谷歌为何要将AMD带入人工智能的梦想殿堂？

　　MKM Partners认为，到2025年人工智能（AI）拥有着一个150亿美元的潜在市场，但是AMD因为资源存在局限性，很可能难以抓住机遇在此领域分羹。

　　AMD宣布携手谷歌Alphabet进军AI领域。谷歌数据中心选用 AMD 的显卡，Radeon Technologies Group（RTG）高级副总裁兼首席架构师Raja Koduri表示：

　　“Google正在建设基于GPU的基础设施，而且希望使用AMD架构。尽管AMD在深度学习方面做了什么似乎无人知晓，这也是我们迈出的第一步。”

　　AMD的资源受限，如何接住AI这个大饼呢？

　　AMD的 FirePro S9300 x2 GPU将会加快Google计算引擎，明年更将助力Google云端的机器学习业务。

　　FirePro S9300 X2加速卡发布于今年4月份，基于AMD双芯Fiji方案，Fiji核心直到现在都是AMD的旗舰。从技术的角度来看，这款GPU几乎与Nvidia Tesla K80 GPU相匹敌。最大的问题是，AMD如何在资源缺乏的情况下迎接即将到来的AI机会，正如MKM Partners所说的，因为该公司的HPC级GPU资源并非Nvidia那样丰富。但是，AMD并非停步不前，推出面向数据中心的高端GPU也在逐步进行中。最近公布了基于Polaris架构的Radeon Pro WX系列GPU，专注于游戏领域，单精度浮点性能达5.7TFlops，号称是速度最快的单插槽工作站显卡。我相信这种GPU因为其数据的处理能力，对AI“玩家”产生巨大的吸引力。此外，Radeon Pro WX系列将广泛用于图形密集型工作负载。

　　AMD在研发方面可能会受到自身资金的限制。然而，AMD很巧妙地额解决了这个问题。今年9月，AMD宣布公开发行其价值6亿美元的普通股票，并发行价值4.5亿美元可兑换的优先债券，试图偿还其接近13亿美元的长期债务。这将大大改善AMD的资金状况。

　　此外，AMD计划通过IP授权获利，从而有更多资金支持研发活动。与THATIC（天津海光先进技术投资有限公司）成立合资公司，通过向中国企业进行SoC授权获得专利使用费；今年早些时候与南通富士通微电子实现大约3.2亿美元的净现金流。AMD的这些举措对开展研发活动起到了很好的贡献作用。我坚信，AMD在未来几年将继续加强这种合资企业的建设，对现金流对出贡献。

　　AMD近期最大的问题就是干掉死对手Nvidia？

　　我不认为资源的受限会引起AMD太多的关注。相反，Nvidia保持其在HPC市场中的领先地位，保证HPC市场份额的增长尤其是在机器学习和深度学习方面，这是Nvidia短期内“焦虑”的实际问题。

　　IaaS市场领导者Amazon AWS与Microsoft都在其数据中心使用Nvidia的GPU。几个星期前，AWS宣布推出基于Nvidia K80 GPU的GPU加速云产品（即AWS EC2 P2）。然而，我认为从长远来看亚马逊与Nvidia合作并不会对AMD构成威胁。

　　微软Microsoft Azure 旗下的 Azure N 系列虚拟机将会从 2016 年 12 月 1 日开始正式上线。N 系列虚拟机可以细分为两类：NC 系列和 NV 系列。Azure NC 虚拟机基于 NVIDIA Tesla K80 GPU，能够提供加速绝大多数高性能要求和 AI 工作载荷的计算能力。Azure NV 系列虚拟机基于 NVIDIA Tesla M60 GPU，能够按需提供 NVIDIA GRID 能力，科学家、设计师和工程师能够利用这些新的虚拟机运行硬件加速工作站应用，设计下一代汽车或者创建下一代惊艳的电影。

　　最近谷歌决定在其数据中心采用AMD的GPU，成为AMD在AI领域掘金的第一步。此外，AMD推出的Radeon Pro WX系列也将应用于图形密集型视觉工作负载，就像Nvidia Tesla M60一样。

　　与Nvidia不同，AMD还有一个额外的优势，AMD像x86与ARM架构处理器一样，是服务器市场的一个强大“玩家”。

　　在GPU密集型计算中由于GPU表现出的巨大的并行处理能力，而被用作CPU的加速。因此对数据中心中的AMD GPU的需求也将产生对其CPU的需求。在数据中心对AMD GPU产生需求的同时，也将带动CPU的发展。我相信AMD将为GPU-CPU组合产品提供有吸引力的定价，以扩大其服务器市场份额。我相信由于这条联合谷歌闯荡AI天下的消息，市场必将推动AMD的股价向更高的数字发展，我认为，最后的将达到10美元左右。