MetaとMicrosoft、Nvidia GPUの代替として新しいAMD AIチップを購入することを約束

MetaとMicrosoft、Nvidia GPUの代替として新しいAMD AIチップを購入することを約束

12月7日、Meta、OpenAI、Microsoftは、現地時間水曜日のAMD投資家向けイベントで、3社ともAMDの最新人工知能チップInstinct MI300Xを使用すると発表した。これは、Nvidia の GPU チップが ChatGPT などの人工知能プログラムの開発と展開に不可欠である一方で、多くのテクノロジー企業が代替手段を探していることを示しています。

AMDの最新のハイエンドチップであるInstinct MI300Xが来年初めに出荷を開始し、人工知能企業や関連クラウドサービスプロバイダーのニーズを満たすことができれば、人工知能モデルの開発コストが削減され、急成長しているNvidiaの人工知能チップ事業に競争圧力がかかる可能性がある。

「クラウドコンピューティング向けの大型プロセッサーと大型GPUに注目が集まっている」とAMDのリサ・スー最高経営責任者(CEO)は水曜日に語った。

AMD によれば、MI300X はパフォーマンスを大幅に向上させる新しいアーキテクチャに基づいているとのことです。このチップの最大の特徴は、192GBの高性能HBM3メモリを搭載しており、データの転送速度が速く、より大規模な人工知能モデルに適応できることです。

蘇子鋒氏はMI300Xと、それがNvidiaの主流人工知能GPUチップH100で構築したシステムを直接比較した。

「このパフォーマンスは、ユーザーエクスペリエンスの向上に直接つながります」とスー氏は語った。 「モデルに質問するときは、応答が複雑になるにつれて特に、より速く応答することが常に求められます。」

AMDが直面している主な問題は、これまで常にNvidiaをベースにしてきた同社が、別のGPUサプライヤーに時間と資金を投資するかどうかだ。 「AMDを受け入れるには努力が必要です」とスー氏は言う。

AMDは水曜日、投資家とパートナーに対し、ROCmソフトウェアスイートに改良を加えたことを伝えた。業界のベンチマークであるNvidiaのCUDAソフトウェアに対抗するため、重要な欠陥に対処しました。 ROCm ソフトウェア スイートのこの元々の欠陥は、AI 開発者が現在 Nvidia を好む主な理由の 1 つです。

チップの価格も重要です。 AMDは水曜日にMI300Xの価格を明らかにしなかった。現在、Nvidia の GPU チップは 1 個あたり約 4 万ドルで販売されている。Su Zifeng 氏は、顧客に購入を促すためには、AMD のチップ価格は Nvidia よりも低く、運用コストも低くなければならないと述べた。

AMDはまた、水曜日に、同社のGPUチップを最も必要としている企業の一部と使用契約を締結したと発表した。市場調査会社オミディアの最近のレポートによると、MetaとMicrosoftは2023年にNvidiaのH100 GPUチップの最大の購入者となる。

Metaは、AIステッカー、画像編集、音声アシスタントの実行などのAI推論ワークロードを処理するためにMI300Xチップを使用すると述べた。

マイクロソフトの最高技術責任者ケビン・スコット氏は、同社がAzureウェブサービスを通じてMI300Xチップへのアクセスを提供する予定だと述べた。

Oracle のクラウド コンピューティングでもこのチップが使用されます。

OpenAIは、Tritonと呼ばれるソフトウェア製品でAMDのGPUチップをサポートすると発表した。 Triton は GPT のような大規模な言語モデルではありませんが、チップの機能を活用して人工知能の研究を行っています。

AMD はこのチップの大規模な販売についてはまだ予測しておらず、データセンター GPU からの総収益が 2024 年に約 20 億ドルになると予測しているだけです。比較すると、Nvidia のデータセンター収益は直近の四半期だけで 140 億ドルを超えていますが、この数字には GPU 以外のチップ事業も含まれています。

しかし、AMDは、人工知能GPUチップ市場の規模は今後4年間で4000億ドルにまで上昇する可能性があると述べており、これは同社のこれまでの予想の2倍に当たる。これは、ハイエンドの人工知能チップに対する業界の期待が高いことを示しており、AMD が現在、投資家の注目を自社の製品ラインに集中させている理由でもあります。

蘇子鋒氏はまた、AMDは市場でより良いパフォーマンスを達成するためにNvidiaに勝つ必要はないと考えていると述べた。

「現時点では、NVIDIA が市場の大半を握っているのは明らかだと思います」とスー氏は人工知能チップ市場について語った。「2027 年までにその数字は 4,000 億ドルを超える可能性があると考えています。間違いなく、その一部を獲得できるでしょう。」

<<:  Google CEO ピチャイが、Google 史上最強のモデル「ジェミニ」と人工知能の時代を深く分析

>>:  GPT-175Bを例にとった大規模言語モデルの分散トレーニングの定量分析とベストプラクティス

推薦する

...

AI特許出願件数は世界第1位で、世界総出願件数の約4分の3を占める。

先日蘇州で開催された中国人工知能産業2020年年次大会で発表された「2020年中国人工知能発展報告書...

...

DeeCamp 2019は産学連携を促進するためにKuaishouとInnovation Worksを正式に立ち上げました

4月8日、イノベーションワークスが主催する「DeeCamp2019 人工知能サマートレーニングキャン...

スマート健康システムがコロナウイルス隔離中の人々を監視

新型コロナウイルスの世界的な感染拡大は187の国と地域に広がり、417万人が感染している。ほとんどの...

人工知能の知られざる歴史: 目に見えない女性プログラマーたち

この 6 部構成のシリーズでは、AI の人類史を探り、革新者、思想家、労働者、さらには小規模なトレー...

2024年までにAIが広告に革命を起こす

人工知能 (AI) は、コンテンツの作成や顧客のセグメンテーションからキャンペーンの最適化まで、マー...

Google Gemini は Baidu を「騙し取っている」が、その背後にいる本当の犯人は誰なのか?

ノア著制作:51CTO テクノロジースタック(WeChat ID:blog)かつて AI の王者だっ...

OpenAI COO: AIが一夜にしてビジネスに大きな変化をもたらすとは期待しない

12月5日、OpenAIは企業ユーザーの開拓に力を入れているものの、同社の幹部の一部は、この技術がす...

新しい機械学習システムがロボットに社会的なスキルを与える

ロボットは大学のキャンパスに食べ物を配達したり、ゴルフコースでホールインワンを達成したりすることがで...

Google Research の最新の発見: トレーニング結果が不正確になるのは、データ規模が巨大すぎることが原因です。

[[428092]]現在、AI の大きなトレンドは何ですか?そうです、データセットのサイズを拡大し...

Kubernetes上の機械学習プラットフォームの実践

背景これまで、音楽アルゴリズムのモデル トレーニング タスクは、物理マシン上で開発、デバッグ、スケジ...

2021年以降、AIが研究技術を向上させる4つの方法

研究テクノロジーは、現代のビジネス環境に人工知能と機械学習を適用するための優れた方法を提供します。 ...

2024 年の世界のデジタルビジネスに関するトップ 10 の予測

この記事では、今後 12 ~ 24 か月の間にグローバル ビジネス エコシステムを変革する外部要因と...