Oracle在2025年10月宣布與AMD達成重大合作協議,將從2026年第三季開始部署5萬張AMD Instinct MI450系列GPU,建構AI超級叢集服務。Oracle成為首家公開提供AMD驅動AI超級叢集的超大規模雲端服務商,這個策略性合作標誌雲端AI運算市場競爭格局的重大轉變,直接挑戰Nvidia在資料中心GPU的主導地位。
AI超級叢集將採用AMD的Helios機架設計,整合MI450 GPU、代號Venice的下一代EPYC CPU,以及代號Vulcano的下一代Pensando先進網路技術。這個全面的AMD技術堆疊為Oracle Cloud Infrastructure(OCI)客戶提供Nvidia之外的高效能AI運算選擇。
AMD Instinct MI450的技術突破
AMD Instinct MI450系列GPU代表AMD在AI運算領域的最新技術成就。每張MI450 GPU配備高達432GB的HBM4(High Bandwidth Memory 4)記憶體,記憶體頻寬達到20TB/s。這個規格讓客戶能在記憶體中訓練與推論比前一代大50%的AI模型,無需頻繁的記憶體交換。
HBM4是最新一代高頻寬記憶體技術,相較HBM3e進一步提升頻寬與容量。AI訓練與推論過程需要快速存取大量模型參數,記憶體頻寬成為效能瓶頸。20TB/s頻寬確保GPU運算單元不會因等待數據而閒置,最大化運算效率。
432GB記憶體容量是關鍵優勢。當前頂尖大型語言模型參數量達到數千億甚至兆級,完整載入單一GPU需要龐大記憶體。MI450的大容量記憶體減少跨GPU通訊需求,簡化分散式訓練架構,提升整體系統效能。
GPU架構針對AI工作負載優化。包含大量矩陣運算單元,專門加速深度學習的矩陣乘法運算。支援多種數據精度(FP8、FP16、BF16、INT8等),讓開發者根據模型需求選擇最佳精度與效能平衡。
能源效率是設計重點。資料中心運營成本中,電力佔據重要比例。MI450透過先進製程技術與架構優化,在相同運算量下消耗更少能源,降低總擁有成本,同時減少碳足跡。
Helios機架架構的系統整合
Helios是AMD為AI超級叢集設計的完整機架級解決方案。不同於單純提供GPU,Helios整合運算、網路、儲存於單一機架,提供優化的AI基礎設施。
機架核心是MI450 GPU陣列。單一機架可能容納數十張GPU,透過高速互連形成緊密耦合的運算叢集。這種密度讓大型AI模型訓練能在較小物理空間完成,提升資料中心空間效率。
Venice代號的下一代EPYC CPU提供主機運算能力。CPU負責資料預處理、任務排程、系統管理等工作,與GPU協同完成完整AI工作流。EPYC的高核心數與記憶體頻寬確保不會成為GPU的瓶頸。
Vulcano代號的Pensando網路技術是系統互連關鍵。AI訓練需要GPU間頻繁交換梯度資訊,網路頻寬與延遲直接影響訓練效率。Pensando的可程式化網路卡提供高速、低延遲互連,同時卸載部分網路處理任務,釋放CPU資源。
液冷技術是高密度運算的必要配套。MI450的高功率輸出產生大量熱能,傳統風冷難以應付。液冷系統直接帶走熱量,維持GPU在最佳工作溫度,確保穩定效能與系統可靠性。
電力供應系統需要支援160kW或更高的機架功耗。這需要專門設計的電力分配單元(PDU)與不斷電系統(UPS)。資料中心基礎設施也需要相應升級,支援這種高功耗密度。
Oracle的雲端AI策略
Oracle選擇AMD作為AI運算合作夥伴,是深思熟慮的策略決策。Nvidia目前主導AI晶片市場,供應緊張且價格高昂。採用AMD提供差異化選擇,降低對單一供應商依賴,增加談判籌碼。
成本考量是重要因素。雖然具體價格未公開,但分析師估計MI450單價可能在2-3萬美元,5萬張GPU總值約10-15億美元。相較Nvidia同等級產品,AMD可能提供更具競爭力的價格,提升Oracle的成本效益。
市場差異化是競爭優勢。主要雲端服務商AWS、Azure、GCP都大量採用Nvidia GPU,Oracle率先大規模部署AMD創造獨特賣點。對希望避免Nvidia鎖定或尋求替代方案的企業客戶,Oracle成為有吸引力的選擇。
技術多元化降低風險。依賴單一技術供應商可能在供應中斷、價格調整、技術路線變更時面臨困境。同時支援AMD與Nvidia(Oracle也採購Nvidia GPU)提供彈性,能根據客戶需求與市場狀況調整。
Oracle與OpenAI的合作是策略拼圖的一部分。OpenAI需要龐大運算資源訓練與部署模型,Oracle提供的AMD與Nvidia混合基礎設施滿足不同工作負載需求。這個合作強化Oracle在AI雲端市場的地位。
AMD挑戰Nvidia的機會與挑戰
AMD在資料中心GPU市場長期處於劣勢,Nvidia佔據80-90%市占率。MI450與Oracle的合作代表AMD反攻的重要戰役,但面臨艱鉅挑戰。
硬體規格競爭力是基礎。MI450的432GB HBM4與20TB/s頻寬在紙面規格上與Nvidia頂級產品相當甚至超越。但實際效能取決於架構設計、驅動程式優化、生態系統支援等多個因素。
軟體生態系統是最大挑戰。Nvidia的CUDA平台經過十多年發展,全球AI研究者與開發者熟悉CUDA程式設計,累積龐大程式碼庫與工具鏈。AMD的ROCm雖然持續改進,但生態系統規模與成熟度仍有差距。
框架支援是關鍵。PyTorch、TensorFlow等主流AI框架優先優化Nvidia GPU,AMD需要投入資源確保這些框架在MI450上運行流暢。性能差距可能影響客戶採用意願。
客戶習慣與轉換成本不容忽視。企業已投資建立基於Nvidia的AI基礎設施與工作流程,轉換至AMD需要重新訓練團隊、調整程式碼、驗證效能。除非AMD提供顯著優勢,否則轉換動力不足。
然而AMD也有優勢。開放性是一個差異化點,ROCm是開源平台,對希望避免專有技術鎖定的企業有吸引力。AMD在CPU市場的成功(EPYC伺服器CPU)建立信任,有助推廣GPU產品。
雲端AI運算市場的競爭動態
AI運算需求爆炸性成長重塑雲端市場。生成式AI、大型語言模型、影片生成、自動駕駛等應用推動GPU需求,雲端服務商競相擴充AI基礎設施捕捉商機。
AWS是市場領導者,提供最全面的AI服務與最大的GPU容量。AWS也在開發自研AI晶片Trainium與Inferentia,減少對Nvidia依賴。這個垂直整合策略提供成本與性能優勢。
Microsoft Azure與OpenAI的獨家合作是差異化優勢。Azure提供GPT-4等先進模型的商業化平台,吸引企業客戶採用。Microsoft也大量投資Nvidia GPU,確保充足算力支援AI服務成長。
Google Cloud憑藉自研TPU(Tensor Processing Unit)形成獨特定位。TPU專為TensorFlow優化,在特定工作負載上提供卓越性能與成本效益。Google同時提供Nvidia GPU,滿足不同客戶需求。
Oracle的策略是透過差異化技術(AMD GPU)與策略合作(OpenAI)切入市場。雖然整體雲端市占率不及三大巨頭,但在AI運算細分市場可能找到成長空間。
中國雲端服務商(阿里雲、騰訊雲、華為雲)面臨美國出口管制限制,無法獲得最先進Nvidia GPU。這推動本土AI晶片發展,但技術差距短期難以彌補,影響全球競爭力。
2026年部署的市場影響
5萬張MI450 GPU的部署規模龐大。相當於數萬petaflops的AI運算能力,足以訓練多個頂級大型語言模型或服務數千個企業AI應用。Oracle一躍成為AMD GPU最大雲端客戶之一。
部署時間表從2026年第三季開始,並在2027年持續擴展。這個漸進式部署讓Oracle與AMD有時間優化軟體堆疊、調整系統配置、收集客戶反饋。避免大規模快速部署可能出現的技術問題。
客戶採用是成敗關鍵。Oracle需要證明AMD GPU能提供與Nvidia相當或更好的性能與價值,才能吸引客戶遷移工作負載。早期採用者的成功案例對後續推廣至關重要。
定價策略影響市場接受度。若Oracle利用AMD的成本優勢提供更低價格,可能快速獲得價格敏感客戶。但過度價格競爭可能壓縮利潤,影響長期投資能力。
產業示範效應不容小覷。Oracle的大規模採用可能鼓勵其他雲端服務商、企業資料中心考慮AMD GPU,擴大AMD的市場空間。這對AMD建立生態系統、吸引開發者投入極為重要。
AI運算的未來趨勢
客製化AI晶片是明確趨勢。除了AWS、Google的自研晶片,Microsoft、Meta也投資專用AI加速器。這種垂直整合為特定工作負載提供最佳化性能,但增加研發成本與技術風險。
異構運算成為主流。單一系統整合CPU、GPU、專用AI加速器、可程式化硬體(FPGA),根據任務特性動態分配資源。這需要複雜的任務排程與資源管理,但能最大化整體效率。
邊緣AI運算崛起。不是所有AI推論都需要在雲端進行,本地設備的AI運算減少延遲、保護隱私、降低網路頻寬需求。雲端與邊緣的協同將成為AI部署的標準架構。
能源效率日益重要。AI運算的能源消耗引發環境與成本疑慮,監管壓力增加。下一代AI晶片與系統設計必須在性能與能效間取得更好平衡,可再生能源整合也成為資料中心規劃重點。
開放標準與互操作性受到重視。過度依賴專有技術的風險促使產業推動開放標準,讓客戶能在不同硬體與軟體平台間靈活切換。這個趨勢有利於AMD等挑戰者,不利於Nvidia的封閉生態系統。
Oracle與AMD的5萬張MI450 GPU合作是AI運算市場的重要轉折點。Oracle獲得差異化的技術優勢與成本效益,AMD則獲得進軍資料中心GPU市場的關鍵客戶與規模。成功與否取決於技術執行、生態系統建設、客戶接受度,但這個合作無疑為Nvidia主導的市場注入競爭活力,長期而言將促進技術創新與價格合理化,使整個AI產業受益。
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