电子行业：AMD，MI300在AI正面交锋英伟达，16年CPU突围成功能否复制？-20230518-华泰证券-27页_3mb

AMD MI300 在 AI 领域正面交锋英伟达，能否复制 2016 年 CPU 突围成功？

核心内容

AMD 正在通过其全新推出的 MI300 加速器产品，试图在 AI 训练市场中与英伟达的 Grace Hopper 系列竞争。MI300 结合了 Zen4 CPU 与 CDNA3 GPU，采用 5nm 制程，并引入 3D Chiplet 技术和 统一内存架构，以提升算力和数据传输效率。公司预计 MI300 将于 2023 年下半年正式推出，并在 2024 年开始对营收产生显著贡献。

主要观点

• 历史经验：AMD 在 2016 年通过 Zen 架构 和 7nm 制程 实现了对英特尔的 CPU 市场份额突破，成为其业务和股价的拐点。公司希望在 AI 领域复制这一成功。
• 产品定位：MI300 旨在成为 AI 训练领域的关键产品，支持 4 位和 8 位浮点精度，在算力和能耗效率方面都有显著提升，预计 AI 算力为 MI250X 的 8 倍，能耗性能为 MI250X 的 5 倍。
• 架构优势：MI300 采用 CPU+GPU+内存一体化架构，支持 统一内存访问，有效提升数据传输效率，与英伟达的 NVLink 技术相比，具有相似的性能表现。
• 市场拓展：MI300 将搭载于劳伦斯利弗莫尔国家实验室的超级计算机 ElCapitan 和大型云端客户 AI 模型中，目标是抢占 AI 训练市场。
• 生态挑战：AMD 的 ROCm 软件生态相较于英伟达的 CUDA 落后，虽然在积极扩展，但目前仍难以匹敌 CUDA 的成熟度和广泛的行业支持。

关键信息

产品规格对比

项目	MI300	Grace Hopper	MI250X
峰值算力 (TFLOPS)	未公布	3,958	47.87
内存容量	128GB HBM3	188GB HBM3	128GB HBM2e
内存带宽	未公布	7.8TB/s	3.2TB/s
TDP	600W	300-350W	500W
制程	5nm	4nm	6nm

产品矩阵

AMD 正在构建一个多元的 AI 产品矩阵，包括：

• Ryzen 7040 系列 CPU：融合 Ryzen AI，提高 AI 运算性能。
• Versal AI Edge：用于嵌入式 AI 应用。
• Alveo V70 AI 推理加速器：适用于视频分析和自然语言处理。
• 第四代 EPYC Genoa 处理器：数据中心 CPU，支持 3D V-Cache 技术，提升缓存容量和性能。
• Instinct MI300：AI 训练加速器，对标英伟达 Grace Hopper。

软件生态

• CUDA：英伟达的生态已成熟，拥有 400 万开发者，支持广泛的应用场景。
• ROCm：AMD 的生态尚在建设中，目前支持部分 SKU，主要应用于 HPC 和研究机构。
• 未来方向：AMD 正在努力将 ROCm 延伸至更多应用，如 TensorFlow 和 PyTorch，并尝试在 Windows 系统中扩展支持。

市场动态与业务表现

• PC 市场：2023 年第一季度营收同比下滑 9%，客户端业务营收下降 65.2%。公司预计下半年 PC 市场将回暖，控制出货量以消化库存。
• 数据中心业务：营收同比持平，但经营利润率下降。公司预计 2023 年下半年数据中心业务将有所增长，主要依赖 MI300 和 Genoa-X 的推出。
• 嵌入式业务：2023 年第一季度营收增长 163%，得益于赛灵思的并表，成为 AMD 收入的重要来源。

竞争格局

• 英伟达：拥有强大的 CUDA 生态和领先的 AI 训练市场地位，其 Grace Hopper 产品支持 NVLink-C2C 和 NVLink Switch，实现高带宽内存访问。
• 英特尔：正在推进其 Falcon Shores 项目，预计 2025 年后推出，但目前尚未公布详细架构。
• 云厂商自研芯片趋势：微软、谷歌、亚马逊等正在推进 AI 芯片自研，以降低 TCO 和提高可控性。

风险提示

• 新产品落地进度可能受阻。
• PC 市场复苏不及预期。
• AI 技术落地速度可能影响市场表现。

总结

AMD 正在通过 MI300 加速器和一系列 AI 产品矩阵，试图在 AI 训练市场中与英伟达正面交锋。虽然 MI300 在硬件规格和性能方面表现出色，但其软件生态仍需时间发展以实现全面竞争。AMD 有望在数据中心和嵌入式业务中持续增长，而 PC 市场的复苏将是其未来增长的关键因素之一。