云计算+人工智能时代浅谈amd的成长空间

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$AMD公司(AMD)$ $英伟达(NVDA)$ $英特尔(INTC)$ 

本文从大到小、从浅入深用发现引入思考。

一、云计算企业相关信息收集:

       1、市场参与者:国外:亚马逊AWS、微软Azure、谷歌。。。国内:阿里云、腾讯云、华为云、百度云等。

       2、发展趋势及落地形式: 服务器>>私有云>>公有云,主要是企业和企业之间,企业和用户之间本文忽略。

       3、现状:国外:不打算细写了,网上基本都可以找到。

        链接:网页链接

             国内:老大是阿里

            是不是觉得对比亚马逊的近50亿美元,少了很多,但通过财报(不罗列)看增速比亚马逊快的多。说明现在国内还处于早期,未来中国的市场足够大。

             然后是腾讯:之所以拿出腾讯,见图。


                 链接不附了,基本都是在近期财报里找出来的归纳信息。

        为什么国内只拿出腾讯云和阿里云,是因为他们的除了自研AI外,都是以做基础设施的平台为重点,颇有点新时代“万达“”的感觉,真才是最容易赚钱模式的打开方式,而且阿里和腾讯两家云产品太过相似,后面会详细讲解,他们两家又和亚马逊模式类似,都是打算打造新时代的基建狂魔。

二、底层硬件提供商分类。

         数据中心领域底层(计算这一块)重要参与者:英特尔(总体已经占有大部分份额)、英伟达(正在通过GPU云服务器快速蚕食英特尔部分份额)、赛灵思(和全球7家其中的三家数据中心合作FPGA云服务器)。

         以阿里云和腾讯云产品归类可分为:

         1、英特尔:云服务器、FPGA云服务器、GPU云服务器(目前还没有产品支持,新找来amd的raja目的在于这个市场种类),根据以往财报可以看出,绝大大部分份额是云服务器提供的。英特尔第三季度报显示数据中心业务中服务器产品出货量下滑但单价提升

         2、英伟达:GPU云服务器(根据财报看,数据中心业务增速非常快,简单因为人工智能需要用来加速计算。)

         3、赛灵思:FPGA云服务器(根据最新一季度的财报看,季度营收总共才6亿美元,军工市场和嵌入式产品占了大部分营收,也就是说留给FPGA云服务器的营收少之又少,加上英特尔通过大额收购也在寻找FPGA市场的可能性)

以上就是现在数据中心也就是“人工智能时代的基建所需要的砖头水泥厂商”的产品分类。

然后上图(阿里云和腾讯云产品):

         腾讯云GPU云处理器:

         腾讯云FPGA云处理器:

        阿里云GPU处理器:

       阿里云FPGA处理器:

提炼里面的信息:

         1、GPU云处理器和FPGA处理器都是跟CPU产生协同作用,英伟达CEO黄仁勋说:首先GPU不会替代CPU,它是携手和CPU共同工作的,这也是我们为什么把它称之为加速器,CPU是通用型的,什么场景都可以适用。从阿里和腾讯产品中可以看到确实是这样。

         2、AMD的GPU在阿里云GPU处理器上有用到,而且它的产品也可以可以提供大量单精度浮点运算,还有一个区别与英伟达的就是可视化计算。

         3、英特尔的FPGA芯片似乎在FPGA处理器中正在替代赛灵思的芯片,腾讯的理由是本来FPGA开发门槛就搞,升级换代还麻烦, 所以下一代直接采用英特尔的吧。

         4、我没有提供云服务器的截图,因为不用看,全部是英特尔的志强系列处理器。

根据上面所有信息进行总结:

         1、英特尔:CPU在数据中心的地位起到了不可替代的作用,英特尔处理器在市场中占据非常大的份额。
        但在云计算时代,人工智能时代,已经不能够仅仅只依靠CPU来完成计算,而是在CPU上面加上一层计算用来加速,然后再交给其完成处理,这一层到底是什么,一大部分人认为是GPU,一部分人认为是FPGA,还有一部分人认为是ASIC,其实从生态的角度上来看。
        然而GPU是最占据优势的,这得归功于老黄对cuda生态的建立,肯定有人会说FPGA效率比GPU搞,应用广度也高。但是门槛这东西不是你轻易降得下来的,而且开发人员少的话对于数据中心阿里腾讯来说面向的是企业的需求。如果购买企业没有足够的开发人员和技术为什么不选择现在人工智能领域都在使用的GPU呢?有这么多东西可以直接拿来用。
        英特尔目前面临的问题就是:CPU领域遭到AMD的穷追猛打,如果其他领域不发力就很危险。两笔大收购中可以看出,英特尔则在CPU领域外进行拓展和扩张。一方面通过收购的FPGA应用在数据中心上的应用,在FPGA上正在加快硬件加速生态的建立,降低门槛,形成GPU可替代的方案,可能目的就是为AMD抢占数据中心CPU部分做好应对准备。第二个方面就是时候购大型自动驾驶企业打算在汽车领域卖更多芯片。英特尔其实真的不弱,在面对新的未来有新的措施而且都是大手笔,但这也是一场豪赌,面对英伟达和AMD,可以看的出英特尔内心还是比较方。

         2、英伟达:财报中数据中心的营收增速非常不错,但是未来是不可能在人工智能时代达到取代CPU的可能,连老黄自己都是CPU不可替代,而且老黄还提到一些很有意思的看法:

        记者:现在AI开始以后很多除了GPU、CPU,刚才说的GPU,现在有很多厂商也在用这块儿的东西,也是用来解决AI方面的问题,所以我就想接着上一个问题问一下,能不能谈一下在GPU和FPGA这个方面,有没有一些想法?
        黄仁勋:首先两者差异非常大,FPGA非常灵活,可以是在以太网,音频、视频完全可以配置,它在设计的时候可以把它设计成各种各样的用户。但是GPU没有这么大的灵活性,比如以太网卡,音频卡GPU做不了,它是一种并行计算的加速器。
        我们打一个比方FPGA可以转变成GPU,但是性能不行,速度上不来。要比GPU慢一千倍,但是你可以用FPGA做以太网卡,但是GPU做不到。所以GPU是术业有专攻。
        所以在三年前我们做了一个决定,把我们GPU做成Tensor执行处理器,现在已经成为世界上最优秀的Tensor处理器。但是说到底就是一块芯片而已,你要做Tensor处理还要有软件,因为每一项AI计算的图都是不一样的。而且每一个计算图在制定的处理器上为了达到性能的调优都必须进行编译。
        当然也有一个选择,每个神经网络都设计一个专门的FPGA,但是特别困难,设计起来很困难,而且工作量很大。但是如果说市场上没有人给你提供一个这样的可编程推理的加速器的话,其实FPGA就成了你唯一的选择了。

         从英特尔和赛灵思最近的财报看出,CPU+FPGA在营收上提供太少了,远不及英伟达GPU的增速来的快,加上英伟达生态的建立,未来差距可能会更大。当然英伟达面临的问题是人工智能是不是真的需要每个需要数据中心的企业都必须去部署的,这是一个问题。如果是,未来的就是数据中心上可能都会叠加一层GPU计算卡,而且未来英伟达的生态也能非常挣钱,比如英伟达的云,在云上玩游戏,加速训练等等。英伟达的威胁来自于未来,可能也在创造未来,随着云计算正高速发展,英伟达也会持续受益。

         3、AMD:AMD目前在数据中心市场的占有率基本等于0,前段时间先后有百度,阿里和AMD签署连合作协议,加上EPYC的惊艳登场,可以确定的是数据中心的CPU,AMD会给英特尔带来很大的威胁。
        GPU领域,阿里用过amd的GPU用来计算,而且是不一样的可视化计算,我其实不明白其中区别是什么,但是最重要的是可能性。AMD服务器GPU instinct 上的ROCm平台可自动移植cuda,而且软件运行速度比OPCENCL快不少,处理器方面,除了支持Intel、AMD x86平台(包括未来的Zen),还将支持ARMv8 AArch64、IBM POWER8,能达到这种程度离不开AMD在异构计算领域的长时间投入。总的来说,在各巨头都在加快布局云计算的今天,而且人工智能发展初期,AMD机会非常大。
        如果轮未来成长性的话,我排个名次:AMD>英伟达>英特尔。



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全部讨论

血色军刀wnn2019-02-26 23:17

我的观点是,amd想在服务器市场翻身并不容易,一个是产品问题,另一个是渠道问题,amd即便有好的产品也很难打破多年来形成的渠道封锁效应。产品问题,对于服务器市场稳定性不得不考虑intc的芯片简直太稳定了,这也是amd代工模式无法突破的地方,其次是指令集和架构,殊不知同样的程序换个指令集性能都高很多。

小飞侠72018-10-09 13:36

为什么看好阿里的阿里和这两家芯片厂家的逻辑是完全不同的,想了解一下,您看好阿狸的原因和逻辑。

一天到晚游泳的鱼C2018-08-28 09:36

牛!

TAB大小写2017-11-14 00:57

谢谢

SolarTang2017-11-14 00:00

谢谢,希望你的判断是正确的。现在芯片公司也进入了并购时代,比如之前的arm,现在的高通。

Lukekingca2017-11-13 23:22

今天农企发布了rocm 1.7 支持多gpu和tensorflow了 就是不知道用起来如何,如果效果较为理想,是真正进入了ai市场,现在tensorflow下面的东西太多了。

Tim444402017-11-13 14:56

就是通过试水,觉得可行,所以才撕破脸皮重金收买RJ过来。

TAB大小写2017-11-13 01:42

我认为英特尔和AMD合作更多的是为了游戏市场,以及服务器市场英特尔CPU加AMDGPU加速异构计算的试水。