AMD のオープンソース ROCm への投資は、Nvidia が CUDA システムで支配しようと争ってきた領域を主張するために活用されています。
最近はまるでNvidiaの世界のようで、テクノロジー業界や急成長中のAI業界に関わる人はもちろん、誰もがその世界に生きているようです。
タイミングの良い市場参入、最先端のハードウェア研究、GPU に合わせた強力なソフトウェア エコシステムにより、同社は AI 開発と株式市場を支配しています。最新の収益報告によると、四半期の売上は 3 倍になり、株価はさらに上昇しました。
それでも、長年のライバルであるチップメーカーのAMDは、AI分野での足場を固めようと懸命に努力を続けており、新興分野の主要技術を開発する企業に対し、AMDのハードウェアでも作業ができると伝えている。
「PyTorch、TensorFlow、JAXを使用している場合は、ノートブックやスクリプトを使用でき、それらはAMD上で実行されるということを皆さんに思い出していただきたかったのです」と、AMDのシニアディレクターであるイアン・フェレイラ氏は、水曜日早朝のMicrosoft Build 2024カンファレンスで宣言した。
「推論エンジンも同様です。BLLM と Onyx もすぐに使用できます。」
同社はステージ上で、AMD GPU が Stable Diffusion や Microsoft Phi などの強力な AI モデルをネイティブに実行し、Nvidia のテクノロジーやハードウェアに依存せずに計算集約型のトレーニング タスクを効率的に実行する方法の例を示しました。
カンファレンスの主催者であるマイクロソフトは、同社の高速化されたMI300X GPUを使用して、Azureクラウドコンピューティングプラットフォーム上でAMDベースの仮想マシンが利用可能になったことを発表し、このメッセージを強化しました。
このチップは昨年6月に発表され、新年に出荷が開始され、最近ではMicrosoft AzureのOpenAIサービスとHugging Faceのインフラストラクチャに実装されました。
Nvidia の GPU 専用に設計された完全なプログラミング モデルと API を含む Nvidia 独自の CUDA テクノロジーは、AI 開発の業界標準となっています。そのため、AMD の主なメッセージは、同社のソリューションが同じワークフローにそのまま組み込めるというものでした。
既存の AI システムとのシームレスな互換性はゲームチェンジャーとなる可能性があり、開発者はコードベースを全面的に見直すことなく、AMD のより安価なハードウェアを活用できるようになります。
「もちろん、フレームワークだけではなく、多くのアップストリームのもの、多くの実験的なもの、分散トレーニングが必要であることは理解しています。それらはすべて AMD 上で有効になり、動作します」とフェレイラ氏は断言した。
次に、ResNet 50 や Phi-3 などの小規模モデルの実行から GPT-2 の微調整やトレーニングまで、AMD がさまざまなタスクを処理する方法を実演しました。これらはすべて、Nvidia カードが実行するのと同じコードを使用して行われます。
AMD が宣伝する主な利点の 1 つは、大規模な言語モデルを効率的に処理できることです。
「1 つの GPU に最大 700 億のパラメータをロードできますが、このインスタンスにはそのうち 8 つがロードされています」と彼は説明しました。「8 つの異なる llama 70B をロードすることも、Llama-3 400Bn のような大きなモデルを取得して、それを 1 つのインスタンスに展開することもできます。」
カリフォルニア州サンタクララに本社を置く同社は、自らの縄張りを頑なに守ってきたため、Nvidia の優位性に挑戦するのは容易なことではない。Nvidia はすでに、AMD などのサードパーティ GPU に CUDA 互換レイヤーを提供しようとしているプロジェクトに対して、CUDA の利用規約に違反しているとして法的措置を講じている。
これにより、オープンソース ソリューションの開発が制限され、開発者が代替案を採用することが難しくなりました。
AMD が Nvidia の封鎖を回避する戦略は、CUDA と直接競合するオープンソースの ROCm フレームワークを活用することです。
同社はこの点で大きな進歩を遂げており、オープンソース AI モデルの世界最大のリポジトリである Hugging Face と提携して、AMD ハードウェア上でコードを実行するためのサポートを提供しています。
このパートナーシップはすでに有望な結果を生み出しており、AMD はネイティブ サポートと、ROCm 搭載 GPU での ONNX モデル実行、Optimum-Benchmark、Transformers、GPTQ、TGI などを使用した ROCm 搭載 GPU 向け DeepSpeed などの追加のアクセラレーション ツールを提供しています。
フェレイラ氏はまた、この統合はネイティブであるため、プロセスの効率を低下させる可能性のあるサードパーティのソリューションや仲介業者が不要になると指摘しました。
「既存のノートブックやスクリプトを AMD で実行できます。これは重要なことです。他のアクセラレータの多くは、トランスコーディングやあらゆる種類の事前コンパイル スクリプトを必要とするからです」と同氏は語ります。「当社の製品は、箱から出してすぐに使用できます。しかも、非常に高速です。」
AMD の動きは間違いなく大胆だが、Nvidia の地位を奪うのは相当な挑戦となるだろう。Nvidia は現状に満足することなく、継続的に革新を続け、開発者が事実上の CUDA 標準から新しいインフラストラクチャに移行することを困難にしている。
しかし、オープンソースのアプローチ、戦略的パートナーシップ、ネイティブ互換性への重点により、AMD は AI ハードウェア市場でより多くの選択肢を求める開発者にとって実行可能な代替手段としての地位を確立しています。
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AMD チップは今や Nvidia Tech が行っている AI 作業を実行できるようになりましたという記事が BitcoinWorld に最初に掲載されました。