"Rejeitamos totalmente a noção de que uma empresa possa ter o monopólio da IA ou da inovação em IA", disse Forrest Norrod, vice-presidente executivo e gerente geral do grupo de soluções de data center da AMD.

Essa empresa é, obviamente, a Nvidia, atualmente avaliada em 3,5 trilhões de dólares (19 trilhões de reais) e a segunda organização mais valiosa do mundo no momento da publicação.

Embora a AMD não esteja exatamente com problemas – avaliada em 197 bilhões de dólares (1 bilhão de reais) - a empresa parece ter percebido que tentar superar a Nvidia A Nvidia não é um plano de negócios viável, então, em vez disso, decidiu promover uma abordagem de padrões abertos para a inovação em IA e conquistar clientes que podem ter se cansado do jardim murado da Nvidia.

Durante seu discurso na conferência Advancing AI da empresa em San Jose, Califórnia, a CEO Dra. Lisa Su disse que a AMD é "a única empresa comprometida com a abertura em hardware, software e soluções", acrescentando que, tanto para o fabricante de chips quanto para a indústria em geral, "a abertura não deve ser apenas uma palavra da moda".

A AMD acertou recentemente a aquisição da fabricante de servidores de hiperescala ZT Systems, além de adquirir a startup de fotônica de silício Enosemi, a empresa de otimização de software de IA Brium, e trará os engenheiros de hardware e software da recém-fechada Untether AI para o rebanho.

"Nos últimos anos, no ano passado, fizemos mais de 25 investimentos estratégicos que foram uma ótima maneira de construir novos relacionamentos e também apoiar os líderes de IA, software e hardware de amanhã", disse Su durante seu discurso.

União

A rede é uma dessas áreas em que a AMD se comprometeu totalmente com uma abordagem de ecossistema aberto, principalmente por meio de seu trabalho com o Ultra Ethernet Consortium (UEC) e o Ultra Accelerator Link (UALink), o primeiro dos quais a AMD é membro fundador.

Como Soni Jiandani, vice-presidente do grupo de soluções de rede e tecnologia da AMD, explicou, quando se trata de redes de IA, "as únicas duas opções... que os clientes têm à sua disposição hoje é o InfiniBand, que não escala, ou a ethernet, que escala, mas não foi projetada para executar redes de IA".

No que diz respeito às redes escaláveis, Jiandani disse que, por meio do trabalho realizado pela UEC, os envolvidos com o projeto de padrão aberto agora podem escalar sua rede 20 vezes mais, quando comparada ao InfiniBand, e 10 vezes mais quando comparada à Ethernet clássica.

A UEC lançou sua especificação 1.0 na semana passada, e a AMD anunciou que a Oracle Cloud Infrastructure implantaria o que afirma ser a primeira placa de rede compatível com Ultra Ethernet, a Pensando Pollara 400. Projetada para suportar ambientes escaláveis contendo até um milhão de GPUs, a AMD diz que sua placa de rede Pollara 400 oferece um desempenho RDMA 10% maior em comparação com o CX7 da Nvidia e pode melhorar o desempenho RDMA em 25% em comparação com o RoCEv2 tradicional.

Além disso, Jiandani disse que o trabalho que está sendo feito pelo consórcio UALink também promete fornecer redes com o dobro da escala em comparação com o NVLink da Nvidia.

"Ao contrário do NVLink da Nvidia, o UALink ser totalmente aberto significa que nossos clientes podem usar qualquer GPU, qualquer CPU e qualquer switch para sua arquitetura de expansão", disse ela. "Do ponto de vista da escala, o UALink 1.0 suporta a capacidade de conectar até 1000 GPUs, e isso é o dobro da escala do NVLink da Nvidia".

No entanto, vale a pena notar que, embora as limitações do InfiniBand e do NVLink tenham sido discutidas várias vezes ao longo da semana, nenhuma menção foi feita à própria oferta de Ethernet da Nvidia – Spectrum-X Ethernet – que atualmente está sendo usada para oferecer suporte ao supercomputador Colossus da xAI em Memphis, Tennessee.

Colaboração é tudo

A colaboração foi certamente a palavra do dia na Advancing AI, com a empresa usando a conferência para destacar seu ecossistema de parceiros, com a Meta, xAI, Oracle, Microsoft, Cohere, Humain, Red Hat, Astera Labs, Marvell e o convidado surpresa de honra, o CEO da OpenAI, Sam Altman, todos subindo ao palco durante a palestra de três horas para discutir como eles estão implantando hardware AMD para suportar cargas de trabalho de IA.

Além disso, em um briefing após a palestra, Norrod disse que o recém-anunciado rack Helios de largura dupla da AMD começou como um design específico para dois clientes de hiperescala, influenciados diretamente por seus requisitos.

No entanto, a AMD não tem o monopólio de aquisições ou parcerias, e seria difícil encontrar uma empresa que colaborasse com a AMD que também não estivesse trabalhando e implantando GPUs Nvidia para suportar suas cargas de trabalho de IA – embora, quando todos são parceiros preferenciais da Nvidia, alguém é realmente um parceiro preferencial?

O empreendimento de IA da Arábia Saudita, Humain, por exemplo, falou no palco com Su sobre o acordo de computação de 500 MW com a AMD assinado no mês passado, mas a empresa recém-formada também está esperando 18.000 Nvidia GB300 para apoiar um acordo separado de data center de 500 MW.

A Oracle anunciou planos para implantar um cluster de IA com até 131.072 das novas GPUs MI355X da AMD, mas também disponibilizou esta semana seu Nvidia GB200 NVL72 OCI Supercluster com 131.072 GPUs Blackwell.

E a OpenAI disse que implantará os próximos aceleradores MI350 da AMD como parte de seu crescente portfólio de computação, mas é simultaneamente um dos maiores usuários de GPUs Nvidia, compradas principalmente por seus fornecedores de computação Microsoft, Oracle e CoreWeave.

Além disso, a maioria dos hiperescalas já está desenvolvendo seus próprios chips – em grande parte para reduzir sua dependência de GPUs Nvidia – e, apesar do compromisso da AMD com a abertura, é improvável que o fabricante de chips compartilhe segredos comerciais com seus clientes tão cedo.

Embora ter tantos grandes nomes apoiando a AMD e suas ofertas de hardware seja obviamente benéfico para o fabricante de chips, sem tentar ser muito depreciativo de uma empresa claramente bem-sucedida que está construindo produtos que estão em demanda dos clientes, a questão permanece quanto disso resulta de a AMD ser a melhor da classe, e quanto é porque eles simplesmente não são a Nvidia?

É fato que as empresas às vezes implantam GPUs AMD em um esforço para obter mais alavancagem nas negociações com a Nvidia, enquanto a AMD também planeja reduzir significativamente o preço da Nvidia em um esforço para ganhar participação de mercado sobre sua rival.

Enquanto isso, a dificuldade de colocar as mãos nas GPUs da Nvidia – apesar da empresa prometer entregar clusters na casa das dezenas e centenas de milhares – forçou os clientes a procurar em outro lugar ou esperar grandes prazos de entrega até que a oferta possa alcançar a demanda.

Embora as tendências macroeconômicas atuais possam fazer você pensar que realmente tudo pode acontecer, a Nvidia não está prestes a ser derrubada.

A AMD sabe disso e, em vez de tentar superar a gigante dos chips em seu próprio jogo, decidiu seguir o caminho trilhado por muitos políticos que tentam destituir um titular, oferecendo o que acredita ser uma alternativa confiável que resultará em progresso real.

E claro, o eleitorado é uma fera inconstante, mas não há dúvida de que o aumento da demanda por hardware de IA só pode ser benéfico para a AMD. Embora Jensen Huang, da Nvidia, possa continuar a ser o queridinho do circuito de conferências de tecnologia, prometendo GPUs, no estilo Oprah, para quem as quiser, se o evento da semana passada servir de referência, esses mesmos clientes também gostariam de muitos aceleradores AMD.