Instinct：全面进军深度学习领域
去年年末，AMD发布了采用VEGA架构的首款GPU，它不是专业卡也不是游戏卡，而是主打深度学习的加速卡，其名为Radeon Instinct MI25，这也是AMD头一次为加速卡单独开辟一个系列。Radeon Instinct其实准确说来是一个完整的体系，底层基于新的硬件加速卡，结合ROCm开源软件平台(支持x86/ARM/Power平台并可导入CUDA应用)，再辅以优化的机器学习和深度学习框架、应用，可广泛服务于云、大规模数据中心、金融服务、能源、自动驾驶等领域。Radeon Instinct系列的诞生表明AMD也要紧跟时代潮流，全面进军机器智能和人工智能的市场。
Radeon Instict加速卡
Radeon Instinct MI25作为Instinct家族的最强音，其性能也是对得起头牌之名。在百度开源深度学习硬件基准DeepBench GEMM对比图上我们可以看到，Radeon Instinct MI25的性能高出NVIDIA TITAN X Pascal约46%，由于当时NVIDIA TITAN Xp还没有发布，根据性能推测，MI25还是要超过后者约10%的。之所以能有这么大的领先优势，主要原因是AMD的VEGA架构加入了快速堆叠运算(Rapid Packed Math/RPM)，其可以在单个FP32 ALU内处理一对FP16浮点操作，如果两个FP16操作彼此兼容的话，就可以打包到一起作为FP32进行处理，由此带动峰值吞吐能力的翻倍。因此我们看到，MI25的FP16高达25 TFLOPS，达到了FP32的两倍。
DeepBench GEMM测试成绩对比
AMD本以为胜券在握，可没想到NVIDIA在今年5月便放出了更新更快的加速卡——Tesla V100，这款加速卡不仅有着高达15 TFLOPS的史上最高单精度性能，还有着专为深度学习打造的Tensor Core，其可提供120 TFLOPS 的浮点张量运算性能，具体来说，在深度学习的推断方面，相比于Tesla P100上的FP16操作，其可以实现最高6倍速的峰值TFLOPS，这也就是说在深度学习能力上，V100是有着压倒性的优势的。
NVIDIA Tesla V100
此外，这两个GPU都支持16GB HBM2，但是V100能够支持900Gbps的存储带宽，这几乎是MI25的484Gbps存储带宽的2倍，更不用说NVLink带来的性能加成了，而MI25同V100相比唯一的优势就剩价格了。综上所述，Instinct的确为AMD开辟了一条顺应时代的新出路，但同深耕AI和深度学习多年的NVIDIA相比，这只能算是起步。
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