AI芯片争霸战大幕正式开启，谁来为AMDMI300站台？
　　AMD数据中心和人工智能技术首映式于加州时间2023年6月13日早上10点开始。主要发布产品为：云原生的Bergamo CPU、3DV-Cache的Genoa-XCPU及AI芯片Instinct MI300XGPU和MI300AAPU。AMDCEOLisa Su认为Al发展战略主要在三方面:广泛的CPU和GPU产品组合、开放且经验证的软件平台以及深入的合作伙伴生态系统。AMD并未披露MI300系列的关键客户合作信息，发布会当天收盘下挫3.61%。但根据路透社6月14日独家报道，亚马逊高管Dave Brown表示AWS正考虑使用MI300。我们前序报告中提到，MI300全方位追击英伟达Grace Hopper，但软件生态完善或成破局关键。
　　MI300X & MI300A：与英伟达相比，AMDAI能力如何？
　　AMD展现出的AI产品与我们几个前序报告中描述的大体一致，蓄势待发切入AI训练赛道。MI300A为CPU+GPU架构，对标英伟达GH200；而这次发布的MI300X为纯GPU，对标英伟达H100：1）单卡内存HBM3为192GB，领先英伟达H100 NVL双卡的188GB；2）共1530亿个晶体管，超过H100的800亿个；3）内存带宽5.2TB/s与H100的2-7.2TB/s相近。公司展示MI300X运行400亿参数的Falcon模型实时推理，此等参数规模的大语言模型为第一次在单片GPU上运行。AMDMI300系列将成为英伟达有力的竞争对手，另外，还需关注英特尔和其他AI芯片企业如Cerebras和SambaNova，但更重要的竞争对手或是云计算巨头自研芯片。
　　第四代EPYC服务器CPU重磅升级，制程和性能均超Intel
　　业界首款x86云原生Bergamo及采用3DV-Cache技术的Genoa-X正式推出。前者的峰值内核数达128（可提高多线程能力，并对标其他多核数的服务器产品如144核的Intel Sierra Forest），基于特别定制的Zen 4c微架构，在保持与Zen 4架构基本相同的功能集的同时将内核缩小35%，让数据中心CPU的性能推向新高；后者采用超过1GB的L3缓存和3DV-Cache技术，适用于缓存需求较高的技术计算。二者均为EPYC第四代和采用台积电5nm制程，对比Sapphire Rapids采用的Intel 7节点（10nm相当于台积电7nm），性能和制程尚处领先。此外，AMD也宣布与AWS、Oracle、Meta及微软在第四代EPYC的合作关系。
　　PyTorch与Hugging Face助力，ROCm生态圈奋起直追
　　PyTorch创始人在会上宣布PyTorch 2.0为ROCm 5版本提供支持。HuggingFace CEO也宣布将在AMD平台上优化数千个模型。此前我们在前序报告里多次对比英伟达CUDA和AMDROCm生态圈：ROCm起步较晚，开发者数量与CUDA相差较大。ROCm虽能完全兼容CUDA，但亦只属权宜之计。AMD正积极拓展生态圈，包括支持Windows、在AI领域开拓更广泛的框架，如MIOpen和MIVisionX，以及支持更多的软件，包括TensorFlow、PyTorch等，与二者的合作将对ROCm生态圈产生关键助力。
　　AMD能否在AI领域突围英伟达？
　　Lisa Su于5月31日的《福布斯》采访时强调“放眼5年将在AMD每一个产品中看到AI”，AI是公司的战略首位。目前，算力高的英伟达占据AI训练端的领导地位，但随着AMD在AI芯片上逐步发力，或能开始撼动英伟达在行业里独占鳌头的地位。我们也认为云厂商应不希望AI芯片呈现一家独大的局面，MI300恰逢其时地出现，为市场提供了英伟达以外的选择。
　　风险提示：技术落地缓慢、中美局势可能升级、芯片需求不及预期。