AMD WKN: 863186 ISIN: US0079031078 Kürzel: AMD Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

https://www.msn.com/en-us/news/technology/amd-s-dc-chief-happy-to-work-with-intel-and-others-to-chip-away-at-nvidia-s-ai-empire/ar-BB1o5fSS?ocid=msedgntp&pc=W037&cvid=2bfad6d775ff4fcf97da460c5aa10381&ei=11

Wenn Norrod jedoch davon spricht, gemeinsam mit den Konkurrenten von AMD offene Ökosysteme aufzubauen, dann meint er nicht die Beschleuniger, sondern die Technologien, mit denen diese im großen Maßstab miteinander verbunden werden.

AMDs DC-Chef freut sich darauf, mit Intel und anderen zusammenzuarbeiten, um Nvidias KI-Imperium zu zerstören Geschichte von Tobias Mann ••23 Uhr

Das hat mich überzeugt, und ein paar Tage später habe ich Nvidia verkauft..

Im letzten Interview, in dem der neue Chip vorgestellt wurde, wurde klar gesagt, dass sie in den kommenden Monaten einen leistungsstarken Chip auf den Markt bringen werden, der der Konkurrenz ernsthaft schaden könnte.

Bleiben Sie dran, der CEO treibt die Produktentwicklung mit Nachdruck voran.

AMD wird im kommenden CPU-Update-Zyklus erfolgreich sein, wird jedoch den Fokus auf GPUs legen müssen und auch legen.Ich rechne mit einer Beschleunigung im zweiten Halbjahr des Geschäftsjahres 2024.

Interessant, diese Information konnte ich bisher nirgendwo finden. 🤔.

Aber nvidia bringt ja Nachfolger von h100 und der übertrifft wieder alles

Alles, was trainieren kann, kann Schlussfolgerungen ziehen. Tatsächlich ist die stabile Verbreitung bei AMD eines der Dinge in unserem CI. Es läuft auch auf Mac und fast jeder integrierten GPU🚨🚨🚨🚀

AMDs MI300X übertrifft NVIDIAs H100 bei LLM-Inferenz AMDs Flaggschiff-Beschleuniger MI300X wurde mit großer Spannung erwartet. Angesichts seiner unübertroffenen Rohspezifikationen bleibt die drängende Frage: Kann er NVIDIAs Hopper-Architektur bei realen KI-Workloads übertreffen? Wir können einige spannende erste Ergebnisse mit Ihnen teilen. Im vergangenen Monat haben TensorWave und MK1 eng zusammengearbeitet, um die Leistung der AMD-Hardware für KI-Inferenz freizusetzen. Zu Beginn konzentrierten wir uns auf Mixture of Expert (MoE)-Architekturen aufgrund ihrer Rechenleistung und Beliebtheit – sie werden insbesondere von Mistral, Meta, Databricks und X.ai für ihre leistungsstärksten Open-Source-LLMs verwendet. Die ersten Ergebnisse sind beeindruckend: Mit der Inferenzsoftware von MK1 erreicht der MI300X im Vergleich zum H100 SXM mit vLLM auf Mixtral 8x7B für einen realen Chat-Anwendungsfall einen um 33 % höheren Durchsatz. Obwohl das Software-Ökosystem von NVIDIA ausgereifter ist, ist klar, dass AMD bereits ein beeindruckender Konkurrent auf dem KI-Markt ist. Wenn man die Hardwareverfügbarkeit und die Kosten berücksichtigt, erweist sich der MI300X als attraktive Option für Unternehmen, die groß angelegte Inferenz in der Cloud ausführen.