Desde a criação da inteligência artificial (IA), tenho observado Microdispositivos avançados (NASDAQ:AMD) Basicamente, como uma reflexão tardia, uma empresa que pretende apenas viver profundamente NvidiaS (NASDAQ: NVDA) sombra. A empresa era a segunda colocada no espaço de unidades de processamento gráfico (GPU), mas a diferença entre ela e a Nvidia era tão grande que ela acreditava que nunca faria avanços sérios.
Afinal, quando se trata de IA, a Nvidia venceu a AMD há muito tempo, antes de a IA se tornar popular. A AMD entrou no jogo da GPU em 2006, quando adquiriu a ATI Technologies. Enquanto a AMD estava ocupada integrando a ATI em seus negócios, a Nvidia lançou sua plataforma de software CUDA para permitir que os desenvolvedores programassem facilmente seus chips além do propósito original de acelerar a renderização gráfica em videogames. Ele distribuiu o software gratuitamente e o incorporou em locais que estavam realizando pesquisas iniciais sobre IA. Isso fez com que a maior parte do código de IA fosse escrita em seu software programado para seus chips.
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A AMD só lançou sua plataforma de software rival ROCm uma década depois, quando já estava muito atrás. Enquanto isso, à medida que a corrida pela IA esquentava, o ROCm se tornou um problema, já que a plataforma de software era geralmente vista como cheia de bugs e inutilizável. Quase todo o código ainda era escrito em CUDA, e portá-lo para ROCm foi uma tarefa difícil. No entanto, mais programação começou recentemente a ser escrita em estruturas de IA abertas mais recentes, como o Triton da OpenAI, que abriu as portas para a AMD e o agora muito melhorado ROCm.
Com esta abertura a AMD garantiu duas grandes e importantes parcerias de GPU com OpenAI e Metaplataformas. Ambos os negócios foram estruturados de forma semelhante, com ambas as empresas comprometendo-se com 6 gigawatts de capacidade de GPU. Em troca, a AMD também emitiu pedidos de clientes no valor de até 10% do fornecimento da empresa e do preço de suas ações. Embora esses acordos tivessem um preço, seu tamanho exigia que ambas as empresas integrassem o ROCm em seus ecossistemas de data center e as incentivasse a apoiar a AMD.
Esta é uma grande vitória para a AMD, especialmente à medida que o mercado começa a avançar mais para a conclusão. A inferência não é tão exigente tecnicamente quanto o treinamento em Large Language Model (LLM), portanto a vantagem CUDA da Nvidia não é tão grande. Enquanto isso, a AMD disse que agora raramente recebe solicitações para converter código de CUDA, já que a maioria de seus usuários de inferência hoje usa outras estruturas, como vLLM ou SGLang. Embora o custo total de propriedade seja a consideração mais importante na conclusão, com suas GPUs sendo significativamente mais baratas do que as da Nvidia, isso poderia realmente abrir a porta para que ela ganhasse alguma participação se pudesse continuar a fechar a lacuna de desempenho.
