NVIDIA這兩年業績大漲，股票也做了火箭一般從兩年前的30多美元躥升到了250美元，很重要一個原因是NVIDIA在深度學習、AI人工智能等新興領域保持領先，CEO黃仁勳都被一些媒體稱為“AI教父”了。
相比之下，AMD這兩年還掙扎在遊戲市場上，不過AMD CTO日前接受媒體採訪時表示，AMD有著全面的機器學習策略，將為數據中心、邊緣計算市場提供AI引擎。
EEtimes日前採訪了AMD首席技術官Mark Papermarster，談到了AMD的AI戰略、7nm Vega、Zen 2處理器以及未來的製程工藝選擇等問題。
不過大家放心，Papermarster對於新產品、新技術及新工藝等問題一點勁爆的料都沒提，嚴守了公司秘密，比較重要的內容就是確認了AMD會在AI市場大展宏圖。
Mark Papermarster宣稱AMD公司有著全面的機器學習策略，將會為數據中心、邊緣計算等提供AI引擎。
但是具體的細節就沒了，AMD到底會提供什麼樣的產品用於AI市場？會為AI、深度學習等計算做有什麼優化？這些問題就沒得說了。
EEtimes提到了AMD早在2016年就推出了面向深度學習的GPU加速，這就是Radeon Instinct加速卡，其中Radeon Instinct MI25採用了新一代Vega架構，擁有64組NCU單元，換算過來就是4096個SP流處理器，配合16GB的HBM2顯存，顯存帶寬高達484 GB/s，半精度浮點性能有了很大進步，達到了24.6TFLOP，而單精度也有12.3TFLOPS。
在這之後，Google推出了用於深度學習的TensorFlow處理器，在硬件中添加了MAC（乘法累加單元）加速深度學習計算。2017年5月份NVIDIA推出了Volta顯卡，這是第一款加入MAC單元的顯卡，被NVIDIA稱為Tensor單元。
Intel今年早些時候計劃將其收購來的Movidius加速器單元轉移到運行Windows ML的PC平臺上，分析師認為英特爾最終會把Movidius單元集成到CPU中。
Mark Papermarster沒有確認AMD今年底將要發佈的Vega或者明年初發布的7nm Zen2處理器上是否添加MAC運算單元，不過他表示即將推出的Vega GPU支持16位浮點意外的運算。
這點其實也不是新聞了，早在發佈之前，AMD就提到了7nm Vega加入了新的深度學習指令，支持了8位運算。
現在各大公司都在研究加速深度學習研究的算法，ARM在ML Core中加入了8位運算，NVIDIA已經在研究2位操作，Intel則在計劃單位操作。
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