Meta, OpenAI und Microsoft gaben auf der AMD-Investorenkonferenz am Mittwoch bekannt, dass sie AMDs neuesten Chip für künstliche Intelligenz InstinctMI300X verwenden werden. Der Schritt zeigt, dass die Tech-Community aktiv nach Alternativen zu teuren Nvidia-GPUs sucht. MI300X setzt große Hoffnungen in die Branche. Denn „die Welt leidet schon lange unter Vida.“ Dessen Flaggschiff-GPU ist nicht nur teuer, sondern auch nur in sehr begrenzter Menge verfügbar. Wenn MI300X in großem Maßstab eingeführt werden kann, wird erwartet, dass dies die Kosten für die Entwicklung von Modellen für künstliche Intelligenz senkt und Wettbewerbsdruck auf Nvidia ausübt.

Wie viel schneller als Nvidias GPU?

Laut AMD basiert der MI300X auf einer neuen Architektur und weist eine deutlich verbesserte Leistung auf. Sein größtes Merkmal ist der 192 GB hochmoderne Hochleistungsspeicher HBM3, der Daten schneller überträgt und größere Modelle der künstlichen Intelligenz aufnehmen kann.

Su Zifeng verglich den MI300X und das darin aufgebaute System direkt mit Nvidias Flaggschiff-GPU H100 (vorherige Generation).

In Bezug auf die grundlegenden Spezifikationen ist die Gleitkomma-Betriebsgeschwindigkeit des MI300X 30 % höher als die des H100, die Speicherbandbreite ist 60 % höher als die des H100 und die Speicherkapazität ist mehr als doppelt so hoch wie die des H100.

Natürlich ist der MI300X eher mit der neuesten GPU H200 von NVIDIA vergleichbar. Obwohl es auch bei den Spezifikationen führend ist, ist der Vorteil des MI300X gegenüber dem H200 nicht so groß. Die Speicherbandbreite ist nur einstellige höher als bei letzterem und die Kapazität ist fast 40 % größer als bei letzterem.


Su Zifeng glaubt:

„Diese Leistung führt direkt zu einer besseren Benutzererfahrung, und wenn Sie dem Modell eine Frage stellen, möchten Sie, dass es diese schneller beantwortet, insbesondere wenn die Antworten komplexer werden.“

Su Zifeng: AMD muss Nvidia nicht um den zweiten Platz schlagen, um gut zu bestehen

Die Hauptfrage, mit der AMD konfrontiert ist, ist, ob Unternehmen, die sich bisher auf Nvidia verlassen haben, Zeit und Geld investieren werden, um einen weiteren GPU-Anbieter hinzuzufügen.

Su Zifeng räumte auch ein, dass diese Unternehmen „Anstrengungen unternehmen“ müssten, um auf AMD-Chips umzusteigen.

AMD teilte Investoren und Partnern am Mittwoch mit, dass es seine Software-Suite ROCm verbessert hat, die den CUDA von Nvidia misst. Die CUDA-Suite war einer der Hauptgründe, warum KI-Entwickler derzeit NVIDIA bevorzugen.

Auch der Preis ist wichtig. AMD hat am Mittwoch keine Preise für den MI300X bekannt gegeben, aber er wird sicherlich günstiger sein als die Flaggschiff-Chips von Nvidia, die jeweils rund 40.000 US-Dollar kosten. Su Zifeng sagte, dass AMDs Chips niedrigere Anschaffungs- und Betriebskosten als Nvidia haben müssen, um Kunden zum Kauf zu bewegen.

AMD gab außerdem an, MI300X-Bestellungen mit einigen großen Unternehmen unterzeichnet zu haben, die GPUs am dringendsten benötigen.

Meta plant, die MI300X-GPU für Argumentationsaufgaben mit künstlicher Intelligenz zu verwenden. Kevin Scott, Chief Technology Officer von Microsoft, sagte außerdem, dass das Unternehmen MI300X in seinem Cloud-Computing-Dienst Azure einsetzen werde. Darüber hinaus wird auch der Cloud-Computing-Dienst von Oracle MI300X nutzen. OpenAI wird auch die AMD-GPU in einem Softwareprodukt namens Triton verwenden.

Laut dem neuesten Bericht des Forschungsunternehmens Omidia sind Meta, Microsoft und Oracle allesamt wichtige Käufer der Nvidia H100 GPU im Jahr 2023.

AMD gab keine Umsatzprognose für den MI300X ab, sondern schätzte den Gesamtumsatz mit Rechenzentrums-GPUs im Jahr 2024 lediglich auf etwa 2 Milliarden US-Dollar. Der Rechenzentrumsumsatz von NVIDIA überstieg allein im letzten Quartal 14 Milliarden US-Dollar, aber dazu zählen neben GPUs auch andere Chips.

Mit Blick auf die Zukunft geht AMD davon aus, dass die Marktgröße von GPUs mit künstlicher Intelligenz auf 400 Milliarden US-Dollar steigen wird, was eine Verdoppelung seiner bisherigen Prognose darstellt. Dies zeigt, wie hoch die Erwartungen und die Nachfrage der Menschen nach High-End-Chips für künstliche Intelligenz sind.

Su Zifeng sagte den Medien auch offen, dass AMD Nvidia nicht schlagen muss, um gute Ergebnisse auf dem Markt zu erzielen. Die Implikation ist, dass der zweite Platz auch gut leben kann.

Als sie über den KI-Chip-Markt sprach, sagte sie:

„Ich denke, man kann ganz klar sagen, dass Nvidia jetzt definitiv Marktführer ist, und wir glauben, dass dieser Markt bis 2027 über 400 Milliarden US-Dollar groß sein könnte. Wir können ein Stück von diesem Kuchen abbekommen.“