C114讯 6月13日消息（岳明）在Generative AI向Agentic AI的演进浪潮中，要想继续留在“牌桌”上，产品技术创新和产业生态合作同样重要。
作为在Generative AI时代的赢家之一，AMD显然想赢得更大的牌局，但这并非易事，AMD该如何破局？太平洋时间2025年6月12日上午9:30，AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰（Lisa Su）博士在Advancing AI大会上给出了自己的答案：领先技术+开放生态+全栈方案！
在领先技术层面，AMD瞄准4000亿美元的AI硬件市场，已经构建起了包括CPU、GPU、DPU、FPGA等在内的完整技术堆栈，而且在快速价值迭代；在开放生态层面，AMD正在加大对ROCm软件生态系统的建设投入，最新版本ROCm 7已经面向生成式AI和高性能计算工作负载日益增长的需求做足准备；在全栈方案层面，AMD正在强化云边端协同的集成 AI 平台愿景，将推出基于行业标准构建的、开放且可扩展的机架级AI基础设施—“Helios”AI机柜。
技术领先：Instinct MI350系列GPU实现35倍推理性能提升
在上午的发布环节，采用台积电的3nm工艺，集成1850亿晶体管的Instinct MI350系列GPU无疑是最大亮点。
作为AMD历史上最为成功的产品之一，Instinct MI350系列GPU采用了CDNA 4架构，在性能、内存容量、带宽，GPU执行单元数量、吞吐性能等方面实现了全面进化，并且通过2.5D和3D先进封装技术实现了晶体管的更高密度集成以及更好的能效表现。
性能方能，Instinct MI350系列GPU支持多种浮点精度数据格式，包括FP8、FP6、FP4、FP16、BF16以及FP64等。相比前代产品，其AI算力得到显著增强，FP16性能达到18.5 PFlops，FP8为37 PFlops，FP6/FP4高达74 PFlops。MI350系列GPU的模型参数处理能力从7140亿激增至4.2万亿，提升近6倍，能够有效满足大语言模型和混合专家模型的训练与推理需求。
内存和带宽容量方面，这是AMD GPU产品区别于友商的强项。在Instinct MI350产品上，这种优势得到了进一步加强，其内存容量达到了288GB HBM3E，最大带宽能力为 8TB/s，无论是训练还是推理，都能获得更好的吞吐量。
对于如此高算力、高密度的AI硬件产品而言，散热和功耗是必须要面对的。Instinct MI350系列GPU可以支持风冷和直接液冷灵活配置，风冷机架中最多可部署64个GPU，液冷机架中最多可部署128个GPU，提供高达2.6 exaFLOPS 的 FP4/FP6 性能。
当然，对于最终用户而言，TCO是个更核心的话题。苏姿丰博士介绍，相比英伟达B200，AMD Instinct MI300X系列GPU每美元可处理的Token数量提升高达40%，相当于在运行大语言模型（LLM）时，单位成本下的计算效率提升40%。
而且在本次峰会上，AMD还剧透了下一代Instinct MI400系列GPU的特性，它将拥有高达40PF和20PF的FP4/FP8算力，并打在432GB HBM4内存，带宽将提升至19.6 TB/s，每个GPU的横向扩展带宽将达到300 GB/s，进一步为AI计算提速。
不仅在算力层面，在网络连接层面，AMD推出了业界首款支持超以太网联盟（UEC）特性的AI智能网卡——AMD Pensando Pollara 400，该AI智能网卡专为加速后端网络应用而设计，实现了400千兆比特每秒（Gbps）的以太网传输速率。
开放生态：开发者至上，全新ROCm 7+开发者云
开发者，开发者，开发者。
从会议现场某位演讲嘉宾的开场白中，我们就能深刻体会到软件和生态的重要性，而这也是AMD最大竞争对手英伟达的护城河。
对此，苏姿丰博士给出的答案是ROCm 7和开发者云。AMD对ROCm的愿景是通过一个开放、可扩展且专注于开发者的平台，为所有人解锁创新潜能。据苏姿丰博士介绍，过去一年中，ROCm迅速成熟，并深化了与主流开源社区的集成。如今，ROCm驱动着全球最大型的一些AI平台，支持Llama、DeepSeek等主流模型，特别是在最新的ROCm 7版本中实现了超过 3.5 倍的推理性能提升。
随着AI应用从研究转向企业世纪部署，ROCm也在同步演进。ROCm企业级AI将一套全栈式MLOps 平台推向台前，凭借支持超过 180万个Hugging Face模型的开箱即用体验，以及行业基准测试的引入，ROCm提供用于微调、合规、部署和集成的开箱即用工具，以实现安全、可扩展的AI。“ROCm 不仅是在追赶——它正在引领开放的AI革命”，苏姿丰博士在演讲中强调。
与ROCm 7相伴而来的，还有极具灵活性和可扩展性的AMD开发者云服务。AMD开发者云服务具备零设置环境、支持预安装的Docker容器和出色的灵活性、在Day-0生态的Instinct MI350系列GPU系统支持能力、拥有多元化的可扩展计算选项、为开发者提供免费额度等多重亮点。也就是说，无论是何种应用场景，AMD开发者云都提供了即时开始的工具和灵活性，让开发者在不受限制的环境中释放生产力。
全栈方案：“Helios”AI机架实现“集大成”
随着大模型训练和推理对算力需求的爆炸式增长，传统计算架构已难以支撑AI技术的代际跃迁。
超节点，作为AIDC算力Scale Up的当前最优解，通过内部高速总线互连，能够有效支撑并行计算任务，加速GPU之间的参数交换和数据同步，缩短大模型的训练周期，在性能、成本、组网、运维等方面，能为用户带来巨大优势。
AMD显然也看到了这个趋势。在Advancing AI大会上，AMD宣布正式推出Helios AI机柜基础设施，将包括AMD EPYC“Venice” CPU、Instinct MI400系列GPU和Pensando “Vulcano” AI 智能网卡——与ROCm软件统一整合为一个完全集成的解决方案。AMD的目标非常明确，那就是打造“The World’s Best AI Rack Solution”。
从现场披露的数据来看，Helios AI机架可容纳最多72块MI400系列GPU，总带宽260TB/s，HBM4内存总容量31TB、总带宽1.4PB/s。整机性能，Helios AI 机架可高达 FP8 1.4EFlops ( 140 亿亿次每秒 ) 、FP4 2.9EFlops ( 290 亿亿次每秒 ) 。
正如苏姿丰博士所讲的，AMD是唯一具备全面覆盖数据中心、边缘及终端设备端到端AI能力的供应商，拥有支撑全栈AI所需的硬件矩阵与软件实力。在过去的六年中，AMD EPYC在服务器CPU市场上实现了超过18倍的份额提升，从原来的2%上升到40%（1Q25）；我们完全有理由相信，在更加波澜壮阔的AI时代，在“领先技术+开放生态+全栈方案”的加持下，AMD将会迎来新一轮成长。 
