Giá GPU có thể tiếp tục tăng cao khi có tin đồn cho rằng AMD muốn ưu tiên AI – điều đó có thể có nghĩa gì đối với game thủ? – TechToday
AMD có thể bỏ phiên bản cao cấp của thế hệ GPU chơi game Radeon tiếp theo để chuyển hướng nguồn lực khan hiếm sang việc xây dựng GPU dành cho AI và tính toán hiệu năng cao (HPC) – một lĩnh vực đang trải qua một sự bùng nổ nhất định.
Khi AMD ra mắt dòng GPU RDNA 4 của mình, có thể là vào năm sau, không sẽ có AMD Radeon RX 8800 hoặc 8900, theo TechSpot. Điều này sẽ giúp đối thủ Nvidia có cơ hội chế tạo các GPU tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của thị trường game cao cấp, nhưng cũng có thể gây hạn chế nguồn cung và tăng giá.
Dòng sản phẩm sẽ tương tự dòng GPU AMD RDNA 1, theo các nguồn tin nói chuyện với tạp chí này, nơi mục nhập mạnh nhất là GPU RX 5700 XT. Các thế hệ sau đó bao gồm các đơn vị cao cấp hơn như 6800, 6900 và 6950 trong RDNA 2, và 7800 và 7900 trong chuỗi RDNA 3 của năm ngoái.
AMD muốn tham gia vào làn sóng AI
Lý do này rất đơn giản. Hiện tại, có một cuộc đua để cung cấp phần cứng cho công việc AI sáng tạo – cùng với một nguồn cung hạn chế về tài nguyên và khả năng sản xuất – và AMD muốn tham gia vào hành động này.
Thực tế, đây là một lĩnh vực đang có thiếu hụt, khi tập đoàn sản xuất chip TSMC thiếu khả năng tăng sản xuất từ các nhà cung cấp như Nvidia để đáp ứng nhu cầu của ngành công nghiệp.
Các con chip Nvidia A100 và H100 hiện nay đang dẫn đầu thị trường máy chủ AI, dự kiến sẽ tăng lên 150 tỷ đô la vào năm 2027, và AMD hy vọng sẽ là một phần của nó. Lí do chính là Nvidia đạt được lợi nhuận gấp 823%, theo trang web Tom’s Hardware, trên các GPU H100 của mình.
Thay vì chuyển hướng bán dẫn vào những GPU tiêu dùng cao cấp của mình, công ty sẽ tập trung vào mạch vi mô chương trình có thể lập trình lại (FPGA) và đồ họa xử lý tổng quát (GPGPU). Điều này theo thông tin từ Brits and Chips – Eng.
Mạch vi mô của cái trước rất phù hợp cho việc học máy và học sâu, trong khi cái sau là GPU cũng xử lý các khối lượng tính toán thường được thực hiện bởi các CPU tốt nhất. Cả hai đều lý tưởng để đáp ứng nhu cầu tăng về GPU cho AI.
Tuy nhiên, với nguồn cung hạn chế, đồng nghĩa với việc chúng ta có thể chứng kiến sự khan hiếm và tăng giá cho GPU như chúng ta đã từng thấy vào năm 2020. Với ít lựa chọn hơn, game thủ có thể thấy mình phải trả nhiều hơn so với giá trị thực khi xây dựng PC, ví dụ.
#AMD #GPU #AI #Tănggiá #Gamethủ
AMD may scrap the high-end options of its next generation of Radeon gaming GPUs to divert scarce resources into building GPUs for AI and high-performance computing (HPC) instead – a segment that’s undergoing something of a boom.
When AMD launches its RDNA 4 family of GPUs, possibly next year, there won’t be an AMD Radeon RX 8800 or 8900, according to TechSpot. This will give its rival Nvidia a clear run at manufacturing the best GPUs to meet the high-end gaming market, but could also serve to constrain supply and spike prices.
The line-up will resemble the RDNA 1 family of AMD GPUs, according to sources speaking to the publication, where the most powerful entry was the RX 5700 XT GPU. Subsequent generations included higher-end units such as 6800, 6900, and 6950 in RDNA 2, and 7800 and 7900 in last year’s RDNA 3 series.
AMD wants in on the AI boom
This rationale is simple. There’s a rush for hardware and components to service generative AI workloads – alongside a limited supply of resources and manufacturing capacity – and AMD wants to get in on the action.
Indeed, this is a segment in which there’s currently a shortage, with chipmaking giant TSMC lacking the capacity to ramp up production from vendors like Nvidia to meet industry demand.
Nvidia’s A100 and H100 chips, incidentally, currently lead the way in an AI servers market that’s reportedly set to surge to $150 billion by 2027, with AMD hoping to be a part of it. The main reason is Nvidia is enjoying profit margins of 823%, according to sister site Tom’s Hardware, on its H100 GPUs.
Rather than diverting semiconductors into its high-end consumer GPUs, the firm will focus on field programmable gate arrays (FPGAs) and general-purpose graphics processing units (GPGPUs). This is according to Brits and Chips – Eng.
The circuitry of the former is highly suited to machine learning and deep learning, while the latter are GPUs that also handle computational workloads normally undertaken by the best CPUs. They’re both ideal to meet the rising demand for GPUs for AI.
With constrained supply, however, does does mean we may see a return to the shortages and spiking prices for GPUs that we last saw in 2020. With fewer options, gamers may find themselves paying above the odds when building PCs, for example.
More from TechRadar Pro
