AMD致力于将其不断增长的GPU产品组合建立为NVIDIA的可行替代方案。

AMD在2006年以54亿美元收购ATI Technologies的交易看似难以成功，因为两家公司运营着完全不同的市场，且分别位于美国的两个对立海岸，ATI总部位于加拿大多伦多地区，而AMD位于加州桑尼韦尔。然而，这次收购被证明是具有变革性意义的。在AMD的Athlon/Opteron CPU业务举步维艰的时期，图形业务使AMD得以维持生计，许多季度中图形业务收入都超过了CPU收入，并且可能使公司免于破产。

这条生命线已不再必要。AMD已经再次成为了极具竞争力的CPU公司，季度销售额接近20亿美元。根据Jon Peddie Research的数据，2019年第二季度，AMD的GPU出货量与第一季度相比增长了9.8%，而英伟达保持平稳，英特尔则下降了1.4%。尽管CPU和GPU业务都继续表现良好，但AMD面临的核心挑战是将其在游戏领域的受欢迎程度转化为企业级销售。

在高性能计算和人工智能领域，英伟达保持着明显的主导地位，而AMD无法与英伟达的RTX 270/280或Tesla T4相抗衡。尽管如此，AMD也取得了显著成就：橡树岭国家实验室计划于2021年建造Frontier百亿亿次级超级计算机，采用AMD Epyc处理器和Radeon GPU。AMD首席执行官苏姿丰将其描述为具有"高度优化的CPU、高度优化的GPU、CPU和GPU之间高度优化的相干互连，[并且]与Cray合作，通过优化节点间延迟特性，真正使我们能够打造一个领先的系统。"AMD还与谷歌达成协议为其云端Stadia游戏平台提供动力，性能达到10.7万亿次浮点运算/秒——超过微软和索尼游戏机的总和——并与中国百度公司签订了多年期GPU计算合同。

根据Peddie的观点，根本的挑战在于软件而非硬件。英伟达的CUDA语言最初由斯坦福大学教授Ian Buck开发，他现在领导英伟达的AI研发工作，该语言使开发人员能够使用熟悉的C++语法编写GPU优化应用程序。随后，英伟达在数百所大学建立了CUDA课程。"最终结果是全球各地大学都在培养成千上万懂CUDA的毕业生，而AMD没有同等的替代品，"Peddie表示。AMD支持开放标准的OpenCL库和开源HIP项目（该项目可将CUDA转换为可移植的C++代码），但基于标准的方法存在固有的局限性。由Apple开发、现由Khronos Group维护的OpenCL就是这一问题的典型例证——当微软推出DirectX时，尽管OpenGL早先占据主导地位，但它被彻底击败了。当标准得到具有财务激励的公司支持时，表现会更好。

为了在数据中心和高性能计算/AI市场中战胜英伟达，AMD需要一个CUDA竞争对手。在两年前，这是不可能的，因为AMD正在为生存而奋斗。如今掌握了具有竞争力的新芯片，现在正是AMD投资软件开发的合适时机，以便像挑战英特尔那样有效地挑战英伟达。