從云到端五大產(chǎn)品線(xiàn)全面擁抱AI，AI正成為AMD的新大招。

編輯 |  GACS9月14日-15日，2023全球AI芯片峰會(huì)（GACS 2023）在深圳市南山區(qū)圓滿(mǎn)舉行。在首日主題演講中的AI芯片架構(gòu)創(chuàng)新專(zhuān)場(chǎng)，AMD人工智能事業(yè)部高級(jí)總監(jiān)王宏強(qiáng)分享了主題為《AMD Pervasive Al：從數(shù)據(jù)中心、邊緣、客戶(hù)端到終端，Al無(wú)所不在》的主題演講。AMD人工智能事業(yè)部高級(jí)總監(jiān)王宏強(qiáng)談道，AMD在單個(gè)GPU能做到上千T的浮點(diǎn)算力規(guī)模，通過(guò)多節(jié)點(diǎn)橫向擴(kuò)展，更是能達(dá)到每秒百億億次浮點(diǎn)計(jì)算能力（EFLOPS），并提供額外的超大內(nèi)存容量及帶寬，可實(shí)現(xiàn)700億參數(shù)級(jí)大模型在單個(gè)GPU上的部署，并達(dá)到更高的TCO（總擁有成本）。王宏強(qiáng)也特別強(qiáng)調(diào)了AMD AI軟件的易用性以及強(qiáng)大的開(kāi)放軟件生態(tài)的重要性，它是釋放這些創(chuàng)新硬件性能的關(guān)鍵。AMD通過(guò)統(tǒng)一AI軟件實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)AI部署，以開(kāi)放和模塊化的方式構(gòu)建軟件解決方案，從而擁抱更高層次的抽象，并與最重要的生態(tài)系統(tǒng)（PyTorch, ONNX, HuggingFace, Open AI Trito, Open XLA等）合作對(duì)接推動(dòng)開(kāi)箱即用的用戶(hù)體驗(yàn)。以下為王宏強(qiáng)的演講實(shí)錄：尊敬的各位嘉賓，各位同行，下午好！我很榮幸今天有機(jī)會(huì)參加芯東西舉辦的AI峰會(huì)上，這也是AMD第一次在線(xiàn)下參加芯東西舉辦的AI峰會(huì)。今天我將與大家分享AI無(wú)所不在，無(wú)限可能的人工智能變革時(shí)代。人工智能領(lǐng)域正在快速變化。處理如此大量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力對(duì)于人工智能的發(fā)揮至關(guān)重要。
01.從云到端，全產(chǎn)品線(xiàn)看向AI，AMD瞄準(zhǔn)1500億美元AI芯片市場(chǎng)

人工智能（AI）正在快速地變化、快速地發(fā)展，特別是隨著ChatGPT的推出。所以要處理如此大量的AI計(jì)算，我們需要有非常強(qiáng)大的AI處理能力硬件平臺(tái)和開(kāi)放的AI軟件生態(tài)系統(tǒng)。AMD是非常專(zhuān)注于異構(gòu)計(jì)算的一個(gè)公司，我們將很大一部分投入放在研發(fā)處理AI的平臺(tái)上，從數(shù)據(jù)中心，邊緣，到端，這種全產(chǎn)品線(xiàn)的AI加速解決平臺(tái)。同時(shí)，我們也非常致力于專(zhuān)注發(fā)展開(kāi)放的AI軟件生態(tài)系統(tǒng)。在AMD，非常有幸的是我們有很多產(chǎn)品線(xiàn)，我們可以為不同的市場(chǎng)來(lái)服務(wù)。比如說(shuō)，在數(shù)據(jù)中心的云端，我們有強(qiáng)大的EPYC處理器，用我們平常說(shuō)的最多的一句話(huà)是“它是比強(qiáng)者更強(qiáng)的CPU”，從96核到128核的CPU，都已經(jīng)陸續(xù)推出，它們可以用來(lái)做通用AI。

同時(shí)，我們也有MI GPU，可以用于數(shù)據(jù)中心的AI推理和訓(xùn)練。我們也有用于工業(yè)、醫(yī)療、科學(xué)、自動(dòng)駕駛等應(yīng)用的嵌入式平臺(tái)。我們的客戶(hù)群非常地廣泛，有數(shù)千個(gè)嵌入式的客戶(hù)使用我們這些產(chǎn)品。我們也推出了消費(fèi)級(jí)的帶有AI功能的Ryzen AI PC端加速平臺(tái)。AMD也正是看到這些傳統(tǒng)的算法和應(yīng)用正在被人工智能所替代，特別是AIGC，它讓AI變得普遍存在，甚至在各個(gè)行業(yè)、各個(gè)應(yīng)用中都可以利用它來(lái)為我們?nèi)祟?lèi)提供一些更加便利、更加豐富的生活，帶來(lái)更加安全的駕駛，這些都是需要AI技術(shù)和平臺(tái)來(lái)作為支撐。AI最終將變得非常普遍，無(wú)所不在，人工智能技術(shù)將會(huì)是在整個(gè)產(chǎn)業(yè)界、行業(yè)一個(gè)絕對(duì)性的大趨勢(shì)，引領(lǐng)整個(gè)社會(huì)的變革。整個(gè)AI市場(chǎng)，也是極速地在增長(zhǎng)，所以它的機(jī)會(huì)是無(wú)限可能。預(yù)計(jì)到2027年，在整個(gè)AI市場(chǎng)中，芯片市場(chǎng)就將達(dá)到1500億美元，所以這也是各家企業(yè)逐鹿的一個(gè)戰(zhàn)略重地。
02.AI需求多樣化對(duì)芯片架構(gòu)提出挑戰(zhàn)，AMD推出多樣針對(duì)性架構(gòu)創(chuàng)新

隨著這些多樣化的人工智能應(yīng)用的發(fā)展，越來(lái)越明顯的是沒(méi)有一種單一的架構(gòu)或者產(chǎn)品可以去適應(yīng)所有應(yīng)用的需求。因?yàn)楦鞣N需求不一樣，有的是需要很高的計(jì)算能力，有的需要很大的內(nèi)存，有的可能需要一個(gè)更低的延時(shí)或者是更低的功耗。

比如在筆記本中，功耗就成為一個(gè)非常關(guān)鍵的因素。而在云中，有超高的算力的需求、內(nèi)存的需求，需要數(shù)千萬(wàn)億次的計(jì)算來(lái)滿(mǎn)足計(jì)算負(fù)載。比如訓(xùn)練一些大模型，是需要上千個(gè)GPU節(jié)點(diǎn)才可能完成，這些都是需要我們提供強(qiáng)大的計(jì)算，存儲(chǔ)的支撐來(lái)滿(mǎn)足。例如自動(dòng)駕駛，它對(duì)延遲的需求是非常嚴(yán)格的，比如你需要在毫秒級(jí)的時(shí)間范圍里做出一個(gè)響應(yīng)，比如對(duì)路況的判斷、有沒(méi)有行人、路標(biāo)的檢測(cè)、要做一系列決策來(lái)達(dá)到自動(dòng)駕駛的安全性。這些可能需要上百TOPS的算力，同時(shí)還要求一個(gè)相對(duì)比較低的功耗。在端側(cè)，像筆記本電腦這些，對(duì)于算力能耗比很關(guān)注，電池的消耗是非常關(guān)鍵的一個(gè)因素。比如我們?cè)赥eams、Zoom上開(kāi)會(huì)，就會(huì)利用筆記本電腦端側(cè)的AI功能，讓會(huì)議系統(tǒng)變得更加智能化。在AMD，我們針對(duì)這些不同的需求進(jìn)行了架構(gòu)的創(chuàng)新。一方面，我們高性能的旗艦CDNA架構(gòu)，建立在之前多代GPU的基礎(chǔ)上。業(yè)界有說(shuō)道：AMD其實(shí)是中國(guó)GPU的“黃埔軍?！??？梢?jiàn)，AMD在GPU上還是有很多技術(shù)上的積累和創(chuàng)新的。為行業(yè)提供最高性能的AI計(jì)算解決方案，并為最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)提供支持，以在單個(gè)計(jì)算上適應(yīng)最大的人工智能推理工作負(fù)載。GPU它提供了一個(gè)靈活的編程模型來(lái)運(yùn)行通用workloads，單個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)或者GPU來(lái)算，我們甚至可以做到數(shù)千TOPS的能力。我們也可以橫向的擴(kuò)展，使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)，達(dá)到千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算的能力。另外一方面，我們有XDNA架構(gòu)，它是基于AI引擎的處理架構(gòu)，它也是一個(gè)并行的陣列數(shù)據(jù)流處理架構(gòu)，我們有可以提供一個(gè)非常高速的、低延時(shí)的實(shí)時(shí)處理，因?yàn)樗捎玫氖菙?shù)據(jù)流的架構(gòu)來(lái)優(yōu)化。上午有同行分享到Chiplet，XDNA就是AMD產(chǎn)品線(xiàn)里非常重要的一個(gè)Chiplet，也是重要的一個(gè)計(jì)算單元，因?yàn)樗梢詳U(kuò)展到不同的平臺(tái)里面。比如在終端，邊緣測(cè)嵌入式器件里面，可以集成AI引擎的Chiplet。

這些平臺(tái)是基于Chiplet的架構(gòu)，所以可以根據(jù)算力需求去集成相應(yīng)數(shù)量的AI Engine，達(dá)到提供這種可擴(kuò)展計(jì)算的能力。同時(shí)，我們可以與CPU、與傳統(tǒng)FPGA還有存儲(chǔ)器集成在一起，做一個(gè)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)，來(lái)滿(mǎn)足各種計(jì)算的需求。甚至可以在器件里面去集成RDNA架構(gòu)的獨(dú)立的顯卡iGPU，在一個(gè)APU里面。
03.五大產(chǎn)品線(xiàn)多點(diǎn)出擊，700億參數(shù)大模型單個(gè)GPU部署

我們接下來(lái)就看一下基于這些架構(gòu)的產(chǎn)品示例。AMD的戰(zhàn)略，是要為業(yè)界、為同行提供最廣泛的計(jì)算產(chǎn)品的組合，以滿(mǎn)足人工智能這種普遍性的、多樣性的需求。在這方面，我們也取得了非常大的進(jìn)展，我們有陸續(xù)的推出這些產(chǎn)品。這些（見(jiàn)PPT），都是我們已經(jīng)推出來(lái)的產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)中心，我們有基于CDNA架構(gòu)的Instinct數(shù)據(jù)中心GPU，它可以滿(mǎn)足AIGC，這些生成式AI的workload的訓(xùn)練或推理。EPYC處理器，有遠(yuǎn)超于同行的CPU核心數(shù)，目前我們可以達(dá)到128個(gè)核心數(shù)，這些都為通用AI提供了強(qiáng)大計(jì)算平臺(tái)。基于Radeon架構(gòu)的GPU，它可以通過(guò)AI技術(shù)增強(qiáng)游戲體驗(yàn)變得更好。Versal AI Edge產(chǎn)品系列，主要目標(biāo)市場(chǎng)是為嵌入式或者邊緣側(cè)的應(yīng)用。對(duì)端側(cè)的應(yīng)用，今年5月份，我們推出了Ryzen AI，這個(gè)產(chǎn)品是集成了CPU、XDNA AI Engine的IPU，還有RDNA的iGPU集成在一個(gè)異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)里，可以用來(lái)滿(mǎn)足電腦市場(chǎng)這些AI推理的需求。這個(gè)產(chǎn)品已經(jīng)發(fā)貨，已經(jīng)有超過(guò)35個(gè)PC系列里，集成了Ryzen AI這款產(chǎn)品。接下來(lái)我們具體看一下，這些產(chǎn)品如何去滿(mǎn)足這些多樣化的AI市場(chǎng)需求。AMD的Instinct GPU主要是用在數(shù)據(jù)中心，它是專(zhuān)為生成式AI而設(shè)計(jì)的GPU。它將CDNA 3與業(yè)界領(lǐng)先的HBM3相結(jié)合，采用業(yè)界領(lǐng)先的2.5D/3D Chiplet結(jié)構(gòu)構(gòu)建，它提供高達(dá)數(shù)千TOPS的計(jì)算能力，并提供額外的，超大的內(nèi)存容量，我們對(duì)大模型有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槲覀兛梢灾苯釉趦?nèi)存中運(yùn)行更大的模型，減少所需的GPU數(shù)量顯著提高性能，尤其是推理性能。

這個(gè)產(chǎn)品可以支持700億參數(shù)的模型在單個(gè)GPU上做部署，是因?yàn)樗懈蟮膬?nèi)存容量及帶寬。業(yè)界其他的GPU不能做到700億參數(shù)的模型在同一個(gè)GPU里部署，可能需要兩個(gè)GPU來(lái)實(shí)現(xiàn)。請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注，我們將在今年晚些時(shí)候分享有關(guān)該產(chǎn)品的更多信息。我們剛剛講的是在數(shù)據(jù)中心這一側(cè)。其實(shí)終端AI也在快速發(fā)生變化。今年早些時(shí)候，我們推出了Ryzen AI系列，這個(gè)產(chǎn)品是基于我們XDNA的核心引擎作為基礎(chǔ)AI推理及運(yùn)算，在一個(gè)APU封裝里面集成了CPU、iGPU。投入到市場(chǎng)以來(lái)，其受到業(yè)界ISV，OEM的追捧，有35個(gè)筆記本電腦已經(jīng)利用到這個(gè)產(chǎn)品來(lái)提供AI解決方案。

AMD Ryzen AI的專(zhuān)用AI硬件開(kāi)啟個(gè)人電腦新時(shí)代，電腦首先會(huì)被AI化，Windows12即將發(fā)布，將全面基于AI（ChatGPT）技術(shù)。據(jù)行業(yè)專(zhuān)業(yè)人士分析：“AI將改變電腦的每一個(gè)應(yīng)用、每一個(gè)體驗(yàn)！今天買(mǎi)電腦，推薦買(mǎi)AI電腦！
04.AI不止于硬件，軟件開(kāi)發(fā)和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)是重中之重

我們剛剛講了很多硬件相關(guān)的，與支持這些創(chuàng)新硬件的架構(gòu)創(chuàng)新一樣，我們需要強(qiáng)大的AI軟件及生態(tài)來(lái)使能發(fā)揮這些創(chuàng)新硬件們的性能。

首先AI軟件開(kāi)發(fā)穩(wěn)步提高了硬件編程的抽象級(jí)別。已經(jīng)從用以前匯編或C編寫(xiě)的代碼->線(xiàn)性代數(shù)庫(kù)或卷積庫(kù)等庫(kù)->PyTorch/TensorFlow 等框架→轉(zhuǎn)向位于框架之上的更高級(jí)別的API，獲得最佳的開(kāi)箱即用體驗(yàn)。

隨著AI軟件越來(lái)越有能力釋放硬件的巨大進(jìn)步，人工智能創(chuàng)新也出現(xiàn)了巨大的加速。自2018年以來(lái)，Transformer掀起了一場(chǎng)革命，出現(xiàn)了諸如ChatGPT推出等分水嶺時(shí)刻。開(kāi)放生態(tài)系統(tǒng)中也發(fā)生了大量此類(lèi)創(chuàng)新：更大的模型、或更小的模型、模型得到微調(diào)、模型是多模式的、模型之間甚至相互交互，模型變得更加高效、模型與人類(lèi)目標(biāo)保持一致，模型變得值得信賴(lài)可靠。

隨著創(chuàng)新的加速，我們既看到了挑戰(zhàn)，也看到了絕佳的機(jī)遇。我們正在以開(kāi)放和模塊化的方式構(gòu)建我們的軟件解決方案，以擁抱更高層次的抽象并與開(kāi)放生態(tài)系統(tǒng)緊密協(xié)作。在AMD，我們擁有三個(gè)軟件平臺(tái)：用于GPU平臺(tái)的ROCm、用于XDNA AI引擎平臺(tái)的Vitis AI以及用于EPYC CPU平臺(tái)的zenDNN。AMD正在進(jìn)行大量投資，以確保我們的客戶(hù)在從更高抽象級(jí)別進(jìn)行編譯時(shí)獲得最佳的開(kāi)箱即用體驗(yàn) 。AMD也在開(kāi)發(fā)統(tǒng)一的AI軟件用于AMD所有平臺(tái)，從而達(dá)到簡(jiǎn)化使用的用戶(hù)體驗(yàn)。

我們正在這樣做，我們正在取得的巨大進(jìn)展，而且還通過(guò)與最重要的生態(tài)系統(tǒng)參與者合作，像PyTorch這樣的框架和像Hugging Face這樣的模型中心。舉個(gè)具體的例子，基于我們與PyTorch的廣泛合作，PyTorch 2.0在第0天就支持ROCm 5。與Hugging Face的合作正在幫助我們?cè)谒蠥MD平臺(tái)上運(yùn)行各種AI模型。

這是我們GPU的軟件開(kāi)發(fā)棧，它是在GPU上做AI開(kāi)發(fā)、運(yùn)行和調(diào)整 AI模型和算法所需的一整套庫(kù)、編譯器和Runtime工具。AMD ROCm堆棧的很大一部分是開(kāi)放的。我們的驅(qū)動(dòng)程序、Runtime、調(diào)試器和分析器等工具以及我們的庫(kù)都是開(kāi)放的。ROCm 5擁有一整套優(yōu)化，可提供具有競(jìng)爭(zhēng)力的性能……算法和內(nèi)核（例如flashattention）、新的降低精度的數(shù)據(jù)類(lèi)型，以及新興工具（例如Triton）。我們將ROCm連接到開(kāi)放生態(tài)系統(tǒng)方面取得了重大進(jìn)展，包括PyTorch等框架和Hugging Face等模型中心。以幫助客戶(hù)在AMD GPU平臺(tái)上快速移植、優(yōu)化和部署其AI模型。

對(duì)用戶(hù)來(lái)講，他最關(guān)心的是從不同的GPU平臺(tái)或者說(shuō)友商的GPU平臺(tái)如何遷移到AMD的GPU上？AMD提供與NVIDIA等效的庫(kù)功能，由框架調(diào)用，在框架層面開(kāi)發(fā)的用戶(hù)可以獲得“即插即用”的兼容軟件體驗(yàn)。像基礎(chǔ)模型構(gòu)建者這樣高度復(fù)雜的用戶(hù)通常擁有一定數(shù)量的自定義內(nèi)核代碼，需要與AMD AI軟件工程結(jié)合進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。HipiFY工具可讓您非?？焖俚貙?shí)現(xiàn)功能等效。致力于這些定制內(nèi)核的性能優(yōu)化。AMD已經(jīng)與客戶(hù)成功做到了這一點(diǎn)，并展示了在聯(lián)合優(yōu)化后達(dá)到與NVIDIA同等性能的能力。與此同時(shí)，AMD不斷優(yōu)化和改進(jìn)我們的庫(kù)。

這里是Mosaic實(shí)現(xiàn)無(wú)縫遷移至AMD GPU的成功案例，基于PyTorch 2.0和ROCm 5，ROCm直接替代CUDA，RCCL替代NCCL，Infinity Fabric替代節(jié)點(diǎn)內(nèi)的NVSwitch。從而實(shí)現(xiàn)大模型訓(xùn)練在AMD MI250加速器上開(kāi)箱即用，零代碼更改和高性能。

我們來(lái)看一下AMD在的client側(cè)AI軟件解決方案。自從我們今年早些時(shí)候宣布該產(chǎn)品以來(lái)，ISV和用戶(hù)開(kāi)發(fā)人員都非常希望在我們的AI平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用的需求為了滿(mǎn)足這一巨大的興趣，我們?cè)诮衲暝缧r(shí)候與 微軟Build活動(dòng)中表示，我們?cè)谖④浀腛NNX Runtime框架下提供我們的工具。這使得開(kāi)發(fā)人員可以使用ONNX中熟悉的API進(jìn)行模型部署。現(xiàn)在我們眼見(jiàn)為實(shí)，我給大家演示一下在AMD GPU平臺(tái)，Ryzen AI平臺(tái)上跑各種大模型。

這是在我們MI GPU上實(shí)現(xiàn)一個(gè)Stable Diffusion的推理，可以很快地圖文生成，在毫秒級(jí)里達(dá)到這個(gè)目標(biāo)。

展示我們?cè)赗yzen AI筆記本電腦上實(shí)現(xiàn)多個(gè)AI應(yīng)用時(shí)，提供有保證的QoS， 無(wú)抖動(dòng)性能。同時(shí)實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)、深度估計(jì)、場(chǎng)景檢測(cè)。這與其他需要以分時(shí)方式共享AI計(jì)算資源的AI架構(gòu)不同。

另外，我們今天也提到，AI已經(jīng)從云到端，甚至是混合式AI。我們的解決方案，不僅可以在云上去做這些大模型，我們也可以在端側(cè)、在我們的筆記本里面去做這些大模型。這個(gè)例子就是我們用MI系列GPU，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)700億參數(shù)的大模型，實(shí)現(xiàn)圖文生成圖文。這個(gè)是讓它寫(xiě)一個(gè)有關(guān)舊金山的詩(shī)文。在我們端側(cè)，我們是跑的是OPT模型，實(shí)現(xiàn)文字生成。

我們基于Radeon架構(gòu)，不僅可以實(shí)現(xiàn)3D渲染，同時(shí)可以做AI的訓(xùn)練或者推理，快速平穩(wěn)地進(jìn)行加速。AMD會(huì)繼續(xù)地加大AI的投入，將強(qiáng)大的AI處理能力的產(chǎn)品引入云、邊緣和端，并且我們致力于與廣大AI開(kāi)發(fā)者，社區(qū)一道提供開(kāi)放的AI軟件生態(tài)系統(tǒng)，與廣大AI開(kāi)發(fā)者、用戶(hù)，同超越，共成就。這就是我今天與各位分享的所有內(nèi)容，感謝大家寶貴的時(shí)間。以上是王宏強(qiáng)演講內(nèi)容的完整整理。

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