Google的游戏串流服务为什么采用了AMD的显卡？
谷歌游戏串流服务，也就是我们熟知的 Stadia（尽管它已经退役，但其技术积累仍在许多方面发挥作用），在选择硬件合作伙伴时，特别是显卡方面，确实倾向于AMD。这背后并非一个简单的“选谁更好”的决策，而是多方面因素综合考量的结果，也反映了谷歌在构建如此庞大且复杂的服务时所秉持的策略。
首先，我们需要理解 Stadia 的核心技术是什么。它不是将游戏下载到本地运行，而是将游戏在谷歌的数据中心强大的服务器上运行，然后将画面以视频流的形式传输给用户。这意味着谷歌需要在数据中心部署大量的 GPU 来同时渲染和编码数百万个游戏实例。这种规模化的需求，对硬件的成本效益、供货能力以及生态系统的成熟度提出了极高的要求。
那么，为什么是AMD？
1. 成本效益与规模化采购优势：
构建和运营像 Stadia 这样的服务，成本是首要考虑的因素。Google 需要在数据中心部署成千上万（甚至更多）的 GPU。与 NVIDIA 的高端消费级显卡相比，AMD 的产品线在同等性能区间内，通常能提供更具吸引力的价格。对于谷歌这样体量的采购商，这种价格差异在规模化部署时会被放大，成为一个极其重要的决定性因素。AMD 更愿意为谷歌这样的战略合作伙伴提供定制化的价格方案和规模化采购的优惠。
2. 开放标准与软件生态的契合度：
谷歌在技术构建上倾向于开放和标准化的解决方案。AMD 在图形 API（如 Vulkan）和底层驱动方面的开放性，与谷歌对软件栈的控制和定制化需求更为契合。虽然 NVIDIA 在CUDA生态方面有其优势，但对于串流服务而言，需要的是能够高效、低延迟地将游戏画面编码并传输的通用性解决方案。Vulkan 的跨平台性和低级别控制能力，使得谷歌能够更深入地优化渲染管线，减少不必要的开销，从而提升串流质量和降低延迟。
3. 长期合作与技术深度绑定：
Stadia 的开发并非一蹴而就，谷歌与硬件厂商的合作是深度且长期的。AMD 在游戏开发领域的积累和对图形技术的持续投入，使其成为一个可靠的长期合作伙伴。谷歌需要的是一个能够与其一起解决技术难题、共同优化解决方案的伙伴。通过与AMD的深度合作，谷歌可以更灵活地调整硬件配置，甚至在驱动层面进行优化，以满足其特定的串流需求。这种“量身定制”的合作模式，是谷歌能够构建如此独特服务的关键。
4. 硬件的稳定性和可预测性：
虽然消费级市场竞争激烈，但在数据中心级别，硬件的稳定性和可预测性至关重要。谷歌需要能够稳定运行数年的硬件，并有明确的升级路径和支持。AMD 在企业级市场和数据中心领域也有其产品线和技术积累，这使得谷歌在评估其硬件的可靠性和长远支持方面，能够获得更大的信心。
5. 对抗行业巨头的策略性选择：
在游戏显卡领域，NVIDIA 是一个强大的领导者。谷歌作为一家科技巨头，在选择关键技术合作伙伴时，也可能存在一定的策略性考量。选择AMD，并非完全排斥NVIDIA，但可以在一定程度上分散风险，避免对单一供应商产生过度依赖，同时也可以通过与AMD合作，间接影响整个行业的技术发展方向。
具体到技术层面：
GPU架构的优化： AMD 的 RDNA 架构（以及前代的 GCN 架构）在某些方面，例如计算单元（CU）的设计和指令集，可能更适合谷歌用于游戏渲染和编码的特定工作负载。谷歌可以通过与AMD合作，对GPU的特定功能进行优化，比如提升编码器的效率，或者优化多线程处理能力。
内存带宽和功耗： 在处理大量游戏实例时，显存带宽和整体功耗是重要的考量。AMD 在特定产品线上，能够提供不错的显存带宽，同时在能效比方面也有其竞争力。
定制化ASIC的潜力： 虽然官方没有明确公布，但谷歌很有可能与AMD合作，开发或定制基于AMD架构的专用集成电路（ASIC）。这种定制芯片可以进一步优化性能、降低功耗，并针对游戏串流的特定需求进行深度集成，比如更高效的视频编码器。
总而言之，谷歌选择AMD并非偶然，而是基于成本效益、技术生态、长期合作意愿以及战略考量等多方面的综合判断。这种选择使得谷歌能够以相对可控的成本，构建起一个技术领先的游戏串流平台，并在技术实现上获得了更大的灵活性和定制化空间。即使Stadia项目已经过去，这种与AMD在数据中心 GPU 领域的合作经验和技术积累，很可能仍在谷歌的其他云服务和AI计算领域得到延续和发展。
首先，我们需要理解 Stadia 的核心技术是什么。它不是将游戏下载到本地运行，而是将游戏在谷歌的数据中心强大的服务器上运行，然后将画面以视频流的形式传输给用户。这意味着谷歌需要在数据中心部署大量的 GPU 来同时渲染和编码数百万个游戏实例。这种规模化的需求，对硬件的成本效益、供货能力以及生态系统的成熟度提出了极高的要求。
那么，为什么是AMD？
1. 成本效益与规模化采购优势：
构建和运营像 Stadia 这样的服务，成本是首要考虑的因素。Google 需要在数据中心部署成千上万（甚至更多）的 GPU。与 NVIDIA 的高端消费级显卡相比，AMD 的产品线在同等性能区间内，通常能提供更具吸引力的价格。对于谷歌这样体量的采购商，这种价格差异在规模化部署时会被放大，成为一个极其重要的决定性因素。AMD 更愿意为谷歌这样的战略合作伙伴提供定制化的价格方案和规模化采购的优惠。
2. 开放标准与软件生态的契合度：
谷歌在技术构建上倾向于开放和标准化的解决方案。AMD 在图形 API（如 Vulkan）和底层驱动方面的开放性，与谷歌对软件栈的控制和定制化需求更为契合。虽然 NVIDIA 在CUDA生态方面有其优势，但对于串流服务而言，需要的是能够高效、低延迟地将游戏画面编码并传输的通用性解决方案。Vulkan 的跨平台性和低级别控制能力，使得谷歌能够更深入地优化渲染管线，减少不必要的开销，从而提升串流质量和降低延迟。
3. 长期合作与技术深度绑定：
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4. 硬件的稳定性和可预测性：
虽然消费级市场竞争激烈，但在数据中心级别，硬件的稳定性和可预测性至关重要。谷歌需要能够稳定运行数年的硬件，并有明确的升级路径和支持。AMD 在企业级市场和数据中心领域也有其产品线和技术积累，这使得谷歌在评估其硬件的可靠性和长远支持方面，能够获得更大的信心。
5. 对抗行业巨头的策略性选择：
在游戏显卡领域，NVIDIA 是一个强大的领导者。谷歌作为一家科技巨头，在选择关键技术合作伙伴时，也可能存在一定的策略性考量。选择AMD，并非完全排斥NVIDIA，但可以在一定程度上分散风险，避免对单一供应商产生过度依赖，同时也可以通过与AMD合作，间接影响整个行业的技术发展方向。
具体到技术层面：
GPU架构的优化： AMD 的 RDNA 架构（以及前代的 GCN 架构）在某些方面，例如计算单元（CU）的设计和指令集，可能更适合谷歌用于游戏渲染和编码的特定工作负载。谷歌可以通过与AMD合作，对GPU的特定功能进行优化，比如提升编码器的效率，或者优化多线程处理能力。
内存带宽和功耗： 在处理大量游戏实例时，显存带宽和整体功耗是重要的考量。AMD 在特定产品线上，能够提供不错的显存带宽，同时在能效比方面也有其竞争力。
定制化ASIC的潜力： 虽然官方没有明确公布，但谷歌很有可能与AMD合作，开发或定制基于AMD架构的专用集成电路（ASIC）。这种定制芯片可以进一步优化性能、降低功耗，并针对游戏串流的特定需求进行深度集成，比如更高效的视频编码器。
总而言之，谷歌选择AMD并非偶然，而是基于成本效益、技术生态、长期合作意愿以及战略考量等多方面的综合判断。这种选择使得谷歌能够以相对可控的成本，构建起一个技术领先的游戏串流平台，并在技术实现上获得了更大的灵活性和定制化空间。即使Stadia项目已经过去，这种与AMD在数据中心 GPU 领域的合作经验和技术积累，很可能仍在谷歌的其他云服务和AI计算领域得到延续和发展。
网友意见
不光是便宜，也因为AMD的GPU虚拟化做的更好些吧。
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