--- 格式版本: 2 标题: "全球首颗2nm GPU来了，苏姿丰甩出“最强AI机架”，CPU性能干翻英伟达-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3908771208778885" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "provisional" 发布时间需复核: "是" 发布时间来源: "fallback:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "LLM 仲裁服务异常，按现有强证据临时采用 2026-08-10，后续需复核" 发布时间校准置信度: "medium" 发布时间候选数量: 5 发布时间严格候选数量: 2 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T13:06:25+08:00" 发布时间仲裁状态: "service-error" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 32250 发现时间: "2026-08-10T12:01:08+08:00" 入库时间: "2026-08-10T05:06:57.332Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/Oracle" 匹配关键词: - "GPU" - "性能" - "光" - "Scale-up" - "光互连" - "液冷" - "HBM" - "NVL72" - "NPU" - "UALink" - "铜互连" - "Vera Rubin" - "内存" - "计算" - "路线图" - "量产" - "交付" - "部署" - "时延" - "带宽" - "吞吐" 相关厂家: - "Oracle" - "AMD" - "阿里" - "腾讯" - "字节" - "Meta" - "OpenAI" 相关专家: - "苏姿丰" 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + 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[氪睿研究院](https://img.36krcdn.com/hsossms/20251118/v2_d5e97c1ebb974011b0117c1338a9c747@000000_oswg146520oswg1280oswg1280_img_jpg) 媒体品牌 * [企业号](https://q.36kr.com/) [企服点评](https://www.36dianping.com/) [36Kr研究院](https://36kr.com/academe) [36Kr创新咨询](https://innovation.36kr.com/) 企业服务 * [核心服务](https://www.36kr.com/p/2492318105786505) [城市之窗](https://36kr.com/policy) 政府服务 * [创投发布](https://topics.36kr.com/topic/1645523444931974) [LP源计划](https://36kr.com/LPlan) [VClub](https://36kr.com/VClub) [VClub投资机构库](https://36kr.com/organization/) [投资机构职位推介](https://36kr.com/topics/1620276089894403) [投资人认证](https://pitchhub.36kr.com/audit-investor) 投资人服务 * [项目推荐](https://36kr.com/seek-report-new) [36氪Pro](https://img.36krcdn.com/hsossms/20230209/v2_95565530d4d94dc4ad904f3131c7b690_oswg23055oswg320oswg320_img_png) [创投氪堂](https://topics.36kr.com/topic/1961250130199045) [企业入驻](https://36kr.com/project-form/settled) 创业者服务 * 创投平台 * [AI测评网](https://ai.36kr.com/) [](https://36kr.com/topics/799051634713857)[](http://www.bjjubao.org.cn/node_1606.html)[](ttps://36kr.com/topics/799051634713857) [](https://36kr.com/) * [首页](https://36kr.com/) * [快讯](https://36kr.com/newsflashes/) * [资讯](https://36kr.com/information/web_news/) * [推荐](https://36kr.com/information/web_recommend/) * [财经](https://36kr.com/information/ccs/) * [AI](https://36kr.com/information/AI/) * [项目推荐](https://36kr.com/information/aireport/) * [安徽](https://36kr.com/local/anhui) * [最新](https://36kr.com/information/web_news/latest/) * [创投](https://36kr.com/information/contact/) * [汽车](https://36kr.com/information/travel/) * [科技](https://36kr.com/information/technology/) * [专精特新](https://36kr.com/information/shuzihua/) * [直播](https://36kr.com/live/channel) * [视频](https://36kr.com/video/) * [专题](https://36kr.com/topics/) * [活动](https://36kr.com/activity) * [广东](https://36kr.com/local/guangdong) * [浙江](https://36kr.com/local/zhejiang) * [四川](https://36kr.com/local/sichuan) * [安徽](https://36kr.com/local/anhui) 搜索 [项目推荐](https://36kr.com/seek-report-new?t=1786338371699) 我要入驻 [城市合作](https://36kr.com/station-business) # 全球首颗2nm GPU来了，苏姿丰甩出“最强AI机架”，CPU性能干翻英伟达 [智东西](https://36kr.com/user/453363432)_·_ 2026年07月24日 00:08 正面PK英伟达、英特尔、Arm。 智东西7月23日圣何塞报道，刚刚，在年度AMD Advancing AI大会上，AMD董事长主席兼CEO苏姿丰博士连放大招，发布AMD最强AI芯片Instinct MI455X GPU、“最强智能体CPU”Venice、“最强机架级AI基础设施”Heilos，还有一款专为机器人设计的Ryzen芯片。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_4a30e54e74334c698e3ce36072db6d78@000000_oswg626077oswg1000oswg706_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 今日AMD连宣7项重磅发布： * 最强机架级AI基础设施Heilos * 最强智能体服务器CPU“Venice” * 数据中心AI芯片MI430 * 风冷PCIe GPU MI350P * AI软件栈ROCm.ai * 本地AI开发者平台“Gorgon Halo” * Kria AI机器人系统模块&开发者平台 ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ab621ec7e0f247349a68687d5be73327@000000_oswg798446oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 同时，苏姿丰公布了AMD GPU、CPU、机架级AI基础设施的最新路线图。 GPU产品中，MI500系列预计明年发布，采用下一代HBM，支持更大的纵向扩展网络，并引入新的铜互连和光互连技术；MI600系列正在开发中，将于2028年发布。 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ca1c10813b064affb6d234dcaccfeb59@000000_oswg834134oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 下一代MI500的推理吞吐量将飙升到MI300X的**2000倍以上**。 ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_13570ac37265487396850df122ba95b6@000000_oswg649383oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 服务器CPU中，今天发布的第六代“Venice”是AMD首款**2nm**服务器CPU，首用512线程和PCIe 6.0；第七代服务器CPU“Florence”将采用新一代制程节点和内存，预计2028年出货；第八代“Ravenna”正在开发中，预计2030年出货。 ![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_627cefc6079e4d65959910a2da8e0fc1@000000_oswg762954oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 机架AI基础设施中，近三年路线图如下： * Helios今日发布，采用“Venice” CPU、MI455X系列GPU、Pensando “Vulcano” AI NIC和“Salina” DPU。 * Helios 500明年问世，将采用“Verano” CPU、MI500系列GPU、Pensando “Como” AI NIC和“Monza” DPU。 * Helios 600计划2028年出货，将采用“Ferrara” CPU、MI600系列GPU、Pensando “Palma” AI NIC和“Levanzo” DPU。 ![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ed26cdbf9499440b94bf139ed99a878e@000000_oswg712782oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) GPU方面，MI455X采用台积电2nm和3nm工艺技术，基于CDNA 5架构，拥有3200亿颗晶体管，采用Chiplet创新技术，将12个计算Chiplet及I/O Chiplet与432GB HBM4结合，并采用先进3D堆叠封装技术。 ![Image 8](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_cae4f9db6bbe4b3891fda2a539faceaf@000000_oswg926900oswg1000oswg741_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Signal65近期发布的一份独立报告显示，用多个主流开源模型做真实工作负载测试，上一代AMD MI355X GPU的吞吐量**接近甚至超过**英伟达B200，且具备高性价比。 ![Image 9](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_c9531c61cf574f51ae89791aad7c21c4@000000_oswg164461oswg1000oswg561_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD还推出一张面向企业服务器的风冷PCIe GPU——Instinct MI350P，拥有144GB HBM3E、约4TB/s显存带宽、PCIe 5.0×16，最高约600W，也可配置至约450W，单卡可支持最高约2600亿参数规模的模型。 MI350P每美元每秒产生的Token数量是英伟达RTX Pro 4000的**4.2倍**。 ![Image 10](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_f492fc66603e4ee9bc8998870f9dd5da@000000_oswg781014oswg1000oswg595_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD内部重点测试了自主威胁检测和运行个人智能体两个场景，通过Token路由，一部分请求发送给云端前沿模型，另一部分则路由到运行在EPYC和MI350P上的开放权重模型，最终将Token成本降低约43%，本地运行工作负载的响应速度最高提高约**3倍**。 ![Image 11](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_3037e1e957cc44aaa6c117d5d0ccac6c@000000_oswg728265oswg1000oswg701_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这种云端前沿模型与企业本地模型结合的混合架构，将成为企业AI的重要部署方式。 机架AI基础设施方面，AMD详细对比了Helios与英伟达Vera Rubin机架。Helios在FP4性能、FP8性能、HBM容量与带宽、横向扩展带宽方面都**更胜一筹**。 ![Image 12](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_cab238a6f2e44975a05181360538b4a4@000000_oswg725432oswg1000oswg695_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这些是AMD在Helios上实测出的性能：HBM带宽达**20TB/s**，FP4算力达**20PFLOPS**，单GPU纵向扩展带宽为**3.2TB/s**，横向扩展带宽为**190GB/s**。 ![Image 13](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_5402a71c8c3042a5b34c7438551741c9@000000_oswg777709oswg1000oswg592_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD高管称，这些是“**GPU厂商迄今公开过的最高实测数字”。** **CPU方面**，AMD将“Venice”跟本周刚披露的英伟达Vera CPU性能数据作对比：“Venice”的吞吐性能达到Vera的**2.2倍**，每核性能在开箱状态、还没做性能调优的情况下就领先**20%**。 ![Image 14](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e129a1a19220421aa584a14ae91a8546@000000_oswg555388oswg1000oswg655_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 搭载“全球最强智能体CPU”的机架，自然也就是“全球最强智能体CPU机架”。 ![Image 15](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_f07274dcea274eb88b61453421574525@000000_oswg891263oswg1000oswg697_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **本地AI方面**，AMD Ryzen AI Max 400系列的高端升级版“Gorgon Halo”，拥有192GB统一内存，本地可运行3000亿参数级大模型。 **物理AI方面**，AMD发布Ryzen AI Embedded X100系列处理器、Kira AI机器人开发者平台、Kria AI系统计算模块、Kria AI机器人软件套件，并晒出机器人“朋友圈”。 ![Image 16](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_57467baf5d3f42f7a307371fc75d5296@000000_oswg248861oswg1000oswg557_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD还强调了自家产品组合能把自主机器人从身到脑“承包”： * Kira AI：机器人的“大脑”，负责高级感知和推理。 * Versal AI Edge：机器人的“脊柱”，负责高速数据与自适应计算。 * Zynq UltraScale+：机器人的“关节”和实时控制。 * Spartan UltraScale+：传感器连接与底层接口。 ![Image 17](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_d448b10d1a1641a6a5cdc84fc1b2f6d2@000000_oswg869486oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **软件方面**，AMD发布了ROCm.ai软件栈，并放出跑 _MiniMax_ M3、_DeepSeek_-V4 Pro的演示视频。 在这场发布会中，我们看到很多中国合作伙伴和模型的名字。比如**字节、腾讯、阿里、月之暗面、联想**等企业，以及**_MiniMax_、_DeepSeek_、_Kimi_、Xiaomi MiMo、GLM、Qwen**等模型。 ![Image 18](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_9ce617f141954f4dab2977545f94b933@000000_oswg893459oswg1000oswg690_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 有意思的是，除了发布自家AI芯片外，AMD还在会上宣布与美国AI芯片公司Cerebras Systems建立技术合作伙伴关系，共同推出一种全新的解耦式AI推理解决方案，将AMD Helios机架级解决方案与Cerebras晶圆级引擎相结合，预计这两个计算引擎协同工作，每瓦每秒Token将提升到**5倍**。 Cerebras计划在其数据中心部署AMD Helios系统，该联合解决方案预计今年下半年通过Cerebras Cloud推出。 苏姿丰说，去年AMD预测AI加速器市场到2028年将达到约5000亿美元，但今天看来，它有些保守了。AMD现在预计，到2030年，AI加速器市场规模将达到约**1.4万亿美元（约合人民币9.48万亿元）**。 ![Image 19](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_9d507cfc7dd348da8d27eca4fb5d643b@000000_oswg714234oswg1000oswg620_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这意味着到本十年末，届时AI加速器市场的规模，将接近今天整个半导体市场的规模。 未来会出现多种不同类型的加速器。苏姿丰预计GPU仍将占据这个市场的绝大部分，因为AI算法依然处于早期阶段，工作负载还在快速变化，这种环境更有利于具备可编程性的GPU及其软件生态。 ![Image 20](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_52915df118b04780ae06e4074633002f@000000_oswg1148889oswg1000oswg766_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 会后，苏姿丰及多位AMD高管接受智东西等全球媒体提问。苏姿丰谈道，AMD在服务器CPU领域拥有无可争议的领先地位，正在为未来AI计算需求铺设自己的道路，从MI450到MI500将是重大跃迁。 AMD认为自己的市场机会到2030年可以达到约2万亿美元（约合人民币13.54亿元），希望在所参与的细分市场中实现快于市场的增长。 ## **01.** ## **MI455X GPU：2nm制程+HBM4显存，** ## **AI算力达40PFLOPS** AMD Instinct MI455X GPU是AMD迄今最先进的AI芯片，也是全球首款2nm GPU芯片。 MI455X基于新一代AMD CDNA 5架构，拥有**3200亿颗**晶体管，最高配备**432GB HBM4**显存，支持**FP4、FP6、FP8**等AI数据格式。 ![Image 21](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e352887d090841f1a3b04dfb22fe6f62@000000_oswg929403oswg1000oswg741_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 该GPU采用Chiplet设计，其中计算Chiplet采用台积电**2nm**制程工艺，其他Chiplet采用不同工艺。 与上一代MI355X相比，MI455X实现了代际跨越： * 432GB HBM4显存，比当前竞品先进方案高**50%**。 * 理论显存带宽最高23.3TB/s，提升至上一代的**2.9倍**。 * MXFP8峰值浮点算力达20PFLOPS，是上一代的**4倍**。 * MXFP4峰值浮点算力达40PFLOPS，是上一代的**4倍**。 ![Image 22](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_653339dbba2d41078d6bcd178adf7421@000000_oswg563601oswg1000oswg556_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 跑 _DeepSeek_-V3模型时，MI455X的Token吞吐量最高可达到MI355X的**34倍**，每Token成本最高可降低至原来的**1/18**。 ![Image 23](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_662c73b6dfbb499994acafe13c6eb2d1@000000_oswg187503oswg1000oswg556_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) MI455X的GPU创新主要集中在计算、缓存与内存系统、实际工作负载效率。 ![Image 24](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_0f289299cdc04cf0a5d727f5d68074f1@000000_oswg829839oswg1000oswg594_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 相较MI300/MI350系列，MI400系列的内部架构有些调整，在这一代计算架构中改用**WGP**（Workgroup Processor，工作组处理器）作为核心计算组织单位，而没有沿用计算单元（Compute Unit）的表述。 XCD（Accelerator Complex Die）包含WGP。每个XCD有2个Shader Engine，2个Shader Engine被封装在一个计算Chiplet中。每个Shader Engine物理实现17个WGP，其中启用16个，另一个用于提高制造良率。 ![Image 25](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_fa6fbfd266a342eeb2786610931ae74c@000000_oswg1098128oswg1000oswg643_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 每颗GPU具有两个全局L2缓存，每个容量为96MB。 MI455X与MI355X的一项重要区别是，**L2缓存由多个计算Chiplet共享**，每组8个Shader Engine共享一个全局L2。而在MI300/MI350系列中，每个Chiplet拥有自己的L2缓存。 因此，新一代重新划分了不同裸片之间的逻辑功能。两个L2缓存通过AMD Infinity Fabric连接并保持一致性。HBM4位于Infinity Fabric另一侧，两个L2均可访问整个显存空间。Infinity Fabric还把GPU核心与显存系统连接到纵向扩展域内的其他GPU，以及横向扩展网络。 逻辑重新划分也对应新的Chiplet划分方式。 L2缓存被移到FCD，即Fabric and Cache Die（Fabric与缓存裸片）。FCD位于XCD下方，构成3D堆叠结构。每个FCD包含一个96MB L2缓存，对应6组HBM4接口，与8个Shader Engine相连的逻辑。 整颗GPU包含2个FCD，通过中央Infinity Fabric链路连接，芯片两端还配置I/O Die。 XCD采用台积电N2工艺，FCD和IOD则采用适合缓存与I/O的其他先进工艺，封装周围有12组HBM4。 ![Image 26](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_96d0aeaa19d74f75a45a727b287f4671@000000_oswg779717oswg1000oswg582_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 在封装层面，MI455X使用有机基板和台积电CoWoS-L 2.5D封装。 与MI300/MI350系列所采用的基于大型硅中介层的CoWoS-S不同，CoWoS-L在有机基板中嵌入局部硅桥。这种封装方式能够支持比MI355X更大的GPU模块。 XCD通过AMD此前几代已使用的3D混合键合技术堆叠在FCD上，形成SoIC模块。HBM4和I/O Die再通过CoWoS-L与这些模块互连。 这种组合使AMD可以针对架构拆分后的不同部分，选择合适的互连方式： XCD与L2之间需要极高带宽和极低时延，因此采用3D互连。 其他对时延容忍度更高的连接采用2.5D横向互连。 ![Image 27](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_39d00f7e246d4a65842f58bbffb10e0d@000000_oswg889001oswg1000oswg608_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 计算方面的变化包括： * MI455X是首款以Wave32为主要执行模式设计的Instinct GPU，并取消了对Wave64的支持，可降低指令延迟，减少分支发散惩罚，降低寄存器压力。 * 新增MXFP8、MXFP6、MXFP4支持，还有支持更细粒度缩放因子的MXFP4量化。 * 新增tanh指令，把MI355X已有超越函数的吞吐提高**1倍**。 * MI455X与MI355X都启用256个WGP的架构，因此总体吞吐提升主要来自单个WGP能力的提高，MXFP8和MXFP4的计算吞吐量最高是MI355X的**4倍**，MXFP6的计算吞吐量最高是MI355X的**2倍**。 ![Image 28](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_4efe0d1ad9a14ffc9bb2f031e3d89bb6@000000_oswg966028oswg1000oswg652_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 缓存与内存层级方面，MI355X使用HBM3E，并在显存与L2之间设置Infinity Cache。MI455X升级至432GB HBM4，同时取消独立Infinity Cache层，把容量和带宽集中到更大的全局L2。 每个FCD上的单个L2，带宽就达到MI355X整体Infinity Cache聚合带宽的**1.5倍**；两个L2合计则达到**3倍**。两个L2各自缓存整个GPU地址空间内的数据，并由Infinity Fabric保持一致性。 ![Image 29](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e68beefd89d348f29eb0fd9b026adc2a@000000_oswg953548oswg1000oswg652_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 全局原子操作也被重新放回L2。系统范围原子操作仍由Infinity Fabric支持；GPU设备范围内的原子操作则直接在L2中执行，吞吐显著高于MI355X。 从L2到WGP的有效张量带宽最高放大到**4倍**，单SIMD寄存器与每个WGP的LDS（Local Data Share）容量提高至**2倍**。单SIMD的VGPR（Vector General-Purpose Register）也扩展到**2倍**。 为了减少数据移动和提高利用率，AMD让数据搬运与计算充分重叠，提高GEMM、Flash Attention和短Kernel等AI负载的实际利用率与交付性能。 通过TDM（Tensor Data Mover）让数据在全局显存与LDS之间直接异步传输，减少寄存器中转。 通过多个WGP组成集群、数据组播和预取，降低重复内存访问并隐藏延迟。 借助更灵活的屏障同步和更低的Kernel调度延迟，减少各执行阶段的等待与空转。 ![Image 30](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_4caa73797ae74665b2ac3df484a35465@000000_oswg757863oswg1000oswg652_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) MI400系列重新设计了系统DMA。过去，软件可见的DMA队列与物理DMA引擎直接绑定。新架构将其分为DMA前端（软件可见的逻辑接口）和DMA后端（了解GPU内部物理位置、显存分布和外部链路位置的执行引擎）。 软件只需提交DMA工作项，不必理解虚拟地址如何映射到物理地址，也不必知道数据、引擎和纵向扩展链路在芯片上的物理位置。系统会把工作项拆分，并在多个DMA后端之间负载均衡。 ![Image 31](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_89249c005f584830935a7b9976e1b266@000000_oswg820886oswg1000oswg633_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) MI455X支持与MI355X类似的NUMA和分区模式。整颗GPU可以作为一个大型NUMA域运行，对整个GPU进行细粒度地址交错；也可以拆成两个NUMA域，每个域主要使用自己的L2和相邻HBM。 双NUMA模式减少缓存一致性压力，使内存访问更加本地化，从而提高效率。配合计算分区，软件可以更有空间感知地调度任务和分配内存。 ![Image 32](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_1aec889f86de44928e0cdf5a2871e32e@000000_oswg833871oswg1000oswg642_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) GPU也支持虚拟化，可划分为1、2直至8个更小的逻辑GPU，并相应运行最多8个虚拟机。虚拟机之间的显存隔离由GPU硬件负责，并不完全依赖NUMA划分。 安全方面，MI400系列的安全体系以硬件加密信任根为基础，搭配机密计算，同时提供强租户隔离。 ![Image 33](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_3436f3f925934e769fac3b72f1681d13@000000_oswg837654oswg1000oswg642_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **02.** ## **Helios：超过18000个GPU计算单元，** ## **每美元比英伟达机架多生产30%的token** 过去两年，每月Token消耗量暴涨**158倍**。前沿AI需要一套开放的机架级蓝图。 对此AMD构建了一套完全集成的机架级解决方案：CPU负责系统编排，GPU负责AI计算，高速网络承担无瓶颈通信，ROCm软件栈把各部分连接。 今天，AMD正式推出Helios机架级AI平台。 ![Image 34](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_c450f031656a48f3881653712540917c@000000_oswg870916oswg1000oswg725_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Helios基于开放标准设计，包含72张Instinct MI455X GPU和18张“Venice” CPU，通过Pensando网络技术扩展，并由ROCm开源软件加速。 主机计算：“Venice” CPU，配备96个高频核心、PCIe 6.0连接及1.6TB/s内存带宽。 AI加速：MI455X GPU，拥有40PFLOPS FP4峰值算力、432GB HBM4、19.6TB/s显存带宽。 纵向扩展网络：有6个专用交换托盘负责，通过Pensando DPU和基于以太网的UALink（UALoE）技术，可将72颗GPU连接成一个统一系统，合计提供260TB/s的纵向扩展带宽。 横向扩展网络：Pensando “Vulcano”AI NIC，单块板最多可以配置6颗Vulcano器件，每个Helios计算托盘配置2块相关网络板卡，并采用开放的Ultra Ethernet技术。 ![Image 35](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_32a5deadd2f24a32b6fd3d378ca837d9@000000_oswg265703oswg1000oswg556_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) MI455X安装在AMD称为增强型加速器模块（Enhanced Accelerator Module，EAM）的生产模块上，并直接部署到Helios中。EAM不只包含GPU封装，还在一个紧凑、可维护的模块中集成了GPU、HBM内存、供电系统、高速接口、系统管理、液冷冷板。 AMD称Helios是“全球性能最高的机架级AI基础设施解决方案”，整套机架可提供： ![Image 36](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_35a42b9b23794609b030d9e6a446dca5@000000_oswg818832oswg1000oswg718_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) * 超过18000个CDNA 5 GPU计算单元。 * 超过4600个Zen 6 CPU核心。 * 72颗MI455X GPU。 * 2.9EFLOPS FP4峰值算力。 * 1.4EFLOPS FP8峰值算力。 * 31TB HBM4，1.7PB/s带宽。 * 43TB/s横向扩展带宽，260TB/s纵向扩展带宽。 这就是AMD认为大规模运行智能体AI所需要的系统能力。 相比英伟达Vera Rubin NVL72解决方案，Helios的AI算力高出**15%**，HBM容量高出**50%**，横向扩展带宽高出**50%**。 ![Image 37](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_b2ae5d2ebc6649e28d0acdb71a420eaa@000000_oswg292653oswg1000oswg556_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这意味着Helios能为大模型提供更高性能，为长上下文提供更多内存容量，并拥有把系统扩展到数千个机架所需的带宽。 在跑 _Kimi_ K2 Thinking模型时，Helios的吞吐量比英伟达Vera Rubin方案高出**10%~15%**。 ![Image 38](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_502fde0dc28244c79156e7ce83952144@000000_oswg620954oswg1000oswg718_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 据AMD披露，相比英伟达Vera Rubin NVL72，Helios每美元可多产生**最多30%**的Token。 ![Image 39](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_01ea83badedd44c28bdb83d133345ea4@000000_oswg192515oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Helios现已进入生产阶段。AMD并不是直接把Helios作为一套整机产品出售，而是与合作伙伴协同，确保组成一套Helios机架所需的所有部件都能准备就绪，能够确定性地向最终用户交付。 **OpenAI、Meta、Anthropic、微软、Oracle**都选用了Helios参考设计。三家顶尖大模型公司已承诺以吉瓦级规模部署Helios。 ![Image 40](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e850ddbd175948a287489f9bd9260fdf@000000_oswg906151oswg1000oswg718_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **03.** ## **Venice CPU：实测打败** ## **英伟达、英特尔、Arm平台** 随着AI产业重心转向推理，每Token成本变得极其重要，CPU正重新走到舞台中央。 在数据中心领域，AMD服务器CPU的市场份额从2017年的大约0.2%，一路飙升到如今的**46%**。 ![Image 41](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ba35949699104202b10fd677e78cc542@000000_oswg226430oswg1000oswg555_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 回顾AMD历代服务器CPU，第一代是“Naples”，第二代“Rome”提升了线程密度，第三代“Milan”进一步建立了单核性能优势，从第四代“Genoa”开始产品提供不同优化方向，继而发展到“Turin”和“Venice”。 ![Image 42](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_a6a253c37cab4feba6ae5503c0fa07ed@000000_oswg706098oswg1000oswg722_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 第六代“Venice”相比第一代实现了**18倍**的吞吐性能。 ![Image 43](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_8f895c5b08ec44b19043f5250570093d@000000_oswg144229oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 当前正在快速放量、进展良好的第五代AMD EPYC 9005（代号“Turin”），已展现出性能优势： 在通用CPU服务器场景中，性能最高可达相较88核英伟达Vera的**2.4倍。** **作为强调峰值频率的GPU服务区主机节点，性能比72核英特尔至强6960P方案提升28%。** **在智能体CPU沙箱场景中，每瓦可承载的智能体数量是88核英伟达Vera的2倍。** ![Image 44](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_f818f4cdc99f4f30aa675cfd018eb405@000000_oswg335773oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) “Turin”不只面向AI或通用计算的处理器。 相比128核英特尔至强6980P，其SPEC CPU性能提升**40%**，企业级性能提升**40%**，HPC性能提升**80%**，基于CPU的AI性能提升**70%**。 第六代AMD EPYC 9006系列“Venice”，更是将CPU性能提升到一个新的层次。 ![Image 45](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e3db019b46294a949470ebe4ef4aee8d@000000_oswg635854oswg1000oswg722_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD将“Venice”系列称作“面向智能体时代的全球最强服务器CPU”，包括4款产品： ![Image 46](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_87e6693db2d7473799f77fe41826ba31@000000_oswg678445oswg1000oswg697_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（1）“Venice” SP7：**面向最高性能和大规模应用，最高256核/512线程，最大带宽达1.6TB/s，支持64Gbps PCIe 6.0，96个核心拥有5.0Ghz频率。 ![Image 47](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_709e128f9f5142e6bac9b2e5875c646d@000000_oswg293295oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（2）“Venice” SP8：**在高性能与系统成本之间取得平衡，8~128核，双路系统提供8个内存通道，128条PCIe通道，提供高频型号（HF）和面向NEBS环境优化的型号。 ![Image 48](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_8c3239d73ec3413cab22e53b87d09a84@000000_oswg305994oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（3）“Venice-X”：**面向AI预处理和HPC，最多96核，16个内存通道，最高12.8GT/s MRDIMM/DDR5，1152MB大容量L3缓存，最高5.15Ghz频率。 ![Image 49](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_851050c664a94ce980a6d8d548979380@000000_oswg287327oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（4）“Verano”：**提高机架级效率，最多72核，LPDDR5X内存，增强版xGMI互连传输速率。达112Gbps，最高5GHz频率。 ![Image 50](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_d5427cb4f7ed495897a5b8aecf4cc1b6@000000_oswg282328oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 截至本周，“Venice” SP7已进入量产阶段，预计2026年第四季度开始出货；“Venice” SP8将在2027年第一季度出货，“Venice-X”和“Verano”计划在2027年第二季度出货。 这是一个功能丰富、覆盖面很广的现代AI数据中心CPU产品组合。 **计算**：“Zen 6c”核心最高256核/512线程，“Zen 6”核心最高96核/192线程，提供1152MB L3 3D V-Cache，最高功耗600W。 **存储**：8000MT/s 16通道DDR5，12800MT/s 16通道MRDIMM，支持24通道LPDDR5X内存，并采用可现场更换的SOCAMM2内存模块。 **I/O**：首批支持PCIe 6.0的CPU，传输速率为64GT/s；第五代AMD Infinity Fabric。 **安全**：面向机密计算需求，增强硬件信任根，支持对物理攻击和侧信道攻击的缓解措施。 ![Image 51](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_f3e2255dbfbe4c539a685245edd6323b@000000_oswg278982oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 它能作为优秀的GPU主机节点，最大限度提高GPU利用率，也能在智能体时代的CPU沙箱中，具备出色的技术属性，将可承载的智能体数量最大化。 与英伟达、英特尔、Arm CPU相比，“Venice”有如下优势： 在通用CPU服务器上，性能是88核英伟达Vera的**3.3倍**。 作为GPU主机节点，前沿模型推理的每秒Token数是英特尔至强6960P的**1.8倍**。 在智能体CPU沙箱中，每瓦智能体数量是136核Arm AGI的**2.8倍**。 ![Image 52](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_81f1b22718f5435d8e9ba6e2191d0889@000000_oswg324640oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD使用相同编译器，复现了英伟达白皮书中公布的Vera CPU各项条件，发现无论是绝对性能、每瓦性能、每核性能、带宽，还是以不同订货型号（OPN）服务现代数据中心多种需求的能力，“Venice”都有优势：“Venice”的吞吐性能是Vera的**2.2倍**，开箱状态下每核心性能比Vera提升**20%**。 ![Image 53](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_a2e6ad12dd144640a03afc03bc2fc39b@000000_oswg152187oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 相比英特尔和Arm平台，“Venice”吞吐量达到**2倍**，每核心性能达到**1.3倍**。 ![Image 54](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_bd0d5ab8eb5f48df9f90236f85279862@000000_oswg179140oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 在企业级应用中，相比第六代英特尔至强，256核“Venice”可实现**2.5~3.7倍**的性能优势。 ![Image 55](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ba056949d4ed4649997dbcf64f106516@000000_oswg759100oswg1000oswg660_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 在生命科学、量子化学、气候预测等HPC场景中，256核“Venice”的性能是128核英特尔至强6980P的**1.8倍~3.1倍**。 ![Image 56](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_0e16d4fc2fc8436a96335691913f9fa7@000000_oswg132265oswg1000oswg568_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 一个使用了五年的老旧数据中心，如果有大约1000颗英特尔至强处理器，只需**82颗**“Venice”就能完成替代，替换比例约为**12:1**，由此可减少**77%**功耗、**92%**的服务器数量、**40%**的5年TCO。 ![Image 57](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_03e60d5d44c548a4ac43b07ebab4bdb9@000000_oswg322657oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 作为主机CPU，相比上一代“Turin”，“Venice”运行前沿模型的每秒Token数增加**80%**。 ![Image 58](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_5cffd22784cd49adb99d88f1c53cc89b@000000_oswg187326oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) “Venice”可提供多种高密度方案。在一种配置中，其每机架最高可达到约4.9万个CPU核，相当于88核英伟达Vera方案的**2.2倍**。 ![Image 59](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ff21c6752256423bb7229d91a87adbee@000000_oswg272480oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 该处理器现已进入量产阶段。 ![Image 60](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_6568c7b034aa4a9bbb09beebfcc2f063@000000_oswg787439oswg1000oswg697_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **04.** ## **网络三利器：400G DPU、** ## **UALoE、800G AI NIC** AMD多年来一直在建设前端网络、纵向扩展网络（scale-up）和横向扩展网络（scale-out），并在三个领域分别形成了领先方案。 Helios网络系统包括三层： **（1）前端网络**：第三代Pensando Salina DPU，400G带宽，性能翻倍，负责软件定义网络、在线加密和多种安全服务，并支持分离式存储架构，如NVMe over Fabrics和KV Cache卸载。 **（2）纵向扩展网络**：第一代UALoE fabric，可将72颗GPU连成像统一GPU资源池那样运行，提供260TB/s带宽（上一代的3倍），建立31TB HBM4统一内存，具备高可靠性与高可用性。 **（3）横向扩展网络**：第二代Pensando “Vulcano” AI NIC，800G，PCIe 6.0、UAI，每颗GPU最多可配3张AI NIC，从而提供最高2.4Tbps的总带宽。 ![Image 61](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_fba0ca22949145b6b9816e08335b0b02@000000_oswg960172oswg1000oswg725_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **1、Salina DPU：为智能体卸载基础设施任务** 在前端网络中，DPU影响到基础设施能同时运行多少智能体、智能体记忆能维持多久，以及整个基础设施能以多高的效率扩展。 Salina DPU的性能是英伟达BlueField 3的**1.4倍**。其NVMe over Fabrics能力和缓存管理卸载，可让存储在物理上解耦，同时在GPU看来仍是一个共享资源池，还能在保持安全性与租户隔离的同时，处理KV Cache上下文的检索与放置。 ![Image 62](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_81a68a0feecf43e48d40ae2705277764@000000_oswg267773oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这样既能降低网络时延，也能释放CPU周期，让CPU把更多资源用于提高智能体AI密度。 AMD的一家超大规模客户通过采用DPU，在每台服务器上释放了22个CPU核心，显著提高基础设施性能。 **2、UALoE：开放的纵向扩展架构** UALoE是一种开放、基于以太网的纵向扩展架构，注重可靠性、可用性和可维护性（RAS），旨在让链路中断、交换机故障或丢包等问题不至于迫使任务整体重启，也不必付出昂贵的检查点恢复代价。其还在端点执行在线加密，以支持机密计算，并针对不同的故障场景进行妥善处理。 Fabric Manager是UALoE背后的软件定义智能系统，为零接触部署、监控和全生命周期管理提供统一控制界面，能提供细粒度可观测性与遥测数据，展示网络健康状况和性能，借助内置RAS能力恢复故障，并在潜在问题影响工作负载之前发出提示。 其虚拟POD机制可将一套72-GPU系统划分为多个虚拟POD，在每个vPOD内建立相应的隔离、韧性与可靠性，进一步提高系统级可用性。 **3、Vulcano 800G AI NIC：每GPU带宽提升50%** 在横向扩展网络中，Vulcano支持智能负载均衡、硬件拥塞管理，以及快速丢包检测与恢复，使GPU能够最大限度利用网络带宽，同时降低时延和抖动。 这些能力结合起来，每GPU带宽可提升多达**50%**，将大语言模型训练速度提升**13%**，通过多平面网络和智能数据包分发可将网络成本降低**33%**。 ![Image 63](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_b90e940dcb9d422794ae9bdd19ec377b@000000_oswg268886oswg1000oswg566_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **05.** ## **本地AI：** ## **把3000亿参数模型搬到桌面** 本地模型正以惊人的性能增速演进。过去需要超过1000亿参数模型才能达到的性能，如今正在下沉到约90亿参数的模型。 如今，90亿参数级模型能装进一台主流AI PC，比如配备足够内存的Ryzen AI 400，就能支持最高240亿参数的模型。 ![Image 64](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_e9586b3868304ab29a86216306040a7b@000000_oswg477704oswg1000oswg569_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 之前在CES上发布的Ryzen AI Halo开发者平台，即插即用，拥有128GB统一内存，最高可运行约2000亿参数的模型，也能构建多智能体工作流。 ![Image 65](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_728ad937ae0148e3ab830a238c854e2c@000000_oswg918240oswg1000oswg630_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ROCm软件栈能横跨AMD不同硬件平台运行。开发者可在本地完成大量开发工作，比如先在Ryzen AI Halo上运行模型、进行微调和开发功能，再使用同一套软件，无缝迁移到性能更强的数据中心产品。 ![Image 66](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_985e67f6d139423093377d20c34e1c75@000000_oswg753743oswg1000oswg651_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD正在全面深化与全球最大开源AI社区Hugging Face的合作，目标是让开发者能够无缝调用Hugging Face模型，并在AMD平台上轻松发挥其能力。 每台Ryzen AI Halo将附赠一年Hugging Face Pro订阅，鼓励开发者充分利用这一生态。 之前AMD还在Computex上介绍了新一代产品，代号“Gorgon Halo”，对应新一代Ryzen AI Max PRO 400系列，把统一内存支持从128GB提高到**192GB**，将本地可运行模型的上限从约2000亿个参数提高到约**3000亿个参数**。 ![Image 67](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_091b8daed6f04643a80f6180bf7dda3d@000000_oswg895768oswg1000oswg630_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD已形成广泛的个人AI系统生态，形态包括笔记本电脑、工作站、小型台式机和开发者平台等。 ## **06.** ## **物理AI：推出X100系列处理器，** ## **掏出机器人开发全家桶** AMD嵌入式业务在物理AI领域拥有很长的历史。其业务部门很大一部分来自AMD对赛灵思的收购。赛灵思进入机器人领域已超过20年。 ![Image 68](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_db44f2bea6be44438a38e2367246d279@000000_oswg217476oswg1000oswg569_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 物理AI的核心可以概括为感知、理解、行动。而FPGA在这三个环节都有优势。 ![Image 69](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_1d00a227667d4bb2ac1afb1670d6d380@000000_oswg870497oswg1000oswg695_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 面向物理AI和机器人领域，AMD发布Ryzen AI Embedded X100系列处理器、Kira AI机器人开发者平台、Kria AI系统模块（SOM）、Kria AI机器人开发者平台，以及AMD机器人合作伙伴网络。 **（1）Ryzen AI Embedded X100系列处理器：**16核“Zen 5” CPU，具备独显级能力的RDNA 3.5 iGPU，XDNA 2 NPU（特别适合低功耗、始终在线的推理）。 ![Image 70](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ef4f289c78b34ebeab887f69a16fe0c7@000000_oswg338132oswg1000oswg569_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（2）Kria AI系统模块（SOM）：**一块预先完成高速接口和基础计算模块设计的模块，底部配有一组连接器，可插入客户设计的载板，帮助产品快速进入市场。 ![Image 71](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_29ab4f2463b64677aaee074764f4cc69@000000_oswg919400oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 经测试，与英伟达Jetson AGX Thor对比，Kira AI平台可实现**3.4倍**的实时控制性能、**2.3倍**的并发智能体数量、**1.6倍**的CPU容量。 ![Image 72](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_f214d6f418fa47eba555619cf7d54227@000000_oswg986040oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **（3）Kria AI机器人开发者平台：**计划今年第四季度出货，将搭载Ryzen AI Embedded X100 SOM和一块参考载板结合。参考载板上配有AMD Spartan UltraScale+ FPGA，用于传感器聚合和传感器融合。 ![Image 73](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_a4e8aef02a9043b592d2f00ac516ed28@000000_oswg1880762oswg1000oswg709_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 设备背面提供常见的以太网、USB和显示输出等接口。前面板专为机器人设计，用于接入时间敏感网络、摄像头和各类传感器。开发者可在几天内完成从概念到原型的过程。 ![Image 74](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_2c7f23e7d18f4530a28ee1bd1915b780@000000_oswg255627oswg1000oswg557_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD将开放载板的原理图、物料清单（BOM）以及载板上FPGA的RTL设计，使客户能根据具体应用修改设计，快速进入市场。 开发者可在云端使用AMD Instinct GPU训练基础机器人模型，再使用同一软件栈，把模型部署到Ryzen AI Embedded X100处理器和Kria AI机器人开发套件上。 AMD正在构建一套从训练到部署的软件栈，包括机器人核心SDK、更广泛的物理AI SDK以及未来持续扩展的软件开发套件。 ![Image 75](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_84037d49b6134b52a7864be0bb70fac8@000000_oswg211668oswg1000oswg557_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 其机器人合作伙伴网络也日益壮大，包括模型、中间件、传感器、应用与系统、物理仿真合作伙伴，以及负责测试、验证和产业协作的相关组织。 ![Image 76](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_557d7bd015d341999960d473133ba2d8@000000_oswg199713oswg1000oswg557_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **07.** ## **软件：发布ROCm.ai软件栈，** ## **让智能体加速AI开发** AMD一直在扩展ROCm生态及其能力，目前ROCm已支持Hugging Face上超过300万个模型，能在新开源模型发布首日就提供支持。 过去一年，外部开发者对ROCm开源软件栈的贡献增长了10倍以上。ROCm的发布节奏已从过去每4-6个月一次，加快到大约每六周一次，显著提高了新功能交付速度、性能以及开箱即用体验。 AMD与多家开源项目紧密合作，甚至直接提供硬件，让Hugging Face、PyTorch、vLLM、SGLang等项目运行每日持续集成（CI）测试。 ![Image 77](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_09d3b5dad7c44861ad0a458bed34158a@000000_oswg742560oswg1000oswg676_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD的软件战略的核心支柱包括：**开源、高层抽象、AI辅助、ROCm Everywhere**。 AI辅助正在大规模进入开发流程，已显著提高AMD的生产效率。例如，在MI450/Helios相关工作中，AMD已支持最新发布的 _Kimi_ 等模型。智能体工作流可帮助团队快速完成移植和优化。 今日，AMD推出一款AI驱动的平台ROCm.ai软件栈，包括： * Skills层：面向Claude Code、Codex、Cursor等编程智能体。 * HyperLoom层：端到端AI工作负载优化。 * 框架集成层：PyTorch、vLLM、SGLang、JAX等。 * 核心SDK：库、编译器和工具、运行时。 ![Image 78](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_ef00b7ddb1e446c7923c1d8f3153769f@000000_oswg878833oswg1000oswg729_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 该软件栈将于今年8月可用。 其中，HyperLoom是一套智能体工作流，能运行并分析模型，对模型进行性能剖析，定位通信、GEMM或其他内核中的瓶颈，发现可以融合的相邻内核，自动执行优化，不断重新测试并迭代。 例如，HyperLoom可以调优GEMM、融合内核、改变内存访问模式，或者采用memory swizzle改善数据局部性。经过反复迭代后，它会输出相应的性能提升结果。 会上播放了ROCm AI工作流演示视频：使用Claude Code，输入“用HyperLoom优化 _MiniMax_ M3推理”，系统首先用最新配方运行模型，得到性能基线，随后进行性能剖析，发现某个GEMM需要调优，完成调优后又发现需要生成带memory swizzle的内核，于是使用Triton自动生成。 只经过一次点击，它就将性能提升了**38.3%**。 ![Image 79](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_aeca02bc1b4a46f9b55a9678fb4c4914@000000_oswg704113oswg1000oswg655_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD在过去一年持续把这类技术应用到前沿开放模型上，推理性能提高到ROCm 7初期的**3.3倍**，训练性能提高到约**2.4倍**。 ![Image 80](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_1c0f383ff25a430eb3e7e7e88803d120@000000_oswg565860oswg1000oswg630_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ![Image 81](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_b69222062ec64b4493b0b5ae0d36ee31@000000_oswg686076oswg1000oswg630_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 另一个演示是用Codex在AMD Helios上运行拥有1.6万亿参数的 _DeepSeek_-V4 Pro模型：Codex自动配置环境、启动模型，并确认模型已经运行，随后用户要求它“写一首关于Advancing AI的诗”，模型便生成相应内容。 ![Image 82](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_c640d8f9e5fe43749ea823975e144557@000000_oswg808923oswg1000oswg678_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) AMD能在新模型上实现Day-0支持，重要原因之一正是智能体的优化速度极快，它们能够日复一日帮助团队适配和优化数以千计的模型，速度超过仅依赖人工工程师的方式。 以 _DeepSeek_-V4 Pro为例，从4月获得Day-0支持到现在，在相同硬件、相同模型上，AMD仅通过软件优化，就在大约3个月内取得了**5.3倍**的性能提升。 ![Image 83](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_063e1258f88846c981eb683904ee0b08@000000_oswg285165oswg1000oswg548_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 在HPC方面，部分竞争平台已弱化硬件原生FP64，更多依赖模拟，因此速度会慢很多。AMD的优势之一是Chiplet架构，可根据目标产品灵活组合FP4与FP64计算能力，AMD Instinct MI430X就采取这种方式。 ![Image 84](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_638dd335bfa143f1b1c8282a6d1ca8ed@000000_oswg766339oswg1000oswg678_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) MI430X能够提供高达288TFLOPS的硬件级FP64科学计算性能。与英伟达Vera Rubin相比，MI430X可实现**8.7倍**的FP64算力、多**50%**的HBM4容量、多**6%**的HBM4带宽。 ![Image 85](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260724/v2_da406a2f9197445fb8686039f50f4aa3@000000_oswg738078oswg1000oswg642_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) ## **08.** ## **结语：将完整系统级设计交给客户，** ## **AMD迈出重要一步** 过去数年，AMD一直坚持四项原则：提供领先的性能与总拥有成本，提升迁移便利性，全软件栈开源，以客户为中心。 其AI合作伙伴生态正愈发繁荣，包括越来越多的云服务提供商（CSP）、新型云服务商（NeoCloud）、OEM、ODM，以及本地部署合作伙伴。 今日发布的Helios，对AMD而言是重要的一大步，这意味着AMD通过在协同设计、协同工程的机架中提供全部关键组件，让客户得以获得完整的AMD端到端方案价值。 本文来自微信公众号[“智东西”（ID：zhidxcom）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652807595&idx=1&sn=597daa2d4ebd7f1be03e845721cc3b75&chksm=85aa9fc6d8c8a0af608330e9c498ec595b1706fdc83a02e1b799e490cb4d94d4fcc698539cc6&scene=0&xtrack=1#rd)，作者：ZeR0，编辑：漠影，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 +1 95 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/453363432)[智东西](https://36kr.com/user/453363432)特邀作者 **32**_收 藏_+1**0**_评 论_ _打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3908771208778885&title=%E5%85%A8%E7%90%83%E9%A6%96%E9%A2%972nm%20GPU%E6%9D%A5%E4%BA%86%EF%BC%8C%E8%8B%8F%E5%A7%BF%E4%B8%B0%E7%94%A9%E5%87%BA%E2%80%9C%E6%9C%80%E5%BC%BAAI%E6%9C%BA%E6%9E%B6%E2%80%9D%EF%BC%8CCPU%E6%80%A7%E8%83%BD%E5%B9%B2%E7%BF%BB%E8%8B%B1%E4%BC%9F%E8%BE%BE) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3908771208778885)后参与讨论 提交评论 0/1000 你可能也喜欢这些文章 [](https://36kr.com/p/3933014427286658)[都盯上了EUV光刻机](https://36kr.com/p/3933014427286658) [](https://36kr.com/p/3932085570197382)[挑战GPU、绕过HBM，深挖史上最大芯片背后的Cerebras](https://36kr.com/p/3932085570197382) [](https://36kr.com/p/3931792277879945)[马斯克，要颠覆EUV光刻机？](https://36kr.com/p/3931792277879945) [](https://36kr.com/p/3931631661956486)[芯片，转折点](https://36kr.com/p/3931631661956486) [](https://36kr.com/p/3929278398928769)[海外大厂同步锁价，本土模拟芯片迎来黄金机遇？](https://36kr.com/p/3929278398928769) 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[Kimi](https://ai.36kr.com/product-detail/14559) ## 36氪AI测评 选靠谱AI，看真实评测 查看 36氪AI测评官方交流社区 加入 ## 36氪项目推荐 咨询项目审核和入驻 联系 36氪项目推荐订阅号 关注 ### 下一篇 [刚刚，26年菲尔兹奖揭晓，王虹邓煜双双获奖，同出北大2007级](https://36kr.com/p/3908770399114628) 中国数学家首次同届夺得两枚菲尔兹奖牌 2026-07-24 关于36氪 * [城市合作](https://36kr.com/station-business) * [项目推荐](https://36kr.com/seek-report-new) * [我要入驻](https://36kr.com/p/3908771208778885) * [投资者关系](http://ir.36kr.com/) * [商务合作](https://36kr.com/p/3908771208778885) * [关于我们](https://36kr.com/pages/about) * [联系我们](https://36kr.com/p/3908771208778885) * [加入我们](https://zhaopin.36kr.com/) * [36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/)[36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/zh)[36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/de)[Ai产品日报](https://www.aicpb.com/) [网络谣言信息举报入口](https://36kr.com/refute-rumor-notice) 热门推荐 * [热门资讯](https://36kr.com/hot-list/catalog) * [热门产品](https://36kr.com/project) * [文章标签](https://36kr.com/tags) * [快讯标签](https://36kr.com/nftags) 合作伙伴 * [![Image 87: 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