从AMD某款CPU断货浅谈AI PC

从AMD某款CPU断货浅谈AI PC

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从周末起，媒体开始报道 AMD 7950X CPU（16 核 32 线程，Ryzen 9 系列）因出色的“挖矿”性能（“Qubic”币减去电费等开支后收益约为 $3/天，7950X 价格大约在 $500-600）而断货。

事实上，不仅 AMD 新一代的旗舰产品 7950X 性能提升显著（上一代 5950 是 2020 年底发布的），Intel 第十四代的 i9 系列芯片也大幅提升了图形渲染方面的能力。

以上测试结果来自于： https://www.anandtech.com/show/18747/the-amd-ryzen-9-7950x3d-review-amd-s-fastest-gaming-processor/5

仅选用耗时较长的场景作为参考。

评论如下：

  1. “挖矿”与图形渲染与 AI 推理能力确实存在很强的相关性。所以上述新闻自然对 AMD 产生了影响，也很顺畅地联想到 AI PC。
  2. 严格来说，服务器、工作站、台式机（PC）、笔记本，以及其他计算设备，既可以认为是相同的，其实也有较为明确的区分。但是，如今大家说的 AI PC，内涵相对模糊，那暂时我们就扩大化：AI PC 的形态主要包含工作站、台式机、笔记本，与之前同类产品最大区别就是，AI PC 能够或者说更适合模型推理。
  3. 推理能力的几大要素：内存容量及速度；芯片对神经网络运算的支持度；功耗。
  4. 所以，个人一直认为最好的 AI PC 就是苹果的 M 系列芯片。无论是笔记本还是台式机，这个观点至今不仅没有改变，依然还在加强：更大的内存，更低的功耗，效率更高的计算单元与苹果提供的底层计算生态支持（不是苹果商店那种，是专门针对自家芯片优化的神经网络计算软件包）。
  5. 因为目前 AI PC 最大的应用场景还是在办公上。形态上，大家更容易倾向于笔记本，对重量、散热、续航时间就会提出更高的要求。这也是为什么 Intel 推出 Meteor Lake 架构的系列产品，Core Ultra 7/9，SoC，多种制程混合，加入专门优化的计算单元，控制功耗。当然，AMD 更早时间就推出了相关产品。
  6. 如果要综合评价的话，苹果芯片是毫无争议的多边形战士。唯一缺点可能只是因为更多用户习惯 Windows。但是，自从苹果自家 M 芯片推出后，macOS 的市场份额又重新回到了快速上升通道，而 Windows 的份额则快速下滑。

OS Market Share

来源：statcounter

  1. 当然，最近一年，因为 AI 的原因，Windows 的市场份额又有很明显的回升。功劳当然不是微软、Intel 或者 AMD，功劳全部归于英伟达。要用英伟达的卡，就要配 Intel 或者 AMD 的 CPU，而在桌面级市场上，OS 也基本只有 Windows 这一选项。

GPU influence on OS

来源：statistia

  1. 这提出了一个很有意思的现象：在上一篇关于英伟达的前瞻里，也提到过，桌面市场，直接竞争对手是英伟达和苹果，而不是 Intel 或 AMD 对苹果。理由很简单：在同样的功耗下，苹果芯片具备最强的能力，但是如果消费者要用到更强大的英伟达显卡，就必须在 Windows 和 Linux 操作系统里二选一。不过，桌面级推理市场的机会其实刚开始，所以英伟达和苹果都有巨大的机会（Intel、AMD 不能错过，高通看到新的机会，所以，大家都有动作），但是在这个应用领域里，ARM 对 X86 的取代趋势已经确立了。
  2. 稍稍回到本篇的开头问题：如果对 AI PC 的要求局限于大模型推理应用，那么，苹果芯片已经证明了基于 ARM 架构的 SoC 是更好的选择。而我们看到已经出现的趋势是：AI 正在快速进入多模态或者说图像视频应用时代，模型与视频和游戏内容制作的联结正在快速变得越来越紧密，推理与图形渲染会成为最重要的两大需求，而渲染，显然对芯片有更高等的要求。不仅需要英伟达的显卡（以 40 系列为代表的游戏显卡，或者 L40S 代表的工作站显卡，而不是面向训练为主的 A100 或者 H100）和更多 CUDA 生态支持，更需要 CPU 具备足够的多核计算及渲染能力，以及更高的内存带宽支持 CPU 与 GPU 频繁的数据交换（事实上，在很多图形渲染场景下，瓶颈更多是在 CPU）。Intel 和 AMD 显然也意识到了这点，会分别在最新的产品（Intel 的 Core 14th，AMD 的 Zen4 架构）中着重加强图形渲染能力。结果，就是体现在 AMD CPU 可以挖“Qubic”，体现在 Blender 的 Benchmark 结果上。
  3. 如果放到一个更大的时间维度看，芯片大概率是会走向更百花齐放的时代。即使同一厂商下，也会推出完全不同的芯片，应对不同的细分领域，对用户而言，这也更加经济。简单总结：
    • 1）推理市场，功耗、重量、散热、续航成为更重要的评价指标，基于 ARM 的 SoC 会有更好的前景，高通在积极入局，英伟达也摩拳擦掌；
    • 2）更专业的影视及游戏制作市场，对 GPU 的要求拉动 CPU 的需求，CUDA 生态成为这一领域最难破的壁垒，Intel 与 AMD 看来会受益于英伟达消费级推理市场的增长；
    • 3）我们同时看到，以 Ampere 系列芯片为代表的 ARM 芯片正在高端服务器和工作站 CPU 中快速兴起，虽然目前因为更多的计算核心，主要面向虚拟系统市场，但是这毕竟给到了巨大的想象空间，这种想象空间可以从英伟达的 Jetson 系列芯片中窥见一二。

芯片、操作系统、场景，这种多维度下的快速演变及竞合关系，其实比 AI 训练市场有看头得多，机会也大得多，而精彩，或许才开始。

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