AMD的軟件優化不足讓Nvidia在AI芯片市場保持優勢
隨著年底的臨近，AMD本希望其強大的新款MI300X AI芯片能幫助其在Nvidia面前縮小差距。然而，根據SemiAnalysis的一項深入調查，該公司的軟件挑戰使得Nvidia能夠繼續保持其舒適的領先地位。
SemiAnalysis將AMD的Instinct MI300X與Nvidia的H100和H200進行了對比，觀察到兩者之間的幾個差異。對於不熟悉的人來說，MI300X是一款基於AMD CDNA 3架構的GPU加速器，旨在用於高性能計算，特別是AI工作負載。
從數據上看，AMD的性能數據似乎非常優秀：該芯片提供1,307 TeraFLOPS的FP16計算能力以及高達192GB的HBM3內存，超越了Nvidia的競爭對手。然而，SemiAnalysis團隊在五個月的嚴格測試中發現，單靠原始規格並不能完全說明問題。儘管MI300X的硬體表現令人印象深刻，但AMD的軟件生態系統卻需要大量的努力才能有效利用。SemiAnalysis不得不依賴AMD工程師不斷修復bug和問題，以便進行基準測試和測試。
這與Nvidia的硬體和軟件形成鮮明對比，後者的產品通常在沒有Nvidia員工的幫助下便能順利運行。
此外，軟件問題不僅限於SemiAnalysis的測試，AMD的客戶也感受到了痛苦。例如，AMD的最大雲服務提供商Tensorwave不得不讓AMD工程師訪問該公司購買的MI300X芯片，以便AMD能夠調試軟件。
問題還不止於此。從與PyTorch的整合問題到多芯片間的縮放不佳，AMD的軟件在多方面始終不及Nvidia的成熟CUDA生態系統。SemiAnalysis還指出，許多AMD的AI庫實際上是Nvidia AI庫的分支，這導致了次優的結果和兼容性問題。
分析報告中提到：「由於AMD的軟件質量保證（QA）文化低於預期，以及使用體驗的挑戰，AMD尚未突破CUDA的護城河。隨著AMD努力填補CUDA護城河，Nvidia的工程師則加班加點，通過新功能、庫和性能更新來加深這一護城河。」
分析師們在MI300X軟件的預發版BF16開發分支中找到了希望的曙光，顯示出更好的性能。但到那段代碼投入生產時，Nvidia可能已經推出其下一代Blackwell芯片（儘管Nvidia在推出過程中報導中提到了一些成長痛）。
考慮到這些問題，SemiAnalysis向AMD提出了一系列建議，首先是給予紅隊的工程師更多的計算和工程資源，以修復和改善生態系統。
SemiAnalysis的創始人Dylan Patel最近與AMD首席執行官Lisa Su進行了1.5小時的會談，並表示她認識到AMD軟件堆棧中的差距，並對具體建議給予了認真考慮。他還補充道，許多變化已經在開發中。
但經過多年明顯忽視這一關鍵組件後，這是一條艱難的道路。儘管分析師們希望AMD能夠真正與Nvidia競爭，但「CUDA護城河」目前似乎仍然使Nvidia穩居領先地位。
在這一情況下，AMD的未來如何發展將成為業界關注的焦點。公司若能夠加強其軟件生態系統，或許能在競爭中找到突破口。然而，這需要時間和資源的投入，否則即使硬體再強大，也難以撼動Nvidia根深蒂固的市場地位。
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