A1MD34 Advanced Micro Devices Inc.

As GPUs são chips usados ​​por empresas como a OpenAI para criar programas de IA de ponta, como o ChatGPT.

Se os chips de IA da AMD, chamados de “aceleradores”, forem adotados por desenvolvedores e fabricantes de servidores como substitutos dos produtos da Nvidia, isso poderá representar um grande mercado inexplorado para a fabricante de chips, que é mais conhecida por seus processadores de computador tradicionais.

A CEO da AMD, Lisa Su, disse a investidores e analistas em São Francisco na terça-feira que a IA é a “maior e mais estratégica oportunidade de crescimento de longo prazo” da empresa.

“Pensamos no [mercado] do acelerador de IA de data center crescendo de algo como US$ 30 bilhões este ano, a uma taxa de crescimento anual composta superior a 50%, para mais de US$ 150 bilhões em 2027”, disse Su.

Embora a AMD não tenha divulgado um preço, a mudança pode pressionar os preços das GPUs da Nvidia, como a H100, que pode custar US$ 30.000 ou mais. Preços de GPU mais baixos podem ajudar a reduzir o alto custo de atender a aplicativos de IA generativos.

Os chips de IA são um dos pontos positivos da indústria de semicondutores, enquanto as vendas de PCs, um tradicional impulsionador das vendas de processadores de semicondutores, caem.

No mês passado, a CEO da AMD, Lisa Su, disse em uma teleconferência de resultados que, embora o MI300X esteja disponível para amostragem neste outono, ele começará a ser vendido em volumes maiores no próximo ano. Su compartilhou mais detalhes sobre o chip durante sua apresentação na terça-feira.

“Adoro este chip”, disse Su.

A AMD disse que seu novo chip MI300X e sua arquitetura CDNA foram projetados para grandes modelos de linguagem e outros modelos de IA de ponta.

“No centro disso estão as GPUs. As GPUs estão permitindo a IA generativa”, disse Su.

O MI300X pode usar até 192 GB de memória, o que significa que pode acomodar modelos AI ainda maiores do que outros chips. O rival H100 da Nvidia suporta apenas 120 GB de memória, por exemplo.

Grandes modelos de linguagem para aplicativos de IA generativos usam muita memória porque executam um número crescente de cálculos. A AMD demonstrou o MI300x executando um modelo de 40 bilhões de parâmetros chamado Falcon. O modelo GPT-3 da OpenAI tem 175 bilhões de parâmetros.

“Os tamanhos dos modelos estão ficando muito maiores e, na verdade, você precisa de várias GPUs para executar os modelos de linguagem grandes mais recentes”, disse Su, observando que, com a adição de memória nos chips AMD, os desenvolvedores não precisariam de tantas GPUs.

A AMD também disse que ofereceria uma Arquitetura Infinity que combina oito de seus aceleradores M1300X em um sistema. A Nvidia e o Google desenvolveram sistemas semelhantes que combinam oito ou mais GPUs em uma única caixa para aplicativos de IA.

Uma razão pela qual os desenvolvedores de IA têm historicamente preferido os chips da Nvidia é que ela possui um pacote de software bem desenvolvido chamado CUDA, que permite que eles acessem os principais recursos de hardware do chip.

A AMD disse na terça-feira que possui seu próprio software para seus chips de IA, que chama de ROCm.

“Agora, embora esta seja uma jornada, fizemos um grande progresso na construção de uma poderosa pilha de software que funciona com o ecossistema aberto de modelos, bibliotecas, estruturas e ferramentas”, disse o presidente da AMD, Victor Peng.

Por CNBC