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NVIDIA这两年业绩大涨，股票也做了火箭一般从两年前的30多美元蹿升到了250美元，很重要一个原因是NVIDIA在深度学习、AI人工智能等新兴领域保持领先，CEO黄仁勋都被一些媒体称为“AI教父”了。
相比之下，AMD这两年还挣扎在游戏市场上，不过AMD CTO日前接受媒体采访时表示，AMD有着全面的机器学习策略，将为数据中心、边缘计算市场提供AI引擎。
EEtimes日前采访了AMD首席技术官Mark Papermarster，谈到了AMD的AI战略、7nm Vega、Zen 2处理器以及未来的制程工艺选择等问题。
不过大家放心，Papermarster对于新产品、新技术及新工艺等问题一点劲爆的料都没提，严守了公司秘密，比较重要的内容就是确认了AMD会在AI市场大展宏图。
Mark Papermarster宣称AMD公司有着全面的机器学习策略，将会为数据中心、边缘计算等提供AI引擎。
但是具体的细节就没了，AMD到底会提供什么样的产品用于AI市场？会为AI、深度学习等计算做有什么优化？这些问题就没得说了。
EEtimes提到了AMD早在2016年就推出了面向深度学习的GPU加速，这就是Radeon Instinct加速卡，其中Radeon Instinct MI25采用了新一代Vega架构，拥有64组NCU单元，换算过来就是4096个SP流处理器，配合16GB的HBM2显存，显存带宽高达484 GB/s，半精度浮点性能有了很大进步，达到了24.6TFLOP，而单精度也有12.3TFLOPS。
在这之后，Google推出了用于深度学习的TensorFlow处理器，在硬件中添加了MAC（乘法累加单元）加速深度学习计算。2017年5月份NVIDIA推出了Volta显卡，这是第一款加入MAC单元的显卡，被NVIDIA称为Tensor单元。
Intel今年早些时候计划将其收购来的Movidius加速器单元转移到运行Windows ML的PC平台上，分析师认为英特尔最终会把Movidius单元集成到CPU中。
Mark Papermarster没有确认AMD今年底将要发布的Vega或者明年初发布的7nm Zen2处理器上是否添加MAC运算单元，不过他表示即将推出的Vega GPU支持16位浮点意外的运算。
这点其实也不是新闻了，早在发布之前，AMD就提到了7nm Vega加入了新的深度学习指令，支持了8位运算。
现在各大公司都在研究加速深度学习研究的算法，ARM在ML Core中加入了8位运算，NVIDIA已经在研究2位操作，Intel则在计划单位操作。
