眾所周知，隨著最近生成式AI浪潮的席卷全球，NVIDIA無論影響力還是股價都已一息千里；

但可能令黃仁勛也想不到的是：僅僅在就在本月初，在NVIDIA推出被稱作“巨型GPU”的GH200超級芯片后，作為表外甥女的AMD總裁蘇姿豐也放出了其“終極武器”——MI300X。

6月14日凌晨一點，AMD舉行了最新直播活動，這一次，蘇媽帶來多款重磅產(chǎn)品：

圖片來自：AMD

蘇姿豐率先公布了Instinct MI300A，她稱之為全球首個為AI和HPC（高性能計算）打造的APU加速器，擁有多達13顆小芯片，總共包含1460億個晶體管；

該加速器采用CDNA 3 GPU架構(gòu)和24個Zen 4 CPU內(nèi)核，配置128GB的HBM3內(nèi)存，相比前代MI250，MI300的性能提高八倍，效率提高五倍。

而全場發(fā)布會的重頭戲，則是一款全新的純GPU產(chǎn)品 ——“Instinct MI300X”；

圖片來自：AMD

據(jù)蘇姿豐介紹：Instinct MI300X內(nèi)存達到了192GB，內(nèi)存帶寬為5.2TB/s，Infinity Fabric帶寬為896GB/s，晶體管達到嘆為觀止的1530億個。

這與NVIDIAH100芯片相比，MI300X提供的HBM密度最高是前者的2.4倍，HBM帶寬最高則是1.6倍。這意味著，AMD的芯片可以運行比NVIDIA芯片更大的模型；蘇姿豐強調(diào)，生成式AI模型可能不再需要數(shù)目那么龐大的GPU，由此可為用戶節(jié)省成本。

當(dāng)然，我們這里所說的二者的關(guān)系問題，并不是道聽途說而來：

這兩人不僅都出生在臺南，且還有親戚關(guān)系，蘇姿豐的外公與黃仁勛的母親是兄妹；相當(dāng)于，蘇姿豐是黃仁勛的外甥女，換言之，黃仁勛是蘇姿豐的表舅

更有意思的是，黃仁勛職業(yè)生涯早期還曾在AMD工作過，他也曾提起自己很喜歡當(dāng)時的工作。

回到正題，或許你和我一樣，在本場發(fā)布會之前都認為：

蘇姿豐和她的AMD技術(shù)團隊是否可以生產(chǎn)出足夠強大的芯片，以打破NVIDIA對GPU市場幾乎壟斷的地位呢？

答案就在本次發(fā)布會蘇姿豐的驚人話語中：“隨著模型尺寸變得越來越大，你需要多個 GPU 來運行最新的大型語言模型；且，隨著 AMD 芯片上內(nèi)存增加，開發(fā)者將不需要那么多 GPU?！?/p>

圖片來自：AMD

其理由是：AMD 的 Instinct MI300 系列以及NVIDIA的 H100 / H800 系列 GPU 都在采用臺積電先進的后端 3D 封裝方法 CoWoS，導(dǎo)致臺積電 CoWoS 產(chǎn)能短缺將持續(xù)存在；臺積電目前有能力每月處理大約 8000 片 CoWoS 晶圓，其中NVIDIA和 AMD 合計占了大約 70% 到 80%。

尤其，用于CoWoS和其他先進封裝技術(shù)的封裝設(shè)備需要專門的生產(chǎn)工具，它們的交貨時間在3到6個月之間；這意味著臺積電迅速擴大其CoWoS產(chǎn)能的能力是有限的。

特別值得一提的是：這張集成了1530億晶體管的怪獸芯片也是AMD Chiplet技術(shù)生態(tài)的集大成者：

AMD本次發(fā)布的MI300A被蘇姿豐稱作“面向 AI 和高性能計算的全球首款 APU 加速器”，將多個 CPU、GPU 和高帶寬內(nèi)存封在一起，在 13 個 Chiplets 上擁有1460 億顆晶體管。

AMD Instinct MI 300X和AMD Instinct MI 300A不同點在于，AMD Instinct MI 300X并沒有集成CPU內(nèi)核，而是采用了8 個 GPU Chiplet（基于CDNA 3架構(gòu)）和另外 4 個 IO 內(nèi)存Chiplet的設(shè)計，這讓其集成的晶體管數(shù)量達到了驚人的1530億。

與此同時，Chiplet技術(shù)在AI芯片中具有提高芯片集成度、降低生成本、提高性能、降低性能和提高芯片可能依賴等技術(shù)作用；隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷擴大，Chiplet技術(shù)在AI芯片中的應(yīng)用前景將會更加廣泛。

圖片來自：AMD

尤其，作為一款對標(biāo)NVIDIA H100的產(chǎn)品，AMD Instinct MI 300X的HMB密度是前者的2.4倍，帶寬則為前者的1.6倍；這讓AMD的這顆產(chǎn)品在當(dāng)前的AI時代競爭力大增。

同時，基于帶寬高達896GB/s的AMD Infinity架構(gòu)，AMD可以將八個 M1300X 加速器組合在一個系統(tǒng)中，這樣就能為開發(fā)帶來更強大的計算能力，為 AI 推理和訓(xùn)練提供不一樣的解決方案。

綜上所述，毋庸置疑，這是一場攸關(guān)未來的半導(dǎo)體競賽；全球數(shù)據(jù)中心 GPU 和 CPU 的頭部企業(yè)NVIDIA和Intel均在強調(diào)其加速 AI 的實力。

但，作為這兩條賽道“萬年老二”的 AMD，也在競相滿足對 AI 計算日益增長的需求，并通過推出適應(yīng)最新需求的數(shù)據(jù)中心 GPU 來挑戰(zhàn)NVIDIA在新興市場的主導(dǎo)地位。