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第一财经 - 直播区 <b>AMD发布全新AI芯片：用更少的GPU训练更多模型 |</b> AMD在周二展示了其即将推出的GPU专用的MI300X AI芯片（其称为加速器），该加速器可以加快ChatGPT和其他聊...| #财经 #新闻 #资讯

微软选择英特尔代工其自主设计的芯片

微软选择英特尔代工其自主设计的芯片 两家公司在周三的一次活动中表示，微软计划使用英特尔的 18A 制造工艺来制造其内部设计的芯片。 他们没有透露具体产品，但微软最近宣布了两种自主设计芯片的计划：一款计算机处理器和一款 AI 加速器。英特尔预计其在 2025 年将通过其 18A 工艺重新获得技术前沿地位。

英特尔、AMD、苹果：您应该购买哪款AI CPU？

英特尔、AMD、苹果：您应该购买哪款AI CPU？ AI CPU 比较英特尔、AMD、苹果和高通已宣布为其最新移动处理器采用新的SoC（片上系统）设计。这些新处理器将CPU、GPU 和 NPU组合集成在一个芯片中，以提供高效的 AI 计算能力。虽然其中一些新的 SoC 仍需等待 2024 年发布，但官方公告、设计规格以及自报和独立基准测试可以帮助我们确定这些即将推出的处理器是否值得等待，或者您是否应该立即购买 AI 笔记本电脑。为了帮助您决定购买哪种 AI 处理器，这里介绍了英特尔、AMD、苹果和高通在 AI 处理器方面的最新进展。英特尔酷睿超 200V (Lunar Lake)英特尔在 2024 年台湾国际电脑展上发布了新款 Lunar Lake 处理器。这款新移动处理器较上一代设计有多项改进，主要侧重于散热、能效、更好的 GPU 和 AI 计算能力，同时仍使用 x86 架构。值得注意的 SoC 设计特点包括：统一内存架构：英特尔 Lunar Lake 处理器现在将 LPDDR5 RAM 集成到其 SoC 设计中。这可以在 RAM 和处理器之间传输数据时实现更高的带宽和更低的功耗。3nm 工艺：借助 3nm 工艺，英特尔在 Lunar Lake 中装入了更多晶体管，从而提高了其性能和电源效率。集成 NPU：Lunar Lake SoC 采用六个 NPU 计算引擎，以 INT8 精度提供高达 40 TOPS（每秒万亿次运算）的 AI 计算能力。禁用超线程：所有八个核心（四个性能核心和四个效率核心）均禁用超线程，以提高电池寿命而不是性能。采用这种新的 SoC 设计，与上一代 Meteor Lake 处理器相比，英特尔 Lunar Lake 处理器的 AI 性能预计将提高 3 倍，图形处理速度将提高 1.5 倍，能效将提高约 40%。AMD Ryzen AI 300（Strix Point）与英特尔在处理 x86 时所采取的节能方法相比，AMD 更注重强调性能，但代价是更高的功耗。以下是使这些处理器强大的一些特性：Zen 5 微架构：为 IPC（每时钟指令数）和整体性能带来显著改进。集成 RDNA 3.5 显卡：对之前的 RDNA 架构进行了改进，在图形和 AI 相关任务上都增加了显着的性能提升。XDNA2 NPU：SoC 上性能最高的 NPU。在 INT8 精度下最高可达 50 TOPS，适用于需要 40 TOPS 的 Copilot+。Block FP16：在几乎不影响性能的情况下实现更高精度的 AI 任务。这使得 AMD 的 Ryzen AI 300 系列处理器成为要求苛刻的 AI 和计算任务的强大选择，并利用先进的图形和 AI 处理功能。苹果 M4Apple M4 使用与 M3 类似的技术，例如 3nm 工艺节点、芯片集成内存、小芯片设计和混合架构。M4 已集成到最新的 iPad Pro 中，提供 9 或 10 个 CPU 内核（3 或 4 个性能内核和 6 个效率内核）、能够达到 35 TOPS 的 16 核 NPU 以及比 M2 快四倍的 10 核 GPU。设计变化并不像英特尔的 Lunar Lake 那样剧烈，主要是因为 M 系列芯片此时已经经过了很好的优化，而 ARM 设备比 x86 设备更节能。高通骁龙 X Elite高通现在正在为 Windows 机器生产功能强大的 ARM 处理器！Snapdragon X Elite 处理器运行在RISC（精简指令集计算）上，而不是大多数 Windows 计算机上常见的 CISC（复杂指令集计算）。高通表示，X Elite SoC 采用 12 核 ARM v8 Oryon CPU、Adreno X1 GPU 和 Hexagon NPU，在 INT8 精度下能够达到 45 TOPS，使其成为功能强大的 Windows Copilot Plus 处理器。RISC 与强大的 SoC 相结合的使用使高通的 Snapdragon X Elite 成为 Apple M 系列芯片的强大竞争对手，后者也是高性能的 RISC 处理器。英特尔、AMD、苹果和高通：人工智能处理器对比以下是英特尔 Lunar Lake、AMD Ryzen AI 300、Apple M4 和 Qualcomm Snapdragon X Elite 的比较表：根据上表，我们有两个 x86（Lunar Lake 和 Ryzen AI 300）和两个 ARM（M4 和 Snapdragon X Elite）AI 处理器。众所周知，ARM 处理器具有更好的能效，而 x86 具有更高的性能。然而，随着 M4 和 X Elite 变得更加强大，以及 Lunar Lake 和 Ryzen AI 300 更加节能，性能和能效之间的差距似乎越来越小。在 X86 处理器的能效方面，英特尔凭借其 3nm 工艺节点、片上内存、禁用超线程和较低的 CPU 核心数，表现更佳。与此同时，AMD 的 Ryzen AI SoC 凭借 24 个线程（CPU 时钟速度略高）、功能更强大的 GPU 和具有块 FP16 功能的 NPU 提供了更好的性能。至于 ARM AI 处理器，由于其硬件加速跟踪功能和对 macOS 应用程序的原生支持，Apple 的 M4 在散热、CPU 甚至 GPU 方面均胜过 X Elite。然而，值得注意的是，尽管存在模拟和其他软件问题，X Elite 芯片仍然是一款强大的基于 ARM 的处理器，可与 Apple 的 M3、英特尔的 Meteor Lake 和 AMD 的 Ryzen 7000 处理器相媲美。您应该购买哪款 AI CPU？笔记本电脑制造商通常会提供不同硬件规格的选项，包括处理器。那么，随着今年新的支持 AI 的 SoC 上市，您应该购买哪款 AI CPU？Apple M4（Donan）：最适合 macOS 用户。专为 macOS 设计和优化，提供有竞争力的性能和较长的电池寿命。AMD Ryzen AI 300（Strix Point）：游戏玩家的理想之选。其高性能多线程 CPU 搭配强大的集成 GPU，使其成为游戏和其他密集型任务的理想之选。英特尔酷睿超极本 200V（Lunar Lake）：性能均衡。它在性能和电池效率之间实现了良好的平衡。适用于游戏（尤其是电子竞技游戏）、生产力任务、媒体消费和一般网页浏览。高通骁龙 X Elite：目前最省电的 Windows AI 处理器。它是首款原生支持 Windows Co-Pilot Plus 的处理器。非常适合一般工作、网页浏览和媒体消费。尽管所有这些处理器都通过其集成的 NPU 具备 AI 功能，但我们可能还需要一段时间才能充分受益于它们。开发人员需要更多时间来创建充分利用 NPU 的软件。虽然现在购买一台新笔记本电脑可能很诱人，但这些新 SoC 上的 AI 功能明显优于 2023 年发布的 SoC。因此，如果 AI 功能对您很重要，那么您要么立即购买 Snapdragon X Elite PC，要么等待今年晚些时候即将推出的 M4、Core Ultra 200V 或 Ryzen AI 笔记本电脑。 ... PC版： 手机版：

AMD 正式发布 MI300 加速器，性能较英伟达 H100 芯片提高 60%

AMD 正式发布 MI300 加速器，性能较英伟达 H100 芯片提高 60% 在美国加州圣何塞举行的 AI 特别活动中，AMD 宣布正式推出其旗舰 AI GPU 加速器 MI300X，并称其性能比英伟达的 H100 芯片提高了 60%。 据 AMD 介绍，新芯片为性能最高的芯片，拥有超过 1500 亿个晶体管。与英伟达 H100 芯片相比，AMD 新芯片的内存为其 2.4 倍，内存带宽为其 1.6 倍，训练性能与 H100 芯片相当，在运行 AI 模型方面则比英伟达快得多。 、

NVIDIA的AI芯片优势正成为谷歌、英特尔和Arm的目标

NVIDIA的AI芯片优势正成为谷歌、英特尔和Arm的目标 这个名为"统一加速基金会"（UXL）的组织表示，该项目的技术细节应在今年下半年达到"成熟"状态，但没有给出最终的发布目标。该项目目前包括英特尔开发的OneAPI开放标准，旨在消除特定编码语言、代码库和其他工具等要求，使开发人员不再受使用特定架构（如 NVIDIA 的 CUDA 平台）的束缚。上个月，英伟达（NVIDIA）成为首家市值达到 2 万亿美元的芯片制造商，在专注于为人工智能模型提供动力的硬件（如H100和即将推出的H200 GPU）之后，英伟达实现了快速增长。这些英伟达（NVIDIA）芯片将开发者锁定在使用英伟达（NVIDIA）的CUDA架构上，比其他芯片制造商目前生产的任何产品都要优越，但爆炸性的需求造成了产品稀缺，而竞争对手却在继续开发自己的替代品。在 2023 年的 Computex 主题演讲中，NVIDIA 首席执行官黄仁勋表示，有 400 万开发者正在使用 CUDA计算模型。UXL表示，该项目最初的目标是为人工智能应用和高性能计算应用开放选项，但该小组计划最终也支持NVIDIA的硬件和代码。UXL 正在寻求更多芯片制造商以及微软和亚马逊等云计算公司的援助，以确保该解决方案可以部署在任何芯片或硬件上。据传，微软去年曾与 AMD合作开发替代人工智能芯片，以挑战 NVIDIA 在该行业的有效垄断地位。 ... PC版： 手机版：

AMD的市值已经等于两个英特尔了

AMD的市值已经等于两个英特尔了 访问：NordVPN 立减 75% + 外加 3 个月时长 另有NordPass密码管理器 Intel 的基本盘还在， AMD 连 Intel 的一半都不到。怪就怪在营收明明打不过，但 AMD 市值已经是 intel 的一倍了。不过股市向来是个玩儿想象力的地方。现在 Intel 的市值没 AMD 高，无非是因为投资者不咋看好 Intel 的前景了，而对 AMD ，则是信心满满。至于里面具体的原因，我已经替哥几个盘了盘，咱今天就来唠唠这事儿。其实 Intel 市值不行，都是有迹可循的。当年因为拒绝给苹果开发手机芯片， Intel 错失了整个移动时代，而相比 NVIDIA ， Intel 对 AI 又少了点敏锐。为了保住自己的地位， Intel 这么些年折腾来折腾去，结果到现在玩的还是 oldschool 那套，全靠 PC 业务养着。你就说 Intel 的产品部门，里面掌管营收的神是这两位：客户计算事业部（ PC ）还有数据中心和人工智能事业部（数据中心），占了总营收的八成以上。今年一季度 Intel 营收好看，也主要是因为 PC 市场回暖， CCG 事业部支棱起来贡献了 75 亿美元的营收。但从外部环境来讲，全球 PC 市场需求下降也是事实。根据 Gartner 的数据， 2023 全年 PC 出货量相比 2022 年，下降了 14.8% ， 2022 全年又比 2021 下降了 16.2% 。另外， Intel 的数据中心业务也有点腹背受敌的意思。从前靠着至强系列处理器， Intel 拿下过高达 99% 的数据中心 CPU 市场份额。（ Mercury Research 数据 ）但这几年，随着 AWS 等势力的崛起，还有 AMD 的步步紧逼，让 Intel 有点招架不住了。Counterpoint 数据显示，2022 年 Intel 的数据中心 CPU 市场份额从 2021 年的 80.71% 下滑到了 70.77% 。这事吧，也是有迹可循的。就拿产品来说，在同时处理 1995 个虚拟化需求时， AMD 霄龙 9654 处理器平均需要 5 台就能满足单个企业的需求，而 Intel 至强 8380 处理器，需要 15 台才能达到同等效果（ AMD 官方披露 ）。这边 CPU 市场被人虎视眈眈，更坏的消息是， AI 带来的 GPU 增量市场， Intel 还挤不进去。Intel 不擅长做显卡这事儿，哥几个应该都清楚吧？不说民用产品了，哪怕是 22 年紧赶慢赶推出的数据中心 GPU 产品 “ Flex ” ，也一直没啥大的水花。。再说了，数据中心 GPU 市场几乎被 NVIDIA 把着，有机构预测今年英伟达光是靠数据中心 GPU ，就能赚 870 亿美元。另外， Intel 的 IDM 模式，也没能玩过台积电。可能有差友不清楚， Intel 是 IDM 模式的厂商，也就是把芯片设计、制造还有封装测试，一揽子全包下来。相比没有晶圆厂的 Fabless 模式， IDM 的好处就是不需要看人脸色，当然坏处就是要烧很多钱，回本周期也长。2005 年， Intel 提出了一个 Tick-Tock 钟摆计划， Tick 年缩小晶体管尺寸， Tock 年则更新架构。按照芯片晶体管密度每 18 个月翻一倍的摩尔定律， Intel 的钟摆计划可以每两年实现一次大更新。2014 年 14nm 量产，顺利的话下一代 10nm 的产品应该在 16 年出来。但 2014 年，摩尔定律遇到瓶颈了， 10nm 在极限的边缘疯狂试探。Intel 要么只能等 EUV 光刻机技术成熟，要么选多重四图案曝光（ SAQP ）技术。Intel 冒险选了后者，但这项技术出来的芯片良率很低，这也导致 10nm 量产一再推迟， Tick-Tock 不动的 Intel ，只能在 14nm 制程上又硬挤出了 14nm+ 、 14nm++ 。一直到 19 年， Intel 才推出第一代 10nm 制程产品。但抬头一看，台积电早在 16 年底就开始量产 10nm 了。甚至台积电都接上 5nm 订单了， Intel 的 7nm 还在如约跳票。至于台积电能成的原因，除了死磕 10nm FinFET 技术以外，当年人人唾弃的 “ 夜鹰计划 ” 也是功不可没。不过吃了瘪的 Intel 非但没有认怂，相反，基辛格上位之后又搞了个 IDM 2.0 ，直指台积电和三星的腹地，还说要在四年内实现五个制程的小目标。这些招能不能帮 Intel 重回巅峰咱不知道，但自打 IDM2.0 之后，这钱花得就跟开水龙头似的。你就说砸钱在亚利桑那和俄州建晶圆厂，得花多少吧。再反观前阵子 Intel 披露的一份文件，代工业务 2023 年营收 189 亿美元，同比下降 31% ， 2022 年这一数字为 274.9 亿美元，亏损亏到了 70 亿美元。一边库库花钱，一边赚得还比之前少了，这你受得了吗？虽然基辛格放话代工业务 2030 年能盈亏平衡，今年 Intel 也很大手笔地买了 6 台 ASML 光刻机，但看股市的情况，大家似乎不怎么买账。这一通折腾下来，人家都已经上高速飙车了， Intel 感觉还在原地找高速路口呢。反观 AMD ，就很懂得怎么借势翻盘了。虽说当年 AMD 也走过不少弯路，卖厂卖楼还债，四年换四个 CEO ，市值跌到只剩五六十亿美元，差点给自己整破产了。但 2014 年苏妈上任之后，好歹是把公司从破产边缘给拉回来了。新官上任三把火，苏姿丰一来就砍掉了 AMD 不少项目，集中精力搞 Zen 架构的研发。2017 年，基于 Zen 架构的 Ryzen 问世，直接让亏损的 AMD 盈利了。接下来几年， AMD 又吃上了台积电 7nm 的红利，趁着 Intel 还在挤牙膏的时候，在 PC 和数据中心 CPU 市场大展拳脚，市场上 “ AMD Yes ” 的声音也是一天大过一天。2022 年 2 月， AMD 市值首次超过 Intel ，为自己扳回了一城。另外在 GPU 市场， AMD 虽说打不过 NVIDIA ，但在图形处理和游戏等消费级场景，也勉强能坐个 “ 第二 ” 的位置。除了苏妈的战略给力以外， AMD 这两年又踩上了 AI 的风口。各家都开始喊 AI PC ， AMD 的市值继续水涨船高，曾经的 “ 农企 ” 翻身，妥妥的爽文既视感好吧。2022 年初，AMD 又收购了 FPGA 界的老大赛灵思，准备来波强强联合。FPGA 也叫现场可编程门阵列，这玩意儿最大的特点就是可定制、灵活性高，也因为这些特点，它可以根据应用场景的具体需求来自由调整，简单来说，就是把造芯片搞成了搭乐高积木。因为这个特性，它未来在自动驾驶、 5G 、 AI 还有数据中心等高性能计算领域，可以说是空间很大。对于 AMD 来说，扩展自家产品线是一方面，这些应用场景在未来趋势上的应用，才是更有想象力的那个。所以我觉着，虽说现在 Intel 在 CPU 的盘子依然很大，但 AMD 胜在大方向没走错，步子也迈得很稳。反倒是 Intel ，产品部门前景不明，代工业务又不知道猴年马月才能盈利，投资者对它预期不好也是正常的事情。不过，将来芯片市场的变化格局，谁又说得好呢。可能 Intel 也想不到，当年瞧不上的 AMD ，今天能成为同台竞技，甚至反超自己的对手吧。 ... PC版： 手机版：