显卡之争！英伟达和AMD下场互掐！GPU霸主地位是否能保？

news2025/1/18 20:13:42

大家好，我是二狗。

英伟达和AMD这两家芯片巨头掐起来啦！

事情的起因是，两周前AMD董事会主席兼CEO苏姿丰在一场活动中发布了用于生成式AI和数据中心的新一代Intinct MI300X GPU芯片加速卡。

单单发布显卡没啥问题，但是AMD声称MI300X芯片在推断 Meta 的 Llama 2700 亿参数模型时，能够实现比 H100 低 40% 的延迟。

这意味着AMD的MI300X芯片性能更优呗！

英伟达下场指责AMD

那英伟达作为GPU显卡的行业老大哥，听到之后哪能愿意啊。

所以，就在上周，英伟达特意发布一篇官方博客来证明 H100 具有顶级的推理性能。

英伟达博客表示：

一流的AI性能需要高效的并行计算架构、高效的工具堆栈和深度优化的算法。英伟达发布了开源 NVIDIA TensorRT-LLM，其中包括针对 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 核心的 NVIDIA Hopper 架构的最新内核优化。这些优化使 Llama 2 70B 等模型能够在 H100 GPU 上使用加速 FP8 运算执行，同时保持推理精度。

而AMD在发布会上提到MI300X 芯片相比H100 GPU 更好的推理性能，但是AMD的测试没有使用优化软件，如果基准测试正确，H100 的推理速度将会快 2 倍。

简单来讲，英伟达的想表达意思就是，AMD 在基准测试时没有利用优化软件或 H100 对 FP8 数据类型的支持，而是在 FP16 上使用 vLLM 进行测试。一般来说，精度较低的数据类型会牺牲精度来换取性能。换句话说，英伟达表示 AMD 故意阻碍了H100的性能发挥。

英伟达在博客上还po出了具有8个 H100 GPU 的单台 NVIDIA DGX H100 服务器在 Llama 2 70B 型号上的实际测试性能。测试包括一次处理一个推理请求的“Batch-1”的结果，以及使用固定响应时间处理的结果。

英伟达声称，当使用其闭源 TensorRT LLM 框架和 FP8 进行基准测试时，H100的性能实际上是 MI300X 的两倍。

英伟达还认为，AMD 通过使用把batch size 设置为1 来呈现性能的最佳情况，换句话说，只通过一次处理一个推理请求。英伟达认为这是不符合实际的，因为大多数云提供商都会用延迟来换取更大的batch size。

据英伟达称，使用英伟达的优化软件堆栈，具有 8 个加速器的 DGX H100 节点能够处理 14 个batch size，而具有 8 个 AMD MI300X 的类似节点则可以处理一个batch size。

AMD摆数据强势回击英伟达

在英伟达的上述博客发布一天之内，AMD也发布了博客进行回应，AMD声称自家的显卡确实具备行业领先的性能，而英伟达的基准测试并不是做的同类比较。

AMD指责英伟达进行的测试基准是不合理的：

英伟达在 H100 上使用 TensorRT-LLM 进行测试，而不是 AMD 基准测试中使用的 vLLM；
英伟达用 H100 上的 FP8 数据类型的性能和AMD MI300X GPU 上的 FP16 数据类型进行了比较；
英伟达将AMD发布的性能数据从相对延迟数反转为绝对吞吐量；

AMD表示：

我们正处于产品升级阶段，我们不断寻找新的途径来利用 ROCM 软件和 AMD Instinct MI300 加速器释放性能。

我们发布会上提供的数据是在 11 月份测试记录的。自从11月份以来，我们已经取得了很大进展，并且很高兴分享我们突显这些成果的最新结果。

下图是AMD使用最新的MI300X运行Llama 70B的性能数据进行对比，蓝色是MI300X显卡的性能，灰色是H100显卡的性能。

很容易看出，在AMD的测试之下，无论是性能还是延迟，MI300X都要优于H100。

AMD则接着表示：“结果再次表明，即使使用 FP8 和 TensorRT-LLM，使用 FP16 的 MI300X 也可与 Nvidia 推荐的最佳性能设置的 H100 相媲美。”

显卡竞争的关键-软件栈优化

英伟达事后没有针对AMD的最新博客做出声明，但是英伟达和 AMD 的基准测试争论凸显了软件库和框架在提升AI性能方面所发挥的作用。

英伟达的主要论点之一是，AMD 通过使用 vLLM 而不是 TensorRT-LLM软件来测试，所以才导致 H100性能处于劣势。

英伟达于9月份宣布并于10月底发布 TensorRT-LLM，TensorRT-LLM组合了包括深度学习编译器、优化内核、预处理和后处理步骤以及多GPU和多节点通信原语等功能。

英伟达声称，使用优化后的软件在运行 60 亿个参数的 GPT-J 模型时，能够有效地将 H100 的推理性能提高一倍，而H100 在 Llama 2 70B 中的性能也提升了 77%。

AMD 在本月早些时候推出 ROCm 6 框架时也做出了类似的声明。AMD 声称，由于对 vLLM、HIP Graph 和 Flash Attention 的优化，其最新的 AI 框架能够将 LLM 性能提高 1.3 倍到 2.6 倍。且与在 ROCm 5 上运行的 MI250X 相比，在 ROCm 6新软件框架上运行的 MI300X 速度快了 8 倍。

AMD凭借“内存”取胜？

AI推理工作负载非常复杂，性能取决于FLOPS、精度、内存容量、内存带宽、互连带宽和模型大小等多种因素。

AMD本次最大的优势不是浮点性能，而是内存—— MI300X 的高带宽内存 (HBM) 速度提高了55%，速度为 5.2TB/秒，容量为 192GB，是 H100 的 80GB 的两倍多。 这对于AI推理非常重要，因为模型的大小与运行它所需的内存量成正比。在 FP16 中，每个参数有 16 位或 2 个字节。因此，对于 Llama 70B，需要大约 140GB+ 的 KV 缓存空间，这有助于加速推理工作负载，但需要额外的内存。

AMD 的 MI300X 平台可支持具有多达 8 个加速器的系统，HBM 总量为 1.5TB，而英伟达的 HGX 平台最高才 640 GB。 正如 SemiAnalysis 在其 MI300X 发布报道中指出的那样，在 FP16 上，具有 1760 亿参数的Bloom 模型需要 352GB 内存，从而为 AMD 留下更多内存以适应更大的batch size大小。