线下跌,AMD跌超4%,苹果仍然涨超1%延续昨日涨超4%的表现AMD跌4.6%,英特尔跌3.7%,Wolfspeed、格芯、超微电脑、安森美、英伟达两倍做多ETF跌超2.5%,美光科技和阿斯麦ADR跌2.1%,博通跌2%,台积电ADR跌1.8%,Arm控股、META、高通、德州仪器等跌超1%,迈威尔科技则涨0.4%,苹果涨1.5%延续上日涨超4%的表现——媒体4月11日报道称该公司正在研发的、面向Mac产品线的M4自研芯片将侧重于人工智能(AI)功能。

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美股盘初,费城半导体指数跌超 2.0%,英伟达两倍做多 NVDL 跌 7.12%、英伟达股价跌 3.23%,AMD 跌 3.9%

美股盘初,费城半导体指数跌超2.0%,英伟达两倍做多NVDL跌7.12%、英伟达股价跌3.23%,AMD跌3.9%,迈威尔科技跌3.3%,超微电脑SMCI跌2.3%,台积电ADR跌1.9%。除英伟达之外,BullfrogAI跌超2.0%,Meta跌1.4%,戴尔科技、英特尔也跌超1.2%,C3.ai跌约1.0%,Salesforce跌0.6%,谷歌A则涨超1.1%,阿里巴巴涨1.5%,Snap涨2.4%。

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强攻AI叫板英伟达 AMD突围算力芯片大战

强攻AI叫板英伟达AMD突围算力芯片大战但如今,英伟达或已无法高枕无忧。近日,AMD在美国旧金山举办的“数据中心和人工智能技术首映式”活动上,正式发布MI300系列在内的一系列AI和数据中心相关技术产品,其中包括直接对标英伟达旗舰产品H100的MI300X,以及全球首款针对AI和HPC的加速处理器(APU)MI300A。这意味着AMD将在人工智能领域与英伟达“正面刚”。在业界看来,硬刚英伟达,AMD无疑在获取客户,数据和库、硬件加速和生态建设等方面面临重要挑战,以及在当前的行业发展和竞争格局下,其尚未公布的定价将成为战略重点。但在旺盛的市场需求和科技巨头多元布局战略下,AMDMI300X凭借性能优势以及系列相关建构升级,势必将成为AI市场的有力竞争者,以及英伟达高端GPU的重要替代产品。硬刚竞品力创新机随着AI浪潮席卷全球,AMD已将发展人工智能列为核心战略,在技术创新高地保持强力攻势,并于近日推出了新一代AI芯片、数据中心CPU以及预告将推出全新DPU芯片。显然,其中最受瞩目的莫过于用于训练大模型的AI芯片InstinctMI300X,直接对标英伟高端GPUH100。至于另一款同期发布的MI300A,号称全球首款针对AI和HPC的APU,以及业界首款“CPU+GPU+HBM显存”一体化的数据中心芯片。一些分析机构和行业人士研判认为,MI300X性能强大,是对标英伟达高端加速卡的有力竞品。相较H100,MI300X在晶体管数量和显存容量上亦大幅领先。而MI300A凭借CPU+GPU的能力,产品组合性能更高、同时具有成本优势。另外,在收购赛灵思之后,AMD在加速卡领域的定制化服务大幅领先英伟达,能够协助云厂商在特定算法模块上进行训练。随着下游应用端的高速发展,使得微软、Google、Meta等众多海外巨头争相增加算力储备,算力芯片需求高度旺盛之下,英伟达一家独大的市场格局或将迎来转变。但有所遗憾的是,AMD股价在发布会活动过程中转而走低,收跌3.61%。而同行英伟达则收涨3.90%,市值再次收于1万亿美元关口上方。在投资人眼里,AMD的所谓“超级芯片”MI300X似乎仍然难以撼动英伟达的根基。其中,TIRIASResearch首席分析师KevinKrewell表示:“我认为,没有(大客户)表示将使用MI300X或MI300A,这可能会让华尔街感到失望。他们希望AMD宣布已经在某些设计方面取代了英伟达。”目前,AMD公布的客户仅有开源大模型独角兽HuggingFace,以及更早之前透露的劳伦斯利弗莫尔国家实验室。虽然两者与对大模型和数据中心芯片有更大需求的科技巨头不在一个数量级,但在AMD的发布会上值得注意的是,亚马逊旗下云计算部门AWS、甲骨文云、Meta、微软Azure的高管均来到现场。其参会动机一定程度上不言而明。此后,由于传出亚马逊正在考虑使用MI300人工智能芯片,AMD股价随即上涨约1%。InsiderIntelligence分析师JacobBourne表示:“亚马逊正在考虑AMD的MI300,这一事实表明科技公司有意使其AI开发硬件多样化,这可能会为其他芯片制造商创造新的机会。”美国科技类评论家BillyDuberstein也指出,潜在客户对MI300非常感兴趣,正在强烈要求寻找英伟达的替代产品。鉴于目前英伟达H100的服务器价格高昂,数据中心运营商希望看到有一个第三方竞争对手,这有助于降低AI芯片的价格。因此,这对AMD而言是一个巨大的优势,对英伟达来说则是一个挑战。这能为每个市场参与者带来良好的盈利能力。尚有软肋定价是“金”从产品性能来看,AMDMI300X已在业界力拔头筹,包括支持达192GB的HBM3内存(是英伟达H100的2.4倍),HBM内存带宽达5.2TB/s(是英伟达H100的1.6倍),InfinityFabric总线带宽为896GB/s,晶体管数量达到1530亿个,远高英伟达H100的800亿个。但AMD并没有公布这款GPU的价格,使得“双雄”竞争增加了悬念。AMDMI300处理器业界分析称,AMD并没有透露新款AI芯片的具体售价,但想要有显著的成本优势可能不太现实,因为高密度的HBM价格昂贵。即便MI300X的内存达到了192GB,但这也不是显著优势,因为英伟达也拥有相同内存规格的产品。对此,Cambrian-AIResearchLLC创始人兼首席分析师KarlFreund也在福布斯网站上发文表示,虽然MI300X芯片提供了192GB内存,但英伟达在这一点上将很快迎头赶上,甚至在相同的时间框架内可能实现反超,所以这并不是一个很大的优势。而且MI300X的售价将会十分高昂,与英伟达的H100相比不会有明显的成本优势。另据晚点LatePost援引一位AI从业者的话报道称,他所在的公司曾接触一家非英伟达GPU厂商,对方的芯片和服务报价比英伟达更低,也承诺提供更及时的服务。但他们判断使用其它GPU的整体训练和开发成本会高于英伟达,还得承担结果的不确定性和花更多时间。“虽然A100价格贵,但其实用起来是最便宜的。”他说,对有意抓住大模型机会的大型科技公司和头部创业公司来说,钱往往不是问题,时间才是更宝贵的资源。不难猜测,这家非“英伟达GPU厂商”是AMD的可能性极高。由此,在AI浪潮下,争市场还是保盈利,将成为MI300X届时定价的战略重点。但除了价格,AMD势必也面临其它各类挑战。KarlFreund认为,虽然AMD新推出的MI300X芯片激起了市场各方的巨大兴趣,但与英伟达的H100芯片相比面临的一些挑战包括,英伟达的H100现在已开始全面出货,而且到目前为止仍拥有AI行业最大的软件和研究人员生态系统。然而,AMD尚未披露任何基准测试,也还没有上市(预计今年第四季度量产)。另外,训练和运行大语言模型(LLM)时的性能取决于系统设计和GPU,MI300X正式推出时才能看到一些详细比较。至于真正关键的地方,KarlFreund指出,MI300X并不具备H100所拥有的TransformerEngine(一个用于在英伟达GPU上加速Transformer模型的库)。基于此,H100可以将大模型的性能提高两倍。如果用几千个(英伟达的)GPU来训练一个新模型需要一年的时间,那么用AMD的硬件来训练可能需要再等2-3年,或者投入3倍的GPU来解决问题。可即便如此,市场也不愿意英伟达以高溢价垄断市场。美国投行TDCowen在一份报告中指出,“随着市场寻找人工智能市场领军企业英伟达的替代品,AMD成为日益明显的选择。”仅凭这一点,就足以让科技巨头保持对这家公司的高度兴趣。正因如此,资本市场对于AMD给予更多积极的预期。部分行业分析预测,AMD2024年AI相关营收有望达到4亿美元,最高甚至可能达到12亿美元——是此前预期的12倍之多。生态大战前程可期毋庸置疑,与英伟达的H100相比,MI300X也面临着多种挑战和一定劣势。华泰证券表示,AMD对英伟达市场份额的挑战并非能一蹴而就。一方面,英伟达GPU芯片的算力壁垒以及AI训练端的深入布局一时难以撼动,另一方面,AMD的软件生态也限制其与客户系统的融合及渗透应用场景。可以说,英伟达的领先地位不仅来自于其芯片,还来自于十多年来为人工智能研究人员提供的软件工具。MoorInsights&Strategy分析师AnshelSag称:“即使AMD在硬件性能方面具有竞争力,但人们仍然不相信其软件解决方案能与英伟达竞争。”进一步来看,软件生态也被多位行业人士视为英伟达铜墙铁壁一般的护城河。据悉,英伟达于2007年发布CUDA生态系统。通过使用CUDA,开发者可以将英伟达的GPU用于通用的计算处理,而非仅限于图形处理。CUDA提供了一个直观的编程接口,允许开发者更容易使用C,C++,Python,以及其他一些语言来编写并行代码。2023年,CUDA的开发者已达400万,包括Adobe等大型企业客户。而用户越多构成的生态粘性就越大。相比之下,AMD在2016年推出了ROCm,目标是建立可替代英伟达CUDA的生态。在发布M...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1365759.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1365759.htm

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AMD表示将推出下一代FSR“FiedlityFX 超分辨率”AI插帧技术

AMD表示将推出下一代FSR“FiedlityFX超分辨率”AI插帧技术自FSR发布以来,AMD一直反对将人工智能用于其插帧技术,甚至表示除了插帧技术之外,人工智能还有其他有意义的用例。这使得AMD能够让FSR对其旧GPU架构略微开放,甚至为英伟达和英特尔等竞争对手的产品提供支持。AMD在其最新的消费级硬件(如RDNA2和RDNA3)中集成了AI内核,但看起来我们终于可以看到它们被正确使用了,因为AMD已预告计划在其流行的FSR插帧技术的未来版本中集成AI的使用。2024年对我们来说是重要的一年,因为我们花了这么多年时间开发人工智能的硬件和软件功能。我们刚刚完成了人工智能在我们整个产品组合中的应用,包括云、边缘、个人电脑、嵌入式设备、游戏设备,我们正在利用人工智能提升游戏设备的档次,2024年对我们来说确实是一个巨大的部署年,所以现在基石已经有了,能力也有了。AMD首席技术官马克-帕普马斯特(MarkPapermaster)在与诺普利斯(NoPriors)的一次座谈中强调,他们正在努力将人工智能驱动的升级技术引入游戏设备。马克所说的游戏设备,可能不仅仅是指RadeonGPU产品线,还包括游戏机,因为游戏机在AMD的游戏业务中占了很大一部分。虽然我们可能不会在当前的游戏机中看到这项技术,但已经有传言称索尼和微软将更新游戏机阵容,因此这可能是AMD部署下一代插帧技术的一个支点。基于人工智能的插帧技术利大于弊。主要的优点是基于人工智能的插帧处理效果看起来更好,虽然FSR有时在视觉/图像质量上能达到与竞争对手相同的水平,但通常情况并非如此,基于人工智能的解决方案会更胜一筹,AMD正可以利用人工智能消除这一瓶颈。但这也有缺点,需要有特定的人工智能硬件来运行此类算法,这意味着未来的FSR技术可能仅限于特定的架构,英伟达的DLSS也是如此,DLSS3仅在最新的RTX40GPU上提供(支持帧生成)。另一方面,AMD在其最新和较旧的硬件上提供了同样的支持,但与DLSS3相比,其质量和流畅度稍显不足。英特尔也在投资开发自己的帧生成技术,该技术将利用帧外推法取代插值法(DLSS/FSR)。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422344.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1422344.htm

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