NVIDIA這兩年業(yè)績大漲，股票也做了火箭一般從兩年前的30多美元躥升到了250美元，很重要一個(gè)原因是NVIDIA在深度學(xué)習(xí)、AI人工智能等新興領(lǐng)域保持領(lǐng)先，CEO黃仁勛都被一些媒體稱為“AI教父”了。相比之下，AMD這兩年還掙扎在游戲市場上，不過AMD CTO日前接受媒體采訪時(shí)表示AMD有著全面的機(jī)器學(xué)習(xí)策略，將為數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算市場提供AI引擎。

EEtimes日前采訪了AMD首席技術(shù)官M(fèi)ark Papermarster，談到了AMD的AI戰(zhàn)略、7nm Vega、Zen 2處理器以及未來的制程工藝選擇等問題，不過大家放心，Papermarster對(duì)于新產(chǎn)品、新技術(shù)及新工藝等問題一點(diǎn)勁爆的料都沒提，嚴(yán)守了公司秘密，比較重要的內(nèi)容就是確認(rèn)了AMD會(huì)在AI市場大展宏圖。

Mark Papermarster宣稱AMD公司有著全面的機(jī)器學(xué)習(xí)策略，將會(huì)為數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算等提供AI引擎，但是具體的細(xì)節(jié)就沒了，AMD到底會(huì)提供什么樣的產(chǎn)品用于AI市場?會(huì)為AI、深度學(xué)習(xí)等計(jì)算做有什么優(yōu)化?這些問題就沒得說了。

EEtimes提到了AMD早在2016年就推出了面向深度學(xué)習(xí)的GPU加速，這就是Radeon Instinct加速卡，其中Radeon Instinct MI25采用了新一代Vega架構(gòu)，擁有64組NCU單元，換算過來就是4096個(gè)SP流處理器，配合16GB的HBM2顯存，顯存帶寬高達(dá)484 GB/s。半精度浮點(diǎn)性能有了很大進(jìn)步，達(dá)到了24.6TFLOP，而單精度也有12.3TFLOPS。

在這之后，谷歌推出了用于深度學(xué)習(xí)的TensorFlow處理器，在硬件中添加了MAC(乘法累加單元)加速深度學(xué)習(xí)計(jì)算。2017年5月份NVIDIA推出了Volta顯卡，這是第一款加入MAC單元的顯卡，被NVIDIA稱為Tensor單元。

英特爾今年早些時(shí)候計(jì)劃將其收購來的Movidius加速器單元轉(zhuǎn)移到運(yùn)行Windows ML的PC平臺(tái)上，分析師認(rèn)為英特爾最終會(huì)把Movidius單元集成到CPU中。

Mark Papermarster沒有確認(rèn)AMD今年底將要發(fā)布的Vega或者明年初發(fā)布的7nm Zen2處理器上是否添加MAC運(yùn)算單元，不過他表示即將推出的Vega GPU支持16位浮點(diǎn)意外的運(yùn)算——這點(diǎn)其實(shí)也不是新聞了，早在發(fā)布之前，AMD就提到了7nm Vega加入了新的深度學(xué)習(xí)指令，支持了8位運(yùn)算。

現(xiàn)在各大公司都在研究加速深度學(xué)習(xí)研究的算法，ARM在ML Core中加入了8位運(yùn)算，NVIDIA已經(jīng)在研究2位操作，英特爾則在計(jì)劃單位操作。