هوش مصنوعی AMD یکی از حوزه‌های مهم رقابت در صنعت پردازنده‌ها و شتاب‌دهنده‌های محاسباتی است؛ حوزه‌ای که در آن AMD با توسعه خانواده تراشه‌های Instinct، معماری اختصاصی CDNA و نرم‌افزار متن‌باز ROCm تلاش می‌کند سهم بیشتری از بازار زیرساخت هوش مصنوعی را به دست آورد. با افزایش ابعاد مدل‌های هوش مصنوعی و رشد نیاز به پردازش داده‌های عظیم، نقش تراشه‌های تخصصی در آموزش و اجرای مدل‌ها بیش از گذشته اهمیت پیدا کرده است.
AMD که سال‌ها به‌عنوان یکی از بازیگران اصلی بازار پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی شناخته می‌شد، اکنون با محصولات دیتاسنتری خود به‌دنبال رقابت جدی‌تر در بازار شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی است. خانواده Instinct، به‌ویژه نسل‌های MI300 و MI350، نشان می‌دهد که این شرکت تمرکز ویژه‌ای بر افزایش توان پردازشی، ظرفیت حافظه و پهنای باند ارتباطی دارد.
در این مقاله، معماری تراشه‌های هوش مصنوعی AMD، نسل‌های مختلف شتاب‌دهنده‌های Instinct، فناوری‌های کلیدی آن‌ها و جایگاه AMD در زیرساخت‌های مدرن AI را بررسی می‌کنیم.
چرا AMD وارد رقابت تراشه‌های هوش مصنوعی شد؟
رشد مدل‌های زبانی بزرگ، ابزارهای هوش مصنوعی مولد، سیستم‌های بینایی ماشین و کاربردهای صنعتی AI، تقاضا برای توان پردازشی را به‌شدت افزایش داده است. پردازنده‌های مرکزی به‌تنهایی برای اجرای بسیاری از این محاسبات موازی و سنگین مناسب نیستند؛ به همین دلیل، پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی به بخش مهمی از مراکز داده تبدیل شده‌اند.
در این بازار، شرکت‌هایی مانند NVIDIA و AMD محصولات تخصصی خود را برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی توسعه می‌دهند. AMD با خانواده Instinct تلاش می‌کند راهکاری ارائه دهد که علاوه بر قدرت محاسباتی بالا، ظرفیت حافظه زیاد، پهنای باند مناسب و انعطاف‌پذیری نرم‌افزاری داشته باشد.
ورود AMD به این رقابت چند هدف مهم را دنبال می‌کند:
- تنوع‌بخشی به زیرساخت AI: سازمان‌ها می‌توانند به‌جای وابستگی به یک تأمین‌کننده، گزینه‌های سخت‌افزاری بیشتری داشته باشند.
- افزایش ظرفیت حافظه: مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی به حافظه‌ای با ظرفیت و پهنای باند بالا نیاز دارند.
- بهبود هزینه کل مالکیت: قیمت خرید، مصرف انرژی، هزینه نگهداری و بهره‌وری پردازشی در انتخاب شتاب‌دهنده اهمیت دارند.
- توسعه اکوسیستم نرم‌افزاری: AMD با ROCm تلاش می‌کند اجرای مدل‌ها و نرم‌افزارهای هوش مصنوعی را روی سخت‌افزار خود ساده‌تر کند.
خانواده AMD Instinct چیست؟
AMD Instinct نام خانواده شتاب‌دهنده‌های محاسباتی این شرکت است که برای مراکز داده، محاسبات با کارایی بالا (HPC) و پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.
این محصولات را نباید با کارت‌های گرافیک معمولی Radeon که عمدتاً برای رایانه‌های شخصی، بازی و تولید محتوا عرضه می‌شوند، یکسان دانست.شرکت AMD شتاب‌دهنده‌های Instinct را برای نصب در سرورها و زیرساخت‌های سازمانی طراحی کرده است. این شرکت در طراحی این محصولات، ظرفیت حافظه، پهنای باند، ارتباط میان چند GPU و پایداری عملکرد در پردازش‌های طولانی را در اولویت قرار می‌دهد.
کاربردهای اصلی این خانواده عبارت‌اند از:
- آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Training)
- اجرای مدل‌های هوش مصنوعی و استنتاج (AI Inference)
- پردازش تصویر و ویدئو
- تحلیل داده‌های حجیم
- شبیه‌سازی‌های علمی و مهندسی
- محاسبات با کارایی بالا یا HPC
به همین دلیل، محصولات Instinct را می‌توان یکی از اجزای اصلی راهبرد هوش مصنوعی AMD در بازار دیتاسنتر دانست.
معماری CDNA؛ پایه سخت‌افزاری هوش مصنوعی AMD
یکی از مهم‌ترین تفاوت‌های شتاب‌دهنده‌های Instinct با کارت‌های گرافیک عمومی، استفاده از معماری CDNA است. این معماری به‌طور اختصاصی برای محاسبات سنگین، هوش مصنوعی و HPC توسعه داده شده است.
درحالی‌که معماری‌های گرافیکی عمومی طیف گسترده‌ای از وظایف گرافیکی و محاسباتی را اجرا می‌کنند، AMD معماری CDNA را با هدف افزایش بهره‌وری در پردازش‌های موازی و انجام عملیات ماتریسی موردنیاز مدل‌های هوش مصنوعی طراحی کرده است.
چند فناوری مهم در معماری CDNA نقش دارند:
۱. واحدهای محاسباتی و هسته‌های ماتریسی
مدل‌های هوش مصنوعی، به‌خصوص شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های زبانی، به تعداد زیادی عملیات ماتریسی نیاز دارند. هسته‌های ماتریسی در معماری CDNA برای اجرای سریع‌تر این محاسبات طراحی شده‌اند.
این واحدها به شتاب‌دهنده امکان می‌دهند عملیات ریاضی موردنیاز آموزش و اجرای مدل‌ها را با استفاده از قالب‌های عددی مختلف انجام دهد. پشتیبانی از دقت‌های محاسباتی متنوع، مانند FP16، BF16 و FP8، می‌تواند در بسیاری از بارهای کاری AI به افزایش سرعت و بهره‌وری حافظه کمک کند.
۲. حافظه با پهنای باند بالا (HBM)
یکی از چالش‌های اصلی در پردازش مدل‌های بزرگ، انتقال سریع داده بین حافظه و واحدهای محاسباتی است. حتی اگر یک تراشه قدرت پردازشی بالایی داشته باشد، محدودیت پهنای باند حافظه می‌تواند مانع استفاده کامل از ظرفیت آن شود.
AMD در شتاب‌دهنده‌های Instinct از حافظه HBM استفاده می‌کند. این شرکت‌های تولیدکننده حافظه، HBM را در مقایسه با حافظه‌های گرافیکی متداول، با هدف فراهم‌کردن پهنای باند بسیار بالا و دسترسی سریع‌تر به داده‌ها طراحی می‌کنند.
ظرفیت حافظه نیز اهمیت زیادی دارد؛ زیرا مدل‌های بزرگ‌تر، وزن‌های بیشتر و داده‌های میانی حجیم‌تری دارند. حافظه بیشتر می‌تواند امکان اجرای مدل‌های بزرگ‌تر یا استفاده از تنظیمات پردازشی مناسب‌تر را فراهم کند.
۳. طراحی چیپلت (Chiplet)
AMD در نسل‌های جدید شتاب‌دهنده‌های خود از طراحی چیپلت استفاده می‌کند. در این روش، به‌جای ساخت تمام بخش‌های پردازنده روی یک قطعه سیلیکونی بزرگ، چند قطعه تخصصی در یک بسته‌بندی پیشرفته کنار یکدیگر قرار می‌گیرند.
این طراحی می‌تواند مزایایی مانند افزایش مقیاس‌پذیری، انعطاف در تولید و بهینه‌سازی بخش‌های مختلف تراشه داشته باشد.
برای نمونه، در معماری CDNA ۴ بخش‌های محاسباتی و ورودی و خروجی می‌توانند با فناوری‌های ساخت متفاوت تولید شوند و از طریق فناوری ارتباطی Infinity Fabric با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
۴. فناوری AMD Infinity Fabric
در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، ارتباط میان اجزای مختلف پردازنده و همچنین ارتباط بین چند شتاب‌دهنده اهمیت زیادی دارد. Infinity Fabric فناوری ارتباطی AMD است که برای انتقال داده میان بخش‌های مختلف تراشه و اجزای یک سیستم به کار می‌رود.
در سرورهای مجهز به چند شتاب‌دهنده، ارتباط سریع میان GPUها می‌تواند در توزیع محاسبات و داده‌ها نقش مهمی داشته باشد. این موضوع به‌ویژه هنگام آموزش مدل‌های بزرگ که میان چندین GPU تقسیم می‌شوند، اهمیت پیدا می‌کند.
نسل‌های تراشه‌های هوش مصنوعی AMD
AMD طی چند نسل، معماری شتاب‌دهنده‌های دیتاسنتری خود را توسعه داده است. این مسیر از نسل‌های اولیه Instinct آغاز شده و به خانواده‌های MI300 و MI350 رسیده است. نسل‌های جدیدتر نیز با هدف افزایش توان محاسباتی، ظرفیت حافظه و بهره‌وری در بارهای کاری AI معرفی شده‌اند.
نسل اول CDNA؛ خانواده MI100
MI100 از نخستین شتاب‌دهنده‌های AMD مبتنی بر معماری CDNA بود. این محصول برای محاسبات علمی، HPC و بارهای کاری یادگیری ماشین طراحی شد.
معماری CDNA در این نسل، تمرکز AMD بر جداسازی مسیر محاسباتی دیتاسنتری از محصولات گرافیکی عمومی را نشان داد. MI100 زمینه توسعه نسل‌های بعدی شتاب‌دهنده‌های Instinct را فراهم کرد.
نسل دوم CDNA؛ خانواده MI200
خانواده MI200 با معماری CDNA ۲ عرضه شد و نسبت به نسل قبل، توان پردازشی و قابلیت‌های محاسباتی گسترده‌تری ارائه کرد.
از محصولات شناخته‌شده این نسل می‌توان به MI250 و MI250X اشاره کرد. این شتاب‌دهنده‌ها در سیستم‌های HPC و برخی زیرساخت‌های پژوهشی و ابررایانه‌ای به کار گرفته شدند.
MI200 نشان داد که AMD می‌تواند محصولات خود را فراتر از بازار پردازنده‌های گرافیکی مصرفی توسعه دهد و در پروژه‌های محاسباتی بزرگ حضور داشته باشد.
نسل سوم CDNA؛ خانواده MI300
خانواده MI300 یکی از نقاط عطف مهم در مسیر توسعه تراشه‌های هوش مصنوعی AMD محسوب می‌شود. این نسل با معماری CDNA ۳ و طراحی مبتنی بر چیپلت معرفی شد.
از محصولات مهم این خانواده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
AMD Instinct MI300X
MI300X یک شتاب‌دهنده GPU برای پردازش‌های هوش مصنوعی و HPC است. این محصول با ۱۹۲ گیگابایت حافظه HBM3 و پهنای باند حافظه نظری تا ۵٫۳ ترابایت بر ثانیه عرضه شده است.
ظرفیت بالای حافظه MI300X آن را برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ و بارهای کاری استنتاجی جذاب می‌کند؛ زیرا در برخی سناریوها می‌تواند نیاز به تقسیم مدل میان تعداد بیشتری از شتاب‌دهنده‌ها را کاهش دهد.
AMD Instinct MI300A
MI300A یک APU دیتاسنتری است که هسته‌های پردازنده مرکزی و شتاب‌دهنده گرافیکی را در یک بسته‌بندی ترکیب می‌کند. یکی از ویژگی‌های مهم آن، استفاده از حافظه یکپارچه HBM3 میان بخش CPU و GPU است.
این طراحی برای برخی کاربردهای علمی و محاسباتی که به ارتباط نزدیک میان پردازنده مرکزی و شتاب‌دهنده نیاز دارند، مفید است.
AMD Instinct MI325X
MI325X نسخه توسعه‌یافته‌ای از خانواده MI300 است که با حافظه ۲۵۶ گیگابایتی HBM3E و پهنای باند نظری تا ۶ ترابایت بر ثانیه معرفی شده است.
افزایش ظرفیت حافظه در این محصول برای اجرای مدل‌های بزرگ‌تر و پردازش‌های سنگین‌تر اهمیت دارد.
نسل چهارم CDNA؛ خانواده MI350
خانواده MI350 با معماری CDNA ۴ عرضه شده و بر افزایش توان پردازش هوش مصنوعی و پشتیبانی از قالب‌های عددی جدید تمرکز دارد.
در این نسل، AMD از حافظه HBM3E، طراحی چیپلت پیشرفته و پشتیبانی سخت‌افزاری از قالب‌های عددی با دقت پایین‌تر مانند MXFP8، MXFP6 و MXFP4 استفاده می‌کند.
دو محصول مهم این خانواده عبارت‌اند از:
AMD Instinct MI350X
MI350X برای زیرساخت‌های دیتاسنتری و بارهای کاری AI و HPC طراحی شده است. این محصول از ۲۸۸ گیگابایت حافظه HBM3E و پهنای باند نظری تا ۸ ترابایت بر ثانیه بهره می‌برد.
AMD Instinct MI355X
MI355X یکی از محصولات شاخص نسل MI350 است که برای زیرساخت‌های متراکم و پردازش‌های سنگین طراحی شده است. این شتاب‌دهنده نیز ۲۸۸ گیگابایت حافظه HBM3E و پهنای باند نظری ۸ ترابایت بر ثانیه دارد و برای استفاده در پیکربندی‌های خنک‌سازی مایع مستقیم نیز در نظر گرفته شده است.
در مقایسه با نسل‌های قبلی، پشتیبانی از قالب‌های عددی جدید و افزایش توان محاسباتی با دقت پایین‌تر، برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی اهمیت ویژه‌ای دارد.
نسل پنجم CDNA؛ خانواده MI400
مسیر توسعه معماری CDNA به نسل پنجم و خانواده MI400 نیز رسیده است. این نسل در نقشه محصولات AMD برای زیرساخت‌های پیشرفته هوش مصنوعی قرار دارد و بر افزایش مقیاس‌پذیری، پهنای باند حافظه و توان پردازش در مقیاس دیتاسنتری تمرکز می‌کند.
در نسل CDNA ۵، AMD از فناوری‌های جدیدتر حافظه و فرایند ساخت پیشرفته‌تر استفاده می‌کند. بااین‌حال، هنگام مقایسه محصولات این خانواده باید به مدل دقیق، پیکربندی سرور و مشخصات رسمی هر محصول توجه کرد؛ زیرا همه محصولات یک نسل الزاماً مشخصات یکسانی ندارند.
مقایسه نسل‌های معماری CDNA
جدول زیر نمایی کلی از مسیر تکامل معماری شتاب‌دهنده‌های AMD را نشان می‌دهد:
| نسل معماری | خانواده محصول | تمرکز اصلی |
|---|---|---|
| CDNA | MI100 | ورود به بازار محاسبات دیتاسنتری |
| CDNA 2 | MI200 | افزایش توان HPC و یادگیری ماشین |
| CDNA 3 | MI300 | طراحی چیپلت و افزایش ظرفیت حافظه |
| CDNA 4 | MI350 | بهبود پردازش AI و پشتیبانی از قالب‌های عددی جدید |
| CDNA 5 | MI400 | توسعه زیرساخت‌های نسل جدید AI |
این جدول برای درک روند تکامل معماری مناسب است. اما برای مقایسه عملکرد واقعی محصولات باید مشخصات هر مدل، نوع داده محاسباتی، توان مصرفی و پیکربندی سیستم را نیز بررسی کرد.
نقش حافظه HBM در عملکرد تراشه‌های هوش مصنوعی AMD
یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های شتاب‌دهنده‌های جدید AMD، توجه به ظرفیت و پهنای باند حافظه HBM است.
در مدل‌های هوش مصنوعی، وزن‌های شبکه عصبی، داده‌های ورودی و خروجی و اطلاعات میانی باید به‌سرعت در دسترس واحدهای محاسباتی قرار بگیرند. اگر حافظه نتواند داده‌ها را با سرعت کافی منتقل کند، بخشی از توان پردازشی تراشه بلااستفاده می‌ماند.
دو شاخص مهم در این زمینه وجود دارد:
- ظرفیت حافظه: مشخص می‌کند چه مقدار داده و چه اندازه مدل را می‌توان در حافظه شتاب‌دهنده جای داد.
- پهنای باند حافظه: نشان می‌دهد داده‌ها با چه سرعتی میان حافظه و واحدهای پردازشی جابه‌جا می‌شوند.
برای مثال، MI300X با ۱۹۲ گیگابایت HBM3 و MI355X با ۲۸۸ گیگابایت HBM3E عرضه شده‌اند. این اعداد نشان می‌دهند AMD در نسل‌های جدید، ظرفیت حافظه را به یکی از محورهای اصلی رقابت تبدیل کرده است.
البته حافظه بیشتر به‌تنهایی به معنای عملکرد بهتر در همه سناریوها نیست. نوع مدل، اندازه دسته داده، دقت محاسباتی، نرم‌افزار و ارتباط میان شتاب‌دهنده‌ها نیز در نتیجه نهایی تأثیر دارند.
نرم‌افزار ROCm؛ بخش مهمی از اکوسیستم هوش مصنوعی AMD
سخت‌افزار قدرتمند بدون نرم‌افزار مناسب نمی‌تواند به‌خوبی در زیرساخت‌های هوش مصنوعی استفاده شود. به همین دلیل، AMD در کنار توسعه شتاب‌دهنده‌های Instinct، روی پلتفرم نرم‌افزاری ROCm نیز سرمایه‌گذاری کرده است.
ROCm یک پشته نرم‌افزاری متن‌باز برای برنامه‌نویسی و اجرای بارهای کاری محاسباتی روی GPUهای AMD است. این مجموعه ابزارها و کتابخانه‌هایی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد تا بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی و HPC را روی شتاب‌دهنده‌های این شرکت اجرا کنند.
اهمیت ROCm را می‌توان در چند بخش خلاصه کرد:
- پشتیبانی از چارچوب‌های هوش مصنوعی: فراهم‌کردن امکان اجرای چارچوب‌ها و کتابخانه‌های رایج یادگیری ماشین روی سخت‌افزار AMD.
- ابزارهای توسعه: ارائه ابزارهایی برای برنامه‌نویسی، اشکال‌زدایی و بهینه‌سازی عملکرد.
- کتابخانه‌های محاسباتی: کمک به اجرای عملیات ماتریسی و محاسباتی موردنیاز مدل‌های هوش مصنوعی.
- انعطاف‌پذیری نرم‌افزاری: فراهم‌کردن گزینه‌ای متفاوت در کنار اکوسیستم‌های نرم‌افزاری اختصاصی رقبا.
بااین‌حال، متن‌باز بودن ROCm به این معنا نیست که همه برنامه‌ها و مدل‌ها بدون تغییر و با عملکرد یکسان روی تمام GPUهای AMD اجرا می‌شوند. سازگاری نسخه نرم‌افزار، مدل شتاب‌دهنده، کتابخانه‌ها و ابزارهای مورد استفاده همچنان اهمیت دارد.
تراشه‌های AMD در کدام بخش‌های زیرساخت هوش مصنوعی استفاده می‌شوند؟
شتاب‌دهنده‌های AMD فقط برای اجرای یک نوع مدل یا الگوریتم ساخته نشده‌اند. این محصولات می‌توانند در بخش‌های مختلف چرخه توسعه و استفاده از هوش مصنوعی به کار گرفته شوند.
آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش مدل‌های زبانی بزرگ به توان پردازشی موازی، حافظه زیاد و ارتباط سریع میان شتاب‌دهنده‌ها نیاز دارد. خانواده Instinct برای چنین بارهای کاری طراحی شده است و می‌تواند در سرورهای چند GPU به کار گرفته شود.
استنتاج و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
پس از آموزش مدل، مرحله استنتاج آغاز می‌شود؛ یعنی مدل باید به درخواست کاربران پاسخ دهد یا داده‌های جدید را پردازش کند.
در این مرحله، عواملی مانند تأخیر پاسخ، تعداد درخواست‌های هم‌زمان، ظرفیت حافظه و مصرف انرژی اهمیت دارند. شتاب‌دهنده‌های AMD می‌توانند در زیرساخت‌های استنتاجی مورد استفاده قرار بگیرند.
هوش مصنوعی مولد
تولید متن، تصویر، صدا و ویدئو به محاسبات سنگین نیاز دارد. شتاب‌دهنده‌های دیتاسنتری با فراهم‌کردن توان پردازش موازی و حافظه با پهنای باند بالا، بخشی از زیرساخت اجرای این سرویس‌ها را تشکیل می‌دهند.
ابررایانه‌ها و محاسبات علمی
معماری CDNA از ابتدا برای ترکیب بارهای کاری هوش مصنوعی و HPC توسعه یافته است. به همین دلیل، شتاب‌دهنده‌های Instinct علاوه بر مدل‌های یادگیری عمیق، در شبیه‌سازی‌های علمی، تحلیل داده و محاسبات مهندسی نیز کاربرد دارند.
AMD در برابر NVIDIA؛ رقابت بر سر آینده زیرساخت AI
وقتی صحبت از تراشه‌های هوش مصنوعی می‌شود، مقایسه AMD و NVIDIA اجتناب‌ناپذیر است. NVIDIA با خانواده شتاب‌دهنده‌های دیتاسنتری و اکوسیستم نرم‌افزاری CUDA جایگاه قدرتمندی در این بازار دارد. در مقابل، AMD با خانواده Instinct، معماری CDNA و پلتفرم ROCm به‌دنبال ارائه گزینه‌ای رقابتی است.
تفاوت این دو شرکت فقط به مشخصات سخت‌افزاری محدود نمی‌شود. اکوسیستم نرم‌افزاری، دسترسی به ابزارهای توسعه، سازگاری مدل‌ها، شبکه ارتباطی و پشتیبانی زیرساختی نیز در انتخاب محصول نقش دارند.
| معیار مقایسه | AMD Instinct | NVIDIA Data Center GPUs |
|---|---|---|
| معماری محاسباتی | CDNA | معماری‌های اختصاصی دیتاسنتری مانند Blackwell |
| پلتفرم نرم‌افزاری | ROCm | CUDA و اکوسیستم مرتبط |
| حافظه | استفاده از HBM در محصولات پیشرفته | استفاده از HBM در محصولات پیشرفته |
| کاربرد | آموزش، استنتاج و HPC | آموزش، استنتاج و HPC |
| ملاحظه مهم | سازگاری نرم‌افزار و پشتیبانی مدل‌ها | بلوغ و گستردگی اکوسیستم نرم‌افزاری |
نمی‌توان صرفاً با مقایسه ظرفیت حافظه یا تعداد هسته‌ها، برنده قطعی این رقابت را مشخص کرد. عملکرد واقعی به نوع مدل، نرم‌افزار، پیکربندی سرور، شبکه و هزینه عملیاتی بستگی دارد.
برای آشنایی بیشتر با نسل جدید محصولات رقیب AMD، مطالعه مقاله محصولات NVIDIA Blackwell و معماری این نسل از شتاب‌دهنده‌ها می‌تواند دید کامل‌تری از رقابت در بازار زیرساخت AI ارائه دهد.
جایگاه AMD در زیرساخت‌های نسل جدید هوش مصنوعی
رقابت در بازار هوش مصنوعی به‌تدریج از فروش یک تراشه قدرتمند فراتر رفته است. شرکت‌ها اکنون باید مجموعه‌ای از سخت‌افزار، نرم‌افزار، شبکه، حافظه، سیستم خنک‌کننده و ابزارهای مدیریتی را در قالب یک زیرساخت یکپارچه ارائه کنند.
AMD نیز با توسعه راهکارهای رک‌مقیاس و همکاری با شرکت‌های فعال در حوزه سرور و شبکه، تلاش می‌کند فراتر از عرضه یک شتاب‌دهنده منفرد عمل کند.
یکی از نمونه‌های این رویکرد، طراحی زیرساخت AMD Helios است که اجزای پردازشی، شبکه و نرم‌افزار را در یک راهکار دیتاسنتری ترکیب می‌کند. چنین سامانه‌هایی برای آموزش مدل‌های بزرگ و اجرای بارهای کاری پیشرفته طراحی می‌شوند.
افزایش استفاده از شتاب‌دهنده‌های AMD در پروژه‌های زیرساختی نیز نشان می‌دهد که بازار به‌دنبال گزینه‌های بیشتری برای تأمین توان پردازشی هوش مصنوعی است. برای نمونه، در اکتبر ۲۰۲۶ شرکت Scaleway از برنامه ساخت یک ابررایانه هوش مصنوعی مبتنی بر شتاب‌دهنده‌های MI355X در سوئد خبر داد؛ پروژه‌ای که قرار است به شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان اروپایی دسترسی به زیرساخت محاسباتی AMD را فراهم کند.
مزایا و چالش‌های تراشه‌های هوش مصنوعی AMD
مزایای اصلی
- ظرفیت بالای حافظه: محصولات پیشرفته Instinct با حافظه HBM پرظرفیت عرضه می‌شوند.
- معماری اختصاصی محاسباتی: CDNA برای بارهای کاری AI و HPC بهینه شده است.
- طراحی چیپلت: امکان توسعه معماری‌های پیچیده و ترکیب بخش‌های مختلف تراشه را فراهم می‌کند.
- پشتیبانی از قالب‌های عددی متنوع: قابلیت استفاده از دقت‌های محاسباتی مختلف برای بارهای کاری متفاوت.
- اکوسیستم نرم‌افزاری متن‌باز: ROCm گزینه‌ای متفاوت برای توسعه و اجرای نرم‌افزارهای محاسباتی ارائه می‌دهد.
- تنوع در محصولات: AMD از شتاب‌دهنده‌های منفرد تا راهکارهای زیرساختی بزرگ‌تر را توسعه می‌دهد.
چالش‌های پیش رو
- رقابت با اکوسیستم تثبیت‌شده NVIDIA: مهاجرت نرم‌افزارها و زیرساخت‌های موجود می‌تواند دشوار باشد.
- سازگاری نرم‌افزاری: پشتیبانی از همه مدل‌ها و کتابخانه‌ها در نسخه‌های مختلف ROCm یکسان نیست.
- هزینه زیرساخت: قیمت شتاب‌دهنده، سرور، شبکه و سیستم خنک‌کننده باید در کنار هم ارزیابی شوند.
- مصرف انرژی و خنک‌سازی: شتاب‌دهنده‌های قدرتمند دیتاسنتری به برق و سیستم خنک‌کننده مناسب نیاز دارند.
- دسترسی و زنجیره تأمین: تولید و عرضه محصولات پیشرفته به ظرفیت تولید نیمه‌هادی و زنجیره تأمین جهانی وابسته است.
آینده هوش مصنوعی AMD چگونه خواهد بود؟
آینده AMD در بازار هوش مصنوعی به چند عامل مهم وابسته است. نخست، این شرکت باید بتواند در هر نسل، توان پردازشی و بهره‌وری محصولات خود را افزایش دهد. دوم، اکوسیستم ROCm باید از نظر سازگاری، سهولت استفاده و پشتیبانی از مدل‌های محبوب توسعه پیدا کند.
عامل سوم، توان AMD در ارائه راهکارهای کامل دیتاسنتری است. در پروژه‌های بزرگ، مشتریان فقط یک GPU خریداری نمی‌کنند؛ آن‌ها به سرور، شبکه پرسرعت، حافظه، ذخیره‌سازی، سیستم خنک‌کننده و نرم‌افزار مدیریت نیاز دارند.
از سوی دیگر، رشد مدل‌های هوش مصنوعی و افزایش تقاضا برای استنتاج می‌تواند فرصت‌های تازه‌ای برای شتاب‌دهنده‌های AMD ایجاد کند. اگر این شرکت بتواند عملکرد رقابتی، هزینه عملیاتی مناسب و تجربه نرم‌افزاری قابل اتکایی ارائه دهد، احتمالاً نقش پررنگ‌تری در زیرساخت‌های آینده AI خواهد داشت.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی AMD نشان‌دهنده حرکت این شرکت از بازار سنتی پردازنده‌ها و کارت‌های گرافیک به سمت زیرساخت‌های پیشرفته محاسباتی است. خانواده Instinct، معماری CDNA، حافظه HBM و پلتفرم ROCm اجزای اصلی این راهبرد را تشکیل می‌دهند.
نسل‌های MI300 و MI350 پیشرفت AMD در زمینه ظرفیت حافظه، طراحی چیپلت و پردازش ماتریسی را نشان می‌دهند و خانواده MI400 نیز مسیر توسعه نسل بعدی این معماری را دنبال می‌کند.
با وجود رقابت قدرتمند NVIDIA و چالش‌های نرم‌افزاری و زیرساختی، AMD توانسته گزینه مهمی را در بازار شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی مطرح کند. در نهایت، موفقیت این شرکت فقط به قدرت تراشه‌هایش وابسته نیست؛ بلکه به کیفیت اکوسیستم نرم‌افزاری، دسترسی به محصولات و توانایی ارائه راهکارهای کامل برای دیتاسنترها بستگی خواهد داشت.
پرسش‌های متداول درباره هوش مصنوعی AMD
۱. تراشه‌های هوش مصنوعی AMD چه نام دارند؟
مهم‌ترین شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی AMD در خانواده Instinct قرار می‌گیرند. محصولاتی مانند MI300X، MI325X، MI350X و MI355X برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی و محاسبات دیتاسنتری طراحی شده‌اند.
۲. معماری CDNA در تراشه‌های AMD چیست؟
CDNA معماری اختصاصی AMD برای پردازش‌های محاسباتی سنگین، هوش مصنوعی و HPC است. این معماری از واحدهای محاسباتی و هسته‌های ماتریسی، حافظه HBM و فناوری‌های ارتباطی پیشرفته استفاده می‌کند.
۳. تفاوت AMD Instinct و Radeon چیست؟
Instinct برای سرورها، دیتاسنترها و پردازش‌های سنگین AI و HPC طراحی شده است؛ درحالی‌که Radeon بیشتر در بازار کارت‌های گرافیک مصرفی، بازی و تولید محتوا کاربرد دارد.
۴. ROCm در هوش مصنوعی AMD چه نقشی دارد؟
ROCm پلتفرم نرم‌افزاری AMD برای توسعه و اجرای برنامه‌های محاسباتی روی GPUهای این شرکت است. این پلتفرم ابزارها و کتابخانه‌هایی برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی و HPC فراهم می‌کند.
۵. آیا تراشه‌های AMD می‌توانند با محصولات NVIDIA رقابت کنند؟
بله، شتاب‌دهنده‌های Instinct برای رقابت در بازار دیتاسنتری و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. بااین‌حال، مقایسه دقیق به نوع مدل، نرم‌افزار، پیکربندی سرور، حافظه و هزینه عملیاتی بستگی دارد.
۶. کدام تراشه AMD برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مناسب است؟
انتخاب محصول به اندازه مدل، نوع بار کاری، ظرفیت حافظه موردنیاز، نرم‌افزار و بودجه زیرساخت بستگی دارد. مدل‌هایی مانند MI300X و MI355X برای بارهای کاری سنگین دیتاسنتری طراحی شده‌اند؛ اما انتخاب نهایی باید با بنچمارک و نیاز واقعی پروژه انجام شود.
۷. حافظه HBM چه اهمیتی در شتاب‌دهنده‌های AMD دارد؟
HBM پهنای باند بالایی برای انتقال دیتا میان حافظه و واحدهای پردازشی فراهم می‌کند. این ویژگی در آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد. زیرا انتقال داده می‌تواند یکی از محدودیت‌های عملکرد باشد.
