AI 閱讀的方式都一樣嗎?AMD 與 NVIDIA 打造「完美結果」的對決

視覺化呈現兩款不同的硬體晶片共享同一個 AI 模型並輸出相同結果的影像
AI Summary

AMD 與 NVIDIA 這種不同的硬體環境下,讓大型語言模型能產出相同推論結果的「位元相等(byte-identical)」技術研究正積極進行中。

試想一下。您是一位廚師,依照一份非常著名的食譜做菜。但是,即便使用完全相同的食材與烹飪方式,根據所使用的烤箱不同,成品味道竟會出現細微差異,這該怎麼辦?人工智慧(AI)領域也存在著類似的苦惱。即便使用不同公司的硬體(晶片),AI 產出的答案也必須完美一致,技術專家將此稱為「位元相等(byte-identical)」推論。目前,確保 AI 在不同環境下都能輸出相同結果的研究正積極進行中。

近期業界關注到一項研究,直接比較了 AMD 的「Instinct MI300X」加速器與 NVIDIA 的 H100 模型。參考資料 1 特別是針對擁有 720 億個參數(AI 學習並調整的內部設定值)的大型語言模型(LLM),相關技術嘗試正持續進行,旨在確保即便更換硬體製造商,仍能產生一致的結果值。參考資料 1

為何這很重要?

在我們的日常生活中,AI 服務僅有速度快是不夠的。例如,當企業使用 AI 分析複雜的金融數據或審閱重要的法律文件時,若結果值會因為硬體種類不同而產生細微改變,那該有多讓人不安?

能夠實現「位元相等」推論,意味著 AI 企業在硬體選擇上將更加自由。不必再受限於特定公司的晶片。若能根據情境選擇性價比更高的硬體,卻仍能獲得同樣精準的結果,經營 AI 服務的成本將大幅降低。此外,隨著硬體市場競爭加劇,我們這些終端使用者最終將能享受到更便宜且穩定的 AI 服務。參考資料 8

簡單理解:「濾鏡」的故事

讓我們將硬體與 AI 的關係比喻為照片應用程式的「濾鏡」。有原圖(輸入值),也有濾鏡(AI 模型)。套用濾鏡時,不能因為手機型號不同,色調或形狀就跟著變。

至今,AI 多半優化於 NVIDIA 這種特定環境(相機應用程式)。但 AMD 正透過名為「ROCm(AMD 開源 AI 軟體平台)」的新平台,不斷耕耘軟體生態系統,讓 AMD 設備也能發揮與以往相同的效能與結果。參考資料 2, 參考資料 8 簡單來說,他們正讓教導 AI 使用新設備的「翻譯機」變得更聰明。

目前進度如何?

硬體競爭非常激烈。AMD 強調其 GPU 能提供比以往高出 4 倍的 AI 運算效能,以及 35 倍的推論容量。參考資料 8

實際的基準測試結果也相當值得關注。AMD 的 MI300X 在特定環境(vLLM)下,速度比 NVIDIA H100 快了 2 倍,且在另一種優化技術(TensorRT-LLM)環境中,也被報導出效能高出 30%。參考資料 12 當然,NVIDIA 憑藉長時間累積的壓倒性軟體相容性,仍具備強大的優勢。但 AMD 持續更新 ROCm 平台並快速縮小差距,這點是業界公認的事實。參考資料 2, 參考資料 8

未來展望

未來的 AI 硬體市場將超越單純的「誰比較快」,焦點將轉向「誰能展示出更標準化的結果」。隨著位元相等推論技術愈趨成熟,開發者將不再受限於特定硬體的束縛,能更自由地配置(部署)最新的 AI 模型。對於我們使用者而言,這將創造出一個無論使用何種裝置執行 AI,皆能聽到與昨日相同、精確且值得信賴的回答之環境。AMD 的 ROCm 平台能否確保更廣闊的生態系統並牽制 NVIDIA 的獨霸地位,將是值得我們持續關注的重點。參考資料 8

參考資料

  1. Cross-vendor byte-identical inference for a 72B LLM (AMD MI300X vs. Nvidia H100)
  2. 10 Best Local LLM Software for NVIDIA & AMD GPUs… - Tech Tactician
  3. How to Turn Your AMD GPU into a Local LLM Beast… - YouTube
  4. AMD Mi300X Vs Nvidia H200 : Inférence Ml Comparée… - BestCours
  5. [AMD together we advance_AI](https://www.amd.com/)
  6. [Local 13B LLM Inference on a $700 Used Build SpecPicks](https://specpicks.com/reviews/ryzen-7-3700x-rtx-3060-12gb-local-13b-llm-inference-2026)
  7. [Инференс Qwen3.5 на AMD Halo Box… Блог ServerFlow](https://serverflow.ru/blog/tutorials/inferens-qwen3-5-na-amd-halo-box-rukovodstvo-ot-amd/)
  8. One Analyst Asserts Customers Are Only Buying AMD GPUs To Stimulate Competition…
  9. AMD GPUs
  10. B650M Gaming Plus Wifi MSI AM5, A Melhor Intermediaria Pra AMD…
  11. AMD Instinct MI350 Series microarchitecture — AMD ROCm 7.14.0
  12. [AMD Rivals NVIDIA in AI: MI300X Doubles Speed in vLLM and Outperforms H100 by 30% in TensorRT-LLM Cellular Stockpile](https://cellularstockpile.com/amd-rivals-nvidia-in-ai-mi300x-doubles-speed-in-vllm-and-outperforms-h100-by-30-in-tensorrt-llm/)
  13. [Тестируем AMD Chat и ИИ-возможности… Блог Serverflow](https://serverflow.ru/blog/stati/testiruem-amd-chat-i-ii-vozmozhnosti-videokarty-amd-radeon-rx-9070-xt/)
  14. #amd #gpus #ai #deeplearning #rocm #aitraining…
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測試你的理解
Q1. 文中提到的「位元相等(byte-identical)」推論的核心意義為何?
  • 無論硬體為何,皆輸出完全一樣的結果
  • 針對不同硬體輸出不同的結果
  • 壓縮資料容量
位元相等推論的目標是確保人工智慧在不同的硬體環境下,皆能導出完全相同的推論結果。
Q2. AMD 為提升旗下 AI GPU 效能所提供的軟體平台名稱為何?
  • CUDA
  • ROCm
  • TensorRT
AMD 透過名為 ROCm 的開源平台,支援在其 GPU 上高效執行 AI 模型並調整效能。
Q3. 與 NVIDIA H100 相比,關於 AMD MI300X 特定效能指標的說明何者正確?
  • 在 vLLM 環境下快了 2 倍
  • 在 TensorRT-LLM 環境下快了 2 倍
  • 整體效能始終高出 10 倍
根據基準測試,AMD MI300X 在 vLLM 環境中的執行速度比 NVIDIA H100 快了 2 倍。