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AI 市场的爆火，将英伟达的市值推高到了 1.04 万亿美元的高度，相当于 AMD 市值的 5.6 倍。面对这样一个潜力巨大的市场，AMD 自然不会放弃，并且已经在奋起直追。芯片产品方面，AMD 在 6 月份对 Instinct 产品线进行了升级迭代，推出了用于训练大模型的首款 APU 加速卡 Instinct MI300A，拥有 24 个 Zen 4 架构 CPU 核心、1 个 CDNA 3 架构 GPU 和 128GB HBM3 内存，芯片规模达到了 1460 亿个晶体管。同时还推出了针对大语言模型优化的版本 MI300X，其中有 192GB 的 HBM3 内存，内存带宽为 5.2TB/s，Infinity Fabric 带宽为 896GB/s，拥有高达 1530 亿个晶体管。根据 AMD 官方数据，MI300X 相比上一代使用 CDNA 2 架构的 MI250 提高了 8 倍性能和 5 倍效率。软件生态方面，AMD 同样也在通过与更多公司合作来优化支持。其实，相对于硬件规格，软件生态才是英伟达的最大竞争优势，多年打造的 CUDA 架构早已被行业广泛接受，有超过 400 万以上的开发者，因此绝大多数软件和模型在英伟达平台上可以发挥出更高的性能。AMD 目前正在逐步增加对基础框架的优化，从而提升全平台的性能。AMD 目前已经优化了对 PyTorch 框架的支持，根据人工智能公司 MosaicML 的研究结果，2021 年发布的 MI250 优化后性能提升明显，大语言模型训练速度已经达到 A100 显卡 80% 的性能水平。预计到 2027 年，AI 芯片市场将达到 1500 亿美元规模，复合年增长率超过 50%。目前苏姿丰已经把人工智能上升为 AMD 的 " 最高战略优先级 "，如果在 AI 方面 AMD 能够加快追赶的脚步，快速提升硬件规格，进一步优化软件生态，有没有可能打破目前英伟达一家独大的局面呢？

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