Для навчання моделей штучного інтелекту потрібні величезні обчислювальні потужності паралельної обробки, тому GPU стали невід'ємною складовою інфраструктури ШІ. Архітектура та програмне середовище різних виробників чіпів безпосередньо впливають на ефективність навчання та стратегії розгортання центрів обробки даних.
NVIDIA та AMD суттєво різняться за архітектурою GPU, механізмами обчислень ШІ, екосистемами розробників, макетами центрів обробки даних і сценаріями використання. Відмінності в програмній екосистемі CUDA, відкритих обчислювальних середовищах і галузевих підходах до розгортання додатково формують конкурентні стратегії цих двох компаній на ринку чіпів для ШІ.
Що таке NVDA
NVDA — це тикерний символ NVIDIA на біржі Nasdaq. Основні напрями діяльності NVIDIA охоплюють GPU, чіпи для ШІ, обчислення в центрах обробки даних і високопродуктивну мережеву інфраструктуру.
GPU NVIDIA спроєктовано для досягнення максимальної ефективності паралельних обчислень. Оскільки навчання моделей ШІ потребує значної кількості матричних і тензорних операцій, GPU NVIDIA широко застосовують у великомасштабних системах ШІ.
З галузевої точки зору, NVIDIA давно вийшла за межі традиційної графічної компанії. Завдяки CUDA, інструментам програмного забезпечення ШІ та платформі центрів обробки даних, NVIDIA створила комплексну екосистему інфраструктури ШІ.
За офіційними даними, сегмент центрів обробки даних став одним із найважливіших джерел доходу NVIDIA. ШІ-компанії та хмарні платформи зазвичай використовують GPU NVIDIA для живлення своїх кластерів навчання моделей ШІ.
Що таке AMD
AMD — це напівпровідникова компанія, яка розробляє як центральні, так і графічні процесори. Її продуктовий портфель охоплює сервери, споживчі процесори, високопродуктивні GPU та ринок обчислень у центрах обробки даних.
Стратегія AMD у сфері ШІ зосереджена на GPU серії Instinct та програмній платформі ROCm. AMD прагне конкурувати з екосистемою CUDA від NVIDIA, пропонуючи відкрите середовище.
На відміну від NVIDIA, AMD присутня як у сегменті CPU, так і GPU. Деякі центри обробки даних будують обчислювальні системи, що поєднують CPU AMD з GPU AMD для досягнення кращої синергії.
Одне з ключових бізнес-завдань AMD — збільшити свою частку на ринку високопродуктивних обчислень. ШІ-компанії та хмарні платформи вже починають використовувати GPU AMD як інфраструктуру для навчання ШІ.
Архітектура GPU: NVDA проти AMD
Архітектура GPU NVIDIA робить акцент на паралельних обчисленнях для ШІ та прискоренні за допомогою тензорних ядер. Архітектура AMD більше орієнтована на загальні високопродуктивні обчислення та відкриту сумісність.
GPU NVIDIA зазвичай містять велику кількість тензорних ядер, призначених для обробки матричних операцій глибокого навчання. Під час навчання моделей ШІ тензорні ядра значно підвищують продуктивність тензорних обчислень.
Натомість GPU AMD покладаються на уніфіковану обчислювальну архітектуру. Вони використовують обчислювальні блоки для виконання паралельних завдань і забезпечують широку сумісність завдяки відкритості.
У таблиці нижче наведено архітектурні відмінності:
| Вимір |
NVIDIA |
AMD |
| Акцент на прискоренні ШІ |
Тензорні ядра |
Обчислювальні блоки |
| Програмна екосистема |
CUDA |
ROCm |
| Оптимізація для навчання ШІ |
Сильніша |
Постійно розширюється |
| Позиціонування в центрах обробки даних |
Інфраструктура ШІ |
HPC та ШІ |
Отже, NVIDIA оптимізована спеціально для робочих навантажень ШІ, тоді як AMD орієнтується на загальні високопродуктивні обчислення.
Великі моделі ШІ потребують зрілого, добре інтегрованого програмного середовища. Таким чином, архітектура GPU впливає не лише на апаратну продуктивність, а й формує весь робочий процес розробки ШІ.
Механізми обчислень ШІ: NVDA проти AMD
Механізм обчислень ШІ від NVIDIA базується на тісній інтеграції CUDA та паралелізму GPU. Коли розробник ШІ надсилає завдання на навчання, CUDA скеровує ядра GPU на виконання матричних операцій.
Спочатку фреймворк глибокого навчання генерує завдання навчання. Потім середовище виконання CUDA перетворює ці завдання на інструкції, які може виконати GPU.
Далі GPU NVIDIA використовує свої тензорні ядра для виконання паралельних тензорних обчислень. Нарешті, фреймворк ШІ оновлює параметри моделі на основі отриманого результату.
Обчислювальний потік ШІ від AMD більше залежить від платформи ROCm та відкритого обчислювального середовища. ROCm також може отримувати доступ до ресурсів GPU, але має меншу програмну екосистему та вужчу підтримку інструментів.
На відміну від NVIDIA, AMD просуває відкрите обчислювальне середовище для ШІ. Деякі розробники обирають ROCm, щоб уникнути прив'язки до CUDA.
При виборі платформи GPU ШІ-компанії оцінюють не лише продуктивність чіпів, а й сумісність програмного забезпечення, середовище розробки та стабільність навчання.
Екосистема розробників: NVDA проти AMD
Екосистема розробників NVIDIA базується на CUDA, яка перетворилася на повноцінну програмну інфраструктуру ШІ. Більшість фреймворків глибокого навчання та інструментів ШІ надають пріоритет підтримці CUDA.
Після розгортання GPU NVIDIA розробники можуть одразу скористатися зрілим інструментарієм. PyTorch, TensorFlow та багато великих платформ ШІ вже давно пропонують повну підтримку CUDA.
Екосистема розробників AMD зосереджена навколо ROCm. ROCm надає відкрите середовище для обчислень на GPU, призначене для покращення сумісності програмного забезпечення ШІ.
У таблиці нижче порівнюються дві екосистеми:
| Вимір |
NVIDIA CUDA |
AMD ROCm |
| Підтримка фреймворків ШІ |
Широка |
Постійно розширюється |
| Масштаб розробників |
Більший |
Відносно менший |
| Зрілість програмного забезпечення |
Вища |
Постійно покращується |
| Здатність до синергії GPU |
Глибока інтеграція |
Відкрита сумісність |
Ці відмінності в екосистемах дають NVIDIA явну перевагу в сумісності програмного забезпечення ШІ, тоді як AMD робить акцент на відкритості та зростанні екосистеми.
З ділової точки зору, ШІ-компанії віддають перевагу платформам зі стабільним, добре задокументованим програмним забезпеченням. Як результат, екосистема розробників стала вирішальним фактором у конкуренції ШІ-чіпів.
Макет центру обробки даних: NVDA проти AMD
Стратегія NVIDIA щодо центрів обробки даних зосереджена на наданні повної інфраструктури ШІ. Вона не просто продає GPU, а також надає мережеве обладнання, сервери ШІ та програмну платформу.
Великі хмарні платформи зазвичай використовують GPU NVIDIA для побудови кластерів ШІ. Під час навчання моделей GPU, мережа та обробка даних повинні працювати в тісній координації.
Макет центру обробки даних AMD робить акцент на синергії CPU та GPU. Серверні процесори AMD EPYC та GPU Instinct спільно працюють над високопродуктивними обчислювальними завданнями.
Коротше кажучи, NVIDIA просуває платформоорієнтований підхід до центрів обробки даних ШІ, тоді як AMD більше конкурує в сегменті високопродуктивних обчислень та серверних процесорів.
У зв'язку зі зростанням попиту на інфраструктуру ШІ обидві компанії активізують свої зусилля в центрах обробки даних, але їхні стратегічні пріоритети залишаються різними.
Сценарії використання: NVDA проти AMD
GPU NVIDIA домінують у масштабному навчанні моделей ШІ, автономному водінні та хмарних обчисленнях. Багато ШІ-компаній покладаються на GPU NVIDIA для навчання мовних моделей та генеративних систем ШІ.
GPU AMD більш поширені у високопродуктивних обчисленнях, серверах та деяких робочих навантаженнях з навчання ШІ. AMD також має міцні позиції в ігрових GPU та серверних CPU.
Ключові сценарії використання NVIDIA:
-
Навчання моделей ШІ
-
Центри обробки даних
-
Автономне водіння
-
Хмарні обчислення
Застосування AMD більше схиляються до середовищ спільних обчислень CPU та GPU.
Отже, NVIDIA позиціонує себе як постачальник інфраструктури ШІ, тоді як AMD є ширшою, багатосегментною напівпровідниковою компанією.
Підсумок
NVDA та AMD є основними гравцями на ринку ШІ-чіпів та GPU, але вони кардинально різняться в архітектурі GPU, програмних екосистемах та стратегіях центрів обробки даних.
Основними сильними сторонами NVIDIA є екосистема CUDA, тензорні ядра та синергія програмного забезпечення ШІ. AMD конкурує завдяки відкритим обчислювальним середовищам та своєму комбінованому портфелю CPU-GPU.
Зі зростанням попиту на навчання моделей ШІ ринок GPU та чіпів для ШІ швидко розширюється. Сумісність програмного забезпечення, інтеграція центрів обробки даних та екосистеми розробників тепер є ключовими полями битви між NVIDIA та AMD.
Поширені запитання
Яка найбільша різниця між NVDA та AMD?
NVDA (NVIDIA) вирізняється екосистемою ШІ CUDA та паралельною обчислювальною потужністю GPU. AMD зосереджується на відкритих обчислювальних середовищах та синергії CPU-GPU.
Чому NVIDIA сильніша на ринку ШІ?
NVIDIA створила зрілу екосистему CUDA. Переважна більшість фреймворків ШІ та інструментів глибокого навчання спочатку оптимізовані для CUDA, що дає NVIDIA явну перевагу в сумісності програмного забезпечення.
Чи може AMD навчати моделі ШІ?
Так. GPU AMD можуть навчати моделі ШІ за допомогою платформи ROCm, яка підтримує кілька фреймворків ШІ та середовища високопродуктивних обчислень.
У чому різниця між CUDA та ROCm?
CUDA — це власницька платформа паралельних обчислень GPU від NVIDIA. ROCm — це відкрите обчислювальне середовище GPU від AMD. Обидві використовуються для ШІ та HPC, але їхні екосистеми суттєво відрізняються за розміром.
Як NVDA та AMD відрізняються на ринку центрів обробки даних?
NVIDIA реалізує платформоорієнтовану стратегію центрів обробки даних ШІ, інтегруючи GPU, мережі та програмне забезпечення ШІ. AMD зосереджується на комбінованому підході CPU-GPU, орієнтуючись на високопродуктивні обчислення та ринок серверів.
