AMD顶级超级计算机的胜利是“激烈竞争”中的重要时刻

AMD公司高管周四在该公司的投资者日争辩说,这家芯片制造商正在从竞争中抢占先机,首先要获得两大超级计算机芯片交易的重大胜利。

Advanced Micro Devices首席技术官Mark Papermaster表示,AMD击败了劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)El Capitan项目,这是世界上最快的超级计算机,被称为“百亿级”机器。AMD还赢得了Oak Ridge国家实验室的Frontier超级计算机订单,将于2021年交付。

Papermaster在加利福尼亚州圣克拉拉市AMD总部的一次活动上说:“我们热爱这场战斗。”“这就是我们的基础,而这场斗争驱使我们改善了与竞争对手的路线图,从而走向了竞争,并仅仅击败了竞争对手。”

AMD的收入从2017年的52亿美元增长到2019年的67.3亿美元。其债务从2017年的17亿美元增加到2019年的6亿美元,现金从12亿美元增长到15亿美元。

在与El Capitan的交易中,AMD将为HPE的Cray Shasta超级计算机提供Epyc中央处理器(CPU)和Radeon Instinct图形处理单元(GPU),该计算机将在2023年初交付。该机器有望成为世界上最快的计算机,前景看好两个exaflops的双精度性能。它将用于确保国家核武器储备的安全。

AMD将提供具有Zen 4处理器内核和下一代Radeon Instinct GPU的代号Genoa Epyc处理器。预计将在5纳米制造工艺中生产。

过去,此类交易已被竞争对手英特尔和英伟达赢得。但是AMD在过去的两年中一直表现出色,其Zen和Zen 2 CPU和RDNA GPU具有更好的性能。结果,AMD一直在CPU中获得市场份额。

AMD首席执行官丽莎·苏(Lisa Su)表示,该公司在CPU和GPU方面拥有非常强大的路线图,她说AMD拥有市场上最快的芯片,无论是在游戏方面还是在服务器方面。

Su说,该公司的7纳米芯片处于非常好的位置,这些芯片之间的电路宽度为七十亿分之一米。7纳米Zen 3芯片正在设计中。自2017年以来,AMD已在其芯片上出货了超过2.6亿个Zen内核。

Su说:“归根结底,我们正在玩游戏。”

但是,AMD在商用客户端PC和消费PC中拥有大量市场份额。个人电脑是一个价值320亿美元的市场机会。代号为Milan的Zen 3 CPU计划于2020年作为Epyc 3处理器发售。后继芯片Genoa预计将于2022年首次亮相。

Su说,对于价值350亿美元的服务器市场,AMD预计今年基于Epyc的可用服务器平台数量将增加一倍,预计将有140多种企业服务器随Epyc一起提供。Su指出,虽然摩尔定律的进展(预言每两年性能会翻一番)正在放缓,但AMD正在探索诸如X3D之类的新封装技术,该技术可以垂直堆叠芯片。

Su说,AMD在当前用于Microsoft Xbox One和Sony PlayStation 4机器的游戏机中已售出1.5亿套游戏机。现在,它将为即将到来的PlayStation 5和Xbox Series X提供基于RDNA 2的芯片。RDNA2将预示着Nvidia在GPU中首创的实时光线追踪技术。游戏对AMD而言是一个120亿美元的市场机会。

这些芯片预计将在今年下半年交付,然后AMD有望在2022年之前在未指定的“高级节点”上使用RDNA 3 GPU。AMD Radeon业务负责人David Wang说,每一代的目标都是将每瓦性能提高50%,这是对效率的衡量。

AMD执行副总裁Rick Bergman表示:“这确实是AMD的分水岭。在三大性能类别中,AMD是领导者。”

到2023年,AMD的收入复合年增长率将达到20%,毛利率将达到50%以上,营业利润率将达到20%,自由现金流利润率将达到15%以上。这些都是比AMD过去更出色的财务业绩的代表。

AMD展示了具有实时光线追踪功能的RDNA 2图形的图像(请参见上图)。

AMD不仅为数据中心制造图形芯片,而且还在推动其用于数据中心GPU的CDNA架构。AMD预计将于2021年开始为Oak Ridge国家实验室的Frontier超级计算机交付具有CDNA架构的Radeon Instinct GPU。基于CDNA的GPU将于2023年进入El Capitan超级计算机。

AMD数据中心和嵌入式业务部门高级副总裁Forrest Norrod表示:“我们是新的数据中心领导者。”

Moor Insights&Strategy分析师Patrick Moorhead在一封电子邮件中表示:“总体而言,AMD有望以20%的CAGR承诺实现增长,比过去5年14%的CAGR大幅增长。这种增长的大部分将来自数据中心CPU和GPU。”

他说,为数据中心(从RDNA面向游戏和消费者市场)拆分CDNA是一个好举动,因为“因为数据中心GPU不需要消费者图形卡需要的许多功能。”

Moorhead补充说:“这包括显示和像素渲染引擎以及光线跟踪等元素。他的意思是,AMD可以通过删除这些元素并添加更多有助于数据中心性能(例如张量OPS)的门来节省成本。AMD直到今天才做到这一点,因为它负担不起两种架构。我相信AMD可以部署高性能数据中心GPU,但至少需要在软件上投入尽可能多的资金才能完成解决方案。”