【產業動態】AMD Instinct平台與輝達Nvidia Grace Hopper GH200超級晶片系列，在大規模AI硬體建置一較高下
AMD為CPU、GPU設計廠，輝達則專注於GPU設計
AMD（Advanced Micro Devices，超微半導體）(AMD)是一家美國的半導體公司，主要生產和銷售處理器（CPU）、圖形處理器（顯卡、GPU）、晶片組、記憶體和其他相關產品，並提供相應的軟體和解決方案。
輝達Nvidia(NVDA)是一家美國科技公司，總部位於加州的聖塔克拉拉市。輝達是全球領先的加速運算（Accelerated computing）技術公司之一，其核心業務是設計和銷售用於遊戲、專業視覺化、人工智慧、自動駕駛和數據中心的GPU和其他半導體產品。
輝達與AMD相繼推出針對AI、大型語言模型設計的GPU及企業級解決方案
繼CMoney研究團隊先前出具的報告 【產業動態】超微AMD發布MI300系列GPU，能打敗Nvidia H100嗎？後，我們這次要比較的是兩家廠商提出的，更應用層面的解決方案。
輝達在2021年即提出了自行研發Grace架構CPU搭配其GPU運行，以在進行各種加速運算（例如人工智慧、語言模型訓練等）時，能有更強的算力表現與能耗。經過輝達不斷的研發與推出GPU為主的解決方案，其終於在2023/5/29的COMPUTEX大會上宣布Grace Hopper Superchip正式投產。
而AMD也不落人後，AMD在2023/6/13舉行AMD資料中心與AI首映會（AMD Data Center & AI Technology Premiere）除了推出伺服器等級CPU EPYC、AI運算專用的MI300 GPU系列產品，對標輝達的H100外，AMD也宣布AMD Instinct 平台，以供客戶快速部署。
AMD推出高規格MI300X，與輝達H100一較高下，但輝達完整生態系占優勢
CMoney研究團隊在上篇報告提及，AMD在6月的發表會推出了MI300X，不包含CPU。其記憶體大小、頻寬均優於Nvidia H100的表現，浮點運算能力也預期將比H100表現好。 然而，Nvidia擁有的CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）開發工具提供了工程師完善的開發平台來建置模型，且具有先行者優勢，被大多數開發者所使用，相較之下AMD的ROCm（Radeon Open Compute platform）則仍在努力追趕，雖已盡力降低兩者的轉換成本，但目前普及度還不高。
AMD推出集結多8顆GPU的Instinct Platform，而輝達坐擁多款不同面向的解決方案
AMD Instinct Platform是6月發表會同樣值得留意的焦點，這項產品集結了8顆AMD最新的資料中心GPU MI300X，並且符合開放運算計畫（OCP，Open Compute Project）的規格，讓企業客戶可以隨插即用，但AMD目前還沒有列出詳細的規格與運算表現。
輝達方面則對此著墨頗深，下表我們列出了幾款輝達最新的企業級解決方案，其中DGX H100與HGX H100均是針對人工智慧、模型模擬以及資料分析所設計的平台，兩者的差異主要是DGX H100具有CPU，而HGX H100則沒有，因此CMoney研究團隊認為AMD的Instinct Platform與Nvidia HGX H100較有可比性。
輝達提供了多種不同配置的硬體組合，同時軟體也符合大多數開發者所習慣，各大科技公司（如OpenAI）、學術機構、醫療單位均使用輝達產品已久，因此雖AMD MI300系列即將上市，但我們研判還無法威脅到Nvidia的地位。
Nvidia Grace Hopper超級晶片為H100的進化版，是AMD MI300A的強勁敵手
而Nvidia Grace Hopper Superchip則是由ARM架構的Grace CPU（Intel、AMD等主流CPU為x86架構），以及Hopper架構的H100，透過NVLink switch相連而成，型號稱為GH200。
GH200也是輝達專攻生成式AI與高性能運算而設計的晶片，帶來更高的算力與頻寬，並且透過輝達的NVLink達到節能、快速的數據傳輸效果。
由於Nvidia GH200擁有CPU與GPU，CMoney研究團隊認為可以跟AMD的MI300A進行功能與效能比較，算力應由較新款的AMD MI300A佔優勢，但GH200的記憶體則多上許多，且CPU與GPU的記憶體可以共用，兩者各有優缺。
另外，Nvidia還進一步推出提供企業運算大型模型的解決方案DGX GH200，串接了256個Grace Hopper Superchip，成為一台巨型的超級電腦，可以讓企業直接使用。CMoney研究團隊考量目前AMD的市場定位，AMD應該短期內不會推出這種等級的產品，畢竟在AI等模型開發的市場，仍為輝達的天下。
AMD和輝達Nvidia在AI GPU的競爭、市場定位與發展機會，各有發展空間
總結起來，輝達的市場定位具有明顯優勢，但AMD展現出強大的競爭力。AMD則推出了MI300企業級GPU系列，具有優越的記憶體和浮點運算能力；而輝達推出了Grace Hopper Superchip，結合了自家研發的Grace架構CPU和Hopper架構的H100 GPU，提供高算力和節能的效果。
軟體生態部分，Nvidia憑藉CUDA開發工具在開發者使用上佔有先行優勢，AMD的ROCm則較為冷門。
CMoney研究團隊認為短期AMD在AI市場仍需追趕輝達，具有發展潛力，然Nvidia的軟硬體整合，明顯較符合開發者需求，因此其地位仍難以撼動。
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