【大人物時代】AMD之野望

超微半導體(AMD)上週宣布，計劃以價值 49 億美元的現金加股票交易收購伺服器製造商 ZT Systems，擴大其AI 晶片和硬體產品組合，與輝達(NVIDIA)競爭。此次收購是AMD 自2022 年斥資350 億美元收購Xilinx 以來規模最大的一次收購。此次收購金額，AMD打算以現金支付其中的75%，其餘部分則以股票支付。這是繼今年7月AMD以6.65億美元（約新台幣216.2億元）收購芬蘭AI新創Silo AI後，又一筆加強AMD在AI生態布局的收購。

ZT Systems是一家為雲端和電信服務供應商提供電腦硬體產品的製造商。主要業務為替雲端運算和人工智慧的企業提供伺服器和系統設計。這部份業務正是AMD所缺少的。AMD的收購，被市場視為是挖NVIDIA牆角的另一重大進展。今年六月，ZT Systems才推出了採用NVIDIA BG200 Grace Blackwell Superchip的ACX200伺服器平台。ZT Systems的功力主要在設計運算、交換器托盤和專用電線盒，並在伺服器和機架層級，直接整合晶片液體冷卻。現在進入AMD體系，未來的產品設計勢必會以AMD為主。

AMD盼透併購及擁抱開源社群，突破NVIDIA護城河

AMD是目前市場上最緊追NVIDIA的對手，NVIDIA的成功，並不只是在其AI晶片的發展，而是針對人工智慧、半導體市場提供端到端運算基礎設施，包括伺服器、軟體和網路工具的系統方法，讓開發人員更容易在其晶片基礎設施上打造人工智慧應用程式。AMD透過併購及擁抱開源社群，努力地要突破NVIDIA的護城河，特別是針對CUDA、NVLink、DGX這幾個主要的產品。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）由 NVIDIA 於2006年首次推出，是一種通用平行運算架構，該架構使GPU能夠解決複雜的運算問題。開發人員以CUDA架構編寫程式，讓GPU來處理運算密集型任務。所編寫出的程式可以在支援CUDA的處理器(主要以NVIDIA為主)上以超高效能運作。AMD也同樣推出了ROCm，為高效能運算和機器學習系統提供平台工具，能讓開發人員在AMD Radeon Pro和Radeon Instinct等高端顯示卡開發機器學習等應用並獲得最佳效能。除了自家工具，AMD也資助如ZLUDA專案，讓已寫好的CUDA程式可以直接轉換在AMD GPU上運行。

除了提供開發者平台，雲服務公司和大模型廠商如OpenAI，往往是一次性採購幾百上千張加速卡，組成算力集群，隨著越來越多的AI晶片被整合在一起，如何高效傳輸資料成為了瓶頸。當需要連接成千上萬個AI晶片時，效能損耗和頻寬問題就會顯現出來。NVIDIA早已看到此重點，2019年透過收購Mellanox，取得InfiniBand通信技術，加強了原有NVLink並增加NVSwitch，建構了新的護城河。一直以來，數據傳輸的主流方案是透過PCIe，但PCIe主要問題在於頻寬提升太慢，且GPU之間的數據傳輸都必須經過CPU，對於需要處裡大量資料的AI運算來說，即使有再多的GPU，但卻必需等待CPU來做交通管制，不符合AI世代要求的高效率傳輸。於是NVIDIA自行研發了NVLink，實現了GPU到GPU之間的直接傳輸。同樣的，AMD也推出了Infinity Fabric，實現系統內AMD CPU、GPU 和其他裝置之間的快速資料傳輸。

AMD收購案為台灣AI產業帶來新變化

這次ZT Systems 的收購案，也預計會對台灣的AI產業鏈帶來新的變化，NVIDIA 可能將其客戶所需要的AI伺服器外包給 ZT Systems以外的ODM 廠商，例如廣達、鴻海，讓他們有機會再擴展一些原本透過ZT Systems代工NVIDIA伺服器的客戶。而電子五哥中的英業達，原本就透過負責系統整合的 ZT Systems 為美國雲端服務供應商 (CSP) 設計、製造和供應伺服器 CPU 主機板。但此合作關係隨著ZT Systems併入AMD體系，未來似乎多了不確定性。

整體來說，NVIDIA目前在市場上的領先地位依然穩固，NVIDIA提供了更廣泛的AI專用產品，包括其DGX系統和Jetson平台。AMD則利用其在CPU領域的優勢，將AI功能整合到其EPYC處理器中。而隨著AMD近期的併購，很明顯的是要突破NVIDIA的軟體生態系統，過去12個月內，AMD已經向十多家AI公司投資了1.25億美元，其中包括收購美國AI公司Nod.ai和法國AI新創公司Mipsology。AMD 也與矽谷一些最大的公司合作支持OpenAI Triton。一系列的動作，都在告訴市場，雖然AMD還落後，但已離NVIDIA不遠了。

（圖片來源：維基百科；示意圖製作：放言視覺設計部  林巧雯）