एएमडी ने भारत पर दांव लगाया, एआई पर दोगुना दांव लगाया

एएमडी ने हाल ही में बैंगलोर में अपने सबसे बड़े वैश्विक डिजाइन केंद्र का अनावरण किया, जो चिप निर्माता के प्रतिद्वंद्वियों पर बढ़त हासिल करने के प्रयासों में भारत के महत्व को रेखांकित करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) चिप रेस.

एएमडी के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी मार्क पेपरमास्टर ने कहा कि नया डिजाइन केंद्र भारत में 400 मिलियन डॉलर के निवेश का हिस्सा है और इसमें सेमीकंडक्टर्स के डिजाइन और विकास के साथ-साथ एआई और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों के लिए समर्पित लगभग 3,000 इंजीनियरों को रखा जाएगा।

कंप्यूटर वीकली के साथ एक साक्षात्कार में, पेपरमास्टर ने एएमडी की वैश्विक रणनीति में भारत की भूमिका पर प्रकाश डाला, कैसे कंपनी एआई चिप्स के वर्चस्व की दौड़ में एनवीडिया जैसे प्रतिद्वंद्वियों और उभरती प्रौद्योगिकियों जैसे विकास में पिछड़ती है। न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग.

क्या आप हमें नए डिज़ाइन सेंटर और भारत में एएमडी के निवेश के बारे में और बता सकते हैं?

पेपरमास्टर: भारत में एएमडी का सबसे बड़ा वैश्विक डिजाइन केंद्र खोलना एक बहुत ही रोमांचक अवसर है। हम लगभग 20 वर्षों से भारत में हैं। हमारे पोर्टफोलियो में उत्पाद विकास में मजबूत भागीदारी के साथ भारत एएमडी की वैश्विक रणनीति का एक अभिन्न अंग है। बेंगलुरु में नए टेक्नोस्टार परिसर का उद्घाटन अगले पांच वर्षों के लिए 400 मिलियन डॉलर के निवेश का हिस्सा है। हमारी योजना 2028 के अंत तक पूरे निवेश का उपयोग करने की है, जिसमें टेक्नोस्टार परिसर के शेष चरणों को पूरा करना और पूरे भारत में 3,000 नए इंजीनियरों को नियुक्त करना शामिल है।

भारत में किस तरह का काम होगा और यह एएमडी की वैश्विक रणनीति और उत्पाद विकास को कैसे समर्थन देगा?

पेपरमास्टर: हमने अपनी सबसे बड़ी डिज़ाइन सुविधा की मेजबानी के लिए भारत को चुना क्योंकि स्थानीय नेतृत्व टीम ने महान प्रतिभाओं को नियुक्त करने और एएमडी के पोर्टफोलियो में उत्पाद विकास में अच्छे परिणाम देने की क्षमता का प्रदर्शन किया है। केंद्र 500,000 वर्ग फुट के क्षेत्र में फैला है और इसमें सीपीयू, जीपीयू सहित सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकी के डिजाइन और विकास के लिए समर्पित इंजीनियर रहेंगे। [graphics processing units], एआई और मशीन लर्निंग, अन्य क्षेत्रों में। 2022 Xilinx का अधिग्रहण और सोचजिसका भारत में प्रमुख परिचालन था, जिसके परिणामस्वरूप कंपनी को देश में अपना कर्मचारी आधार भी बढ़ाना पड़ा। यह निवेश हमें अपने विस्तारित पोर्टफोलियो का समर्थन करने और तेजी से आगे बढ़ने में सक्षम करेगा क्योंकि हम अपने उत्पादों में एआई क्षमता जोड़ते हैं।

कस्टम सिलिकॉन पर AMD का रुख क्या है जिसे AWS, Google और Microsoft द्वारा AI और क्लाउड वर्कलोड के लिए विकसित किया जा रहा है?

पेपरमास्टर: एआई कार्यभार तेजी से विकसित हो रहा है, और जैसे-जैसे वे विभिन्न उद्योगों में अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, एआई को इन कार्यभार की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए हार्डवेयर समाधानों के विविध सेट की आवश्यकता होगी। एक प्रकार का प्रोसेसर सभी के लिए उपयुक्त नहीं होता. ज्यादातर मामलों में, सीपीयू, जीपीयू, एफपीजीए का मिश्रण [field programmable gate arrays] और विशेष ASICs [application-specific integrated circuits] या कस्टम सिलिकॉन आदर्श बन जाएगा। जब एल्गोरिदम स्थिर होते हैं, तो कुछ कार्यभार कस्टम सिलिकॉन पर अधिक किफायती ढंग से चलाए जा सकते हैं। जब किसी एल्गोरिदम को अधिक प्रोग्रामयोग्यता की आवश्यकता होती है, तो सीपीयू, जीपीयू और एफपीजीए आदर्श होते हैं।

AMD के नए MI300 चिप्स AI में प्रदर्शन युद्ध को कैसे प्रभावित करेंगे और वे सेरेब्रस के WSE CS2, Nvidia के H100 और आगामी H200 के मुकाबले कैसे खड़े होंगे?

पेपरमास्टर: 6 दिसंबर 2023 को, हमने लॉन्च किया एएमडी इंस्टिंक्ट एमआई300 जीपीयूहमारा मानना ​​है कि यह एआई में नेतृत्वकारी प्रदर्शन देगा। अब AMD के अत्यधिक प्रोग्रामयोग्य GPU और के साथ AMD ROCm AI सॉफ़्टवेयर स्टैक जो वर्षों से विकास में है, ग्राहकों के पास उनके लिए एक विकल्प है जनरेटिव एआई अनुप्रयोग उनके सॉफ़्टवेयर दृष्टिकोण को संशोधित किए बिना।

एआई कार्यभार तेजी से विकसित हो रहा है, और जैसे-जैसे वे विभिन्न उद्योगों में अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, एआई को इन कार्यभार की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए हार्डवेयर समाधानों के विविध सेट की आवश्यकता होगी। एक प्रकार का प्रोसेसर सभी के लिए उपयुक्त नहीं होता

मार्क पेपरमास्टर, एएमडी

एमआई300 एएमडी का सबसे उन्नत जीपीयू है जो सीधे तौर पर एनवीडिया को चुनौती देता है जिसके चिप्स ने एआई कंप्यूटिंग बाजार पर अपना दबदबा बना लिया है। हम सामान्य प्रयोजन जीपीयू के केवल दो प्रदाता हैं। के मामले में जनरेटिव एआई अनुमान, अर्थात्, प्रश्नों का उत्तर देने या कार्य प्रयासों में सहायता करने के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करते हुए, एप्लिकेशन स्थानीय मेमोरी की मात्रा पर अत्यधिक निर्भर होते हैं। MI300 में 192GB मेमोरी है, जो एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है और बेहतर अनुमान प्रदर्शन प्रदान करता है।

अधिक समग्र स्तर पर, एएमडी ने उन्नत पैकेजिंग, 3डी स्टैकिंग और चिपलेट आर्किटेक्चर जैसी महत्वपूर्ण तकनीकों में निवेश किया है जो हमें अपने उत्पादों के पोर्टफोलियो में कंप्यूट और एआई में अपने नेतृत्व को सक्षम करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, हमने पीसी में एआई त्वरण लाने के लिए अपने एआई इंजनों को अपने रायज़ेन 7040 श्रृंखला प्रोसेसर में एकीकृत किया है। एएमडी सुपर कंप्यूटर से क्लाउड, एज और एंड-यूज़र डिवाइसों तक एआई अनुप्रयोगों को गति देने के लिए विशिष्ट रूप से तैनात है।

क्या एक मजबूत सॉफ़्टवेयर स्टैक की अनुपस्थिति हार्डवेयर प्रदर्शन को प्रभावित करती है, खासकर जब बड़े पैमाने के मॉडल के लिए फ़्लोटिंग-पॉइंट, मेमोरी और विलंबता को अच्छे अनुमान प्रदर्शन में अनुवाद करने की बात आती है?

पेपरमास्टर: एएमडी आरओसीएम नामक प्रतिस्पर्धी एआई सॉफ्टवेयर स्टैक पर वर्षों से काम कर रहा है, और यह पूर्ण उत्पादन स्तर तक पहुंच गया और 2023 में उद्योग में अपनाया गया। आरओसीएम और क्यूडा ऐसे प्लेटफॉर्म हैं जिनका उपयोग समानांतर प्रोग्रामिंग और जीपीयू कंप्यूटिंग प्रदर्शन में तेजी लाने के लिए किया जाता है। हालाँकि दोनों प्लेटफ़ॉर्म समान कार्यक्षमताएँ प्रदान करते हैं, लेकिन एक महत्वपूर्ण अंतर है। क्यूडा एनवीडिया जीपीयू के लिए विशिष्ट है, जबकि आरओसीएम ओपन-सोर्स और उद्योग मानक है। यह समुदाय को प्रगति करने में सक्षम बनाता है और ग्राहकों को किसी विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म पर लॉक नहीं करता है।

AMD ROCm 6.0 एक पूर्ण उत्पादन सॉफ्टवेयर स्टैक है जो TensorFlow v1.12 और PyTorch 1.0 को सपोर्ट करता है। ये लोकप्रिय ढाँचे डेवलपर्स को उनके एआई और मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए एएमडी जीपीयू की शक्ति का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं। वे मुफ़्त, ओपन-सोर्स और एकीकृत सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र में एप्लिकेशन विकसित, सहयोग, परीक्षण और तैनात कर सकते हैं।

कोई तुलना?

पेपरमास्टर: दिसंबर 2023 की शुरुआत में हमारे लॉन्च इवेंट में, हमने समतुल्य डेटाटाइप और लाइब्रेरी सेटअप का उपयोग करके MI300X बनाम H100 के लिए 1.4 गुना अनुमान प्रदर्शन लाभ पर प्रकाश डाला। हमारे द्वारा किए गए नवीनतम अनुकूलन के साथ, यह प्रदर्शन लाभ 2.1 गुना तक बढ़ गया है। एमआई300 जीपीयू के साथ, एएमडी ने जेनेरिक एआई प्रशिक्षण और अनुमान कंप्यूटिंग के लिए बाजार में प्रतिस्पर्धा ला दी है।

क्या उद्योग में एआई युद्ध चिप युद्ध में बदल जाएगा?

पेपरमास्टर: एआई वर्कलोड के इष्टतम निष्पादन के लिए हार्डवेयर, सॉफ्टवेयर और सिस्टम-स्तरीय समाधानों सहित स्टैक के सभी स्तरों पर नवाचार की आवश्यकता होती है। हमारा मानना ​​है कि एआई को एंडपॉइंट से लेकर किनारे से लेकर क्लाउड तक सभी कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से शामिल किया जाएगा। एआई आवश्यकताओं की विविधता को देखते हुए, विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित करने वाला सही कंप्यूटिंग समाधान महत्वपूर्ण होगा।

क्यूडा एनवीडिया जीपीयू के लिए विशिष्ट है, जबकि आरओसीएम ओपन-सोर्स और उद्योग मानक है। यह समुदाय को प्रगति करने में सक्षम बनाता है और ग्राहकों को किसी विशिष्ट प्लेटफ़ॉर्म पर लॉक नहीं करता है

मार्क पेपरमास्टर, एएमडी

क्या मूर का नियम AI चिप्स पर लागू होता है? क्या हॉफ का स्केलेबिलिटी का नियम अब और अधिक प्रासंगिक हो जाएगा?

पेपरमास्टर: एआई प्रदर्शन पारंपरिक मूर के कानून की तुलना में वास्तुशिल्प सुधार और हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन द्वारा कहीं अधिक संचालित होगा। हॉफ का नियम, जिसने दिखाया कि कैसे मानक स्केलेबल डिज़ाइन प्रक्रियाओं को सक्षम कर सकते हैं, अभी भी एआई चिप दुनिया में लागू होता है। आज, वास्तविक मानक एआई में अग्रणी वॉल्यूम खिलाड़ियों द्वारा संचालित होते हैं जो सॉफ्टवेयर आधार निर्धारित करते हैं। इन वास्तविक मानकों से महत्वपूर्ण विचलन स्केलेबिलिटी में काफी बाधा डालेगा।

नए सिलिकॉन नवाचार कूमी के नियम और नेवेन के नियम को कितनी दृढ़ता से प्रतिबिंबित करेंगे?

पेपरमास्टर: कूमी का नियम मूर के नियम स्केलिंग से संबंधित ऊर्जा दक्षता लाभ का एक और अनुभवजन्य अवलोकन था। चूंकि एआई क्षमता मूर के कानून से परे कारकों द्वारा संचालित होगी, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, हम एआई के लिए नेवेन के कानून स्केलिंग के करीब कुछ की उम्मीद करेंगे।

संपादक का नोट: कूमी का नियम यह बताता है शास्त्रीय कंप्यूटरों की ऊर्जा दक्षता लगभग हर 18 महीने में दोगुनी हो जाती है, जबकि नेवेन का नियम बताता है कि क्वांटम कंप्यूटर शास्त्रीय कंप्यूटरों की तुलना में दोगुनी घातीय दर पर गणना शक्ति प्राप्त करेंगे।

यूनिवर्सल चिपलेट इंटरकनेक्ट एक्सप्रेस (यूसीआईई) के इरादे और प्रगति के बारे में आप कुछ भी साझा कर सकते हैं? यह माइक्रोप्रोसेसर उद्योग में अंतरसंचालनीयता और मानकीकरण को कैसे पुनः परिभाषित करेगा?

पेपरमास्टर: द यूसीआईई मानक विविध कंप्यूट इंजनों और एक्सेलेरेटर का लाभ उठाकर सिस्टम इनोवेशन को चलाने में एक महत्वपूर्ण कारक है जो प्रदर्शन, लागत और बिजली दक्षता के लिए अनुकूलित सर्वोत्तम समाधान सक्षम करेगा। उद्योग के लिए इंटरकनेक्ट, मेमोरी और कंप्यूटिंग पर नवाचार करने के कई अवसर होंगे। एआई पूरे उद्योग के लिए एक बड़ा विकास अवसर है। जैसे-जैसे एआई प्रौद्योगिकियों का प्रसार हो रहा है, लागत कम करना जरूरी है और मानकीकरण नवाचार और प्रतिस्पर्धा को तेज करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

न्यूरोमॉर्फिक आर्किटेक्चर और फोटॉन और मेमरिस्टर्स के उपयोग के क्षेत्र में कितना काम किया गया है?

पेपरमास्टर: एएमडी ने प्रदर्शित किया है न्यूरोमॉर्फिक गणना एफपीजीए पर लॉजिकनेट्स के साथ सन्निकटन और मुख्यधारा के जीपीयू और केंद्रित एआई प्रोसेसर को कम-सटीक डिजिटल गणित और उच्च स्तर की विरलता की ओर ले जा रहा है। इस समय, एएमडी हमारे उत्पाद रोडमैप में डिजिटल आर्किटेक्चर पर केंद्रित है, जबकि हमारी शोध टीम उभरती प्रौद्योगिकियों का मूल्यांकन करना जारी रखती है।

AI चिप बाज़ार पर AMD का कितना कब्ज़ा होगा और क्यों?

पेपरमास्टर: 2024 में, हमें AI के लिए GPU की नई बिक्री में $2 बिलियन उत्पन्न होने की उम्मीद है। 2027 में बाज़ार बढ़कर $400bn से अधिक हो सकता है।