Gotovo deset godina umjetna inteligencija (AI) bila je sinonim za jedno ime: NVIDIA. Uspijevši prepoznati da su paralelne obradne sposobnosti grafičkih procesora (GPU) idealni motor za duboko učenje, NVIDIA je uspostavila gotovo potpunu dominaciju na infrastrukturi koja pokreće modernu AI revoluciju. Od istraživačkih laboratorija do ogromnih hiperskala podataka, zelenkasti hardver bio je neupitno standard industrije. Međutim, najnoviji rezultati MLPerf benchmarka upućuju na to da se doba neizazivane prevlasti možda konačno završava, jer AMD postaje ozbiljna, visoko performansna alternativa.
Važnost MLPerf benchmarka
MLPerf postao je zlatni standard za mjerenje performansi AI hardvera. Dok su sintetički benchmarki lako manipulirajući, MLPerf se fokusira na stvarne opterećenja, uključujući obuku i inferenciju velikih modela jezika (LLM). Godinama, ovi benchmarki služili su kao vitrina za NVIDIJINE H100 i Blackwell arhitekture. Kada konkurent uspije objaviti konkurentne brojeve u ovim testovima, to nije samo marketing pobjeda – to je tehnička validacija da njihov hardver može izdržati rigorozne zahtjeve korporativnog AI-a.
AMD-ova nedavna performansa u ovim benchmarkima je prekretnica. Dokazavši da njezini Instinct akceleratori mogu držati korak s NVIDIJINIM vršnim ponudama u određenim zadacima obuke i inferencije, AMD je efektivno signalizirao tržištu da je „NVIDIJIN porez“ – premija koju tvrtke plaćaju zbog nedostatka konkurentnih alternativa – više nije nužan. Ovaj pomak ključan je za cloud pružatelje i AI startupove, koji su željni sekundarne opskrbe kako bi smanjili rizike povezane s ovisnošću o jednom dobavljaču.
Rušenje softverskog jarka
Glavni razlog zbog kojeg je NVIDIA zadržala prevlast na tržištu nije samo hardver, već softverski ekosustav, posebno CUDA. Godinama, programeri su bili zaključani u NVIDIJIN ekosustav jer su njihove kodne baze bile izgrađene na temelju CUDA-ovih proprietarnih biblioteka. AMD-ovi prethodni pokušaji natjecanja često su bili otežani nedostatkom kompatibilnosti s postojećim softverom.
AMD je nedavno objavio ROCm, svoj odgovor na CUDA. ROCm je otvoreni softverski okvir koji omogućuje programerima da koriste AMD-ove GPU-ove bez potrebe za promjenom koda. Ovo je veliki korak unaprijed, jer omogućuje programerima da lakše migriraju na AMD-ov hardver, smanjujući rizik od „zamke“ koju je NVIDIA stvorila s CUDA-om.
Budućnost AI hardvera
AMD-ova pobjeda u MLPerf benchmarkima i objava ROCma upućuju na to da se tržište AI hardvera mijenja. NVIDIA još uvijek ima prednost u određenim područjima, ali AMD se sve više pokazuje kao ozbiljna alternativa. Ovo može dovesti do više konkurencije i inovacija na tržištu, što bi mogla koristiti i korisnicima i tvrtkama.
Međutim, važno je napomenuti da NVIDIA još uvijek ima ogromnu prednost u softverskom ekosustavu. CUDA je postao sinonim za AI razvoj, a NVIDIA ima ogromnu bazu korisnika i partnera. AMD-ov ROCm još uvijek se bori za prihvaćanje, ali s vremenom može postati ozbiljna alternativa.
Kako AMD i NVIDIA utječu na korisnike?
Za korisnike, ovo znači više izbora. Moći će birati između NVIDIJINog hardvera i AMD-ovog, što može dovesti do niže cijene i bolje performanse.