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NVIDIA这两年业绩大涨, 股票也做了火箭一般从两年前的30多美元蹿升到了250美元, 很重要一个原因是NVIDIA在深度学习, AI人工智能等新兴领域保持领先, CEO黄仁勋都被一些媒体称为 'AI教父' 了.
相比之下, AMD这两年还挣扎在游戏市场上, 不过AMD CTO日前接受媒体采访时表示, AMD有着全面的机器学习策略, 将为数据中心, 边缘计算市场提供AI引擎.
EEtimes日前采访了AMD首席技术官Mark Papermarster, 谈到了AMD的AI战略, 7nm Vega, Zen 2处理器以及未来的制程工艺选择等问题.
不过大家放心, Papermarster对于新产品, 新技术及新工艺等问题一点劲爆的料都没提, 严守了公司秘密, 比较重要的内容就是确认了AMD会在AI市场大展宏图.
Mark Papermarster宣称AMD公司有着全面的机器学习策略, 将会为数据中心, 边缘计算等提供AI引擎.
但是具体的细节就没了, AMD到底会提供什么样的产品用于AI市场? 会为AI, 深度学习等计算做有什么优化? 这些问题就没得说了.
EEtimes提到了AMD早在2016年就推出了面向深度学习的GPU加速, 这就是Radeon Instinct加速卡, 其中Radeon Instinct MI25采用了新一代Vega架构, 拥有64组NCU单元, 换算过来就是4096个SP流处理器, 配合16GB的HBM2显存, 显存带宽高达484 GB/s, 半精度浮点性能有了很大进步, 达到了24.6TFLOP, 而单精度也有12.3TFLOPS.
在这之后, Google推出了用于深度学习的TensorFlow处理器, 在硬件中添加了MAC (乘法累加单元) 加速深度学习计算. 2017年5月份NVIDIA推出了Volta显卡, 这是第一款加入MAC单元的显卡, 被NVIDIA称为Tensor单元.
Intel今年早些时候计划将其收购来的Movidius加速器单元转移到运行Windows ML的PC平台上, 分析师认为英特尔最终会把Movidius单元集成到CPU中.
Mark Papermarster没有确认AMD今年底将要发布的Vega或者明年初发布的7nm Zen2处理器上是否添加MAC运算单元, 不过他表示即将推出的Vega GPU支持16位浮点意外的运算.
这点其实也不是新闻了, 早在发布之前, AMD就提到了7nm Vega加入了新的深度学习指令, 支持了8位运算.
现在各大公司都在研究加速深度学习研究的算法, ARM在ML Core中加入了8位运算, NVIDIA已经在研究2位操作, Intel则在计划单位操作.
