AMD與NVIDIA之間的競爭

截至 2024 年 11 月，AMD 在圖形處理器（GPU）領域的發展情況如下：

最新進展：

• RDNA 4 架構： AMD 已確認其下一代 RDNA 4 GPU 將於 2025 年初推出，預計在遊戲性能、光線追蹤和 AI 功能上有顯著提升。 科技網
• AI 晶片： AMD 發布了 Instinct MI325X GPU，聲稱在某些推理基準測試中性能比 NVIDIA 的 H200 高出 40%，計劃於 2024 年第四季度開始量產，並於 2025 年第一季度由合作夥伴提供。 投資百科全書

與 NVIDIA 的差距：

• 市場佔有率： NVIDIA 在 AI 晶片市場中佔據約 88% 的份額，而 AMD 佔有約 12%。 市場觀察
• 軟體生態系統： NVIDIA 的 CUDA 平台自 2006 年發布以來，已累積超過 400 萬開發人員使用，為開發者提供強大的工具和支援。相比之下，AMD 的 ROCm 平台仍在發展中，生態系統尚未達到同等規模。 AMD
• 產品性能： 儘管 AMD 的 MI325X 在某些基準測試中表現優異，但 NVIDIA 的最新 Blackwell GPU 預計將在性能上超越 AMD 的產品。 巴倫社

總結：

AMD 在 GPU 技術上持續進步，特別是在 AI 晶片領域。然而，與 NVIDIA 相比，AMD 在市場佔有率、軟體生態系統和產品性能上仍存在差距。

RDNA 4 架構是AMD最新一代的圖形處理器（GPU）架構，專注於提升遊戲性能、能效比和光線追蹤能力，主要應用於遊戲圖形和高效能顯示，而非專門為人工智慧（AI）設計。

簡單來說：

1. 目的是什麼？
2. • 主要用於遊戲：RDNA 4 的重點是讓遊戲畫面更流暢、畫質更高，同時降低功耗。
   • 支援光線追蹤：讓遊戲中的光影效果更接近現實。
2. 是AI嗎？
3. • RDNA 4 不是專門為 AI 設計的架構，但它包含一些加速功能，可以在某些 AI 應用（如影像增強）中使用。
   • 專為 AI 設計的 AMD 架構是 Instinct 系列，如 MI300 等，這些才是針對深度學習和 AI 推理的產品。
3. 和 NVIDIA 比呢？
4. • NVIDIA 的對應產品是 GeForce 系列（如 RTX 4000），也專注於遊戲，但 NVIDIA 的 GPU 同時在 AI 領域中表現非常強大（靠 CUDA 和 Tensor Core）。
   • RDNA 4 偏向遊戲，而 NVIDIA 的 GPU 在 AI 和遊戲上都有全面優勢。

AMD 的 Instinct MI325X GPU 是專為人工智慧（AI）訓練和推論設計的高性能加速器。根據 AMD 的資料，MI325X 在某些推論基準測試中，性能比 NVIDIA 的 H200 高出 40%。

巴倫社

然而，NVIDIA 即將推出的 Blackwell 系列 GPU 預計將在性能上超越 MI325X。

NVIDIA 在人工智慧（AI）領域推出了多款專用晶片，以下是主要的 AI 晶片系列：

1. Tesla 系列：
2. • Tesla V100： 基於 Volta 架構，配備 640 個 Tensor Core，專為深度學習訓練和高效能運算設計。
2. A100 系列：
3. • A100： 基於 Ampere 架構，擁有 6,912 個 CUDA 核心和 432 個 Tensor Core，支援多實例 GPU（MIG）技術，可同時處理多個任務。
3. H100 系列：
4. • H100： 基於 Hopper 架構，採用台積電 4 奈米製程，配備 700 億個電晶體，性能較 A100 提升顯著。 數位時代
4. Blackwell 系列：
5. • B200： 最新的 AI 晶片，基於 Blackwell 架構，訓練效能是前代 Hopper 架構的 2.5 倍，推論速度提升 5 倍。 聯合財經

這些晶片廣泛應用於深度學習訓練、推論、高效能運算等領域，滿足不同 AI 工作負載的需求。