这一天是美西时间10月10日，位于旧金山的Moscone Center从清晨起就人头涌动，大家都在坐等这场发布。

　　随后，AMD 董事会主席及首席执行官 Lisa Su博士登台，她的开场开门见山：

　　· “高性能计算是现代世界的基本组成部分，AMD在推进AI的过程中，也推动了对更多计算的需求。AMD真正致力于推动高性能计算和AI基础设施的开放式创新。”

　　· 以及Lisa Su博士接下来一句打趣的话：“我们今天会聊很多AI的内容，如果大家没意见的话。”

　　话音落下，既为今天的这场活动，也为今年的她掌舵AMD第十周年，定下一个主基调。

　　在持续两小时密集的发布里，Lisa Su博士一一亮出核心产品升级，重点包括四款新品：第五代EPYC服务器“Turin”、AI加速器“Instinct MI325X” 、面向AI PC的处理器“Ryzen AI 300 PRO”、以及第三代DPU Pensando系列，用一张完整的CPU、GPU、DPU版图，强化从数据中心、到PC市场、到边缘计算的疆土，形成了某种意义上的“狼群效应”。

　　要知道，今天当我们热议AI，不再只是在谈技术，可能是在谈关于“如何加速拥抱AI”，关于“如何最大化释放AI价值”，以及关于“如何为正确的应用选择正确的计算”，这些话题，或许没有放之四海皆准的答案，而AMD对此分享了核心策略。

　　Lisa Su博士直言，对于AMD来说，AI平台有四个关键：1、一个用于训练和推理的最强计算引擎;2、一个开放的、经过验证的、对开发者友好的软件平台;3、一个共同创新的AI合作伙伴系统;4、在集群水平上的系统设计。

　　与这一雄心相匹配的，就是接下来出场的王牌产品了。

　　第一张王牌：EPYC升级，CPU也可以是AI的好搭子

　　CPU，是AMD多年来持续攻城略地的领域。

　　回顾过去的7年，自2017年重回数据中心市场后，AMD一路打开局面：随着第一代Naples EPYC 7001系列、第二代Rome EPYC 7002系列、第三代Milan EPYC 7003系列、第四代Genoa EPYC的到来，AMD在数据中心的CPU市场份额从2018年还只有2%、2020年达到8%、2022年达到27%，到今年上半年已攀升至34%。强势程度可见一斑。

　　所以当“34%”这个数字出现时，现场响起了一阵掌声，EPYC被Lisa Su博士称为是“现代数据中心的首选CPU”，目前已在全球覆盖超过350个OEM平台和超过950个云实例。

　　紧接着，AMD正式官宣第五代EPYC新品：EPYC 9005系列，代号“Turin”!

　　第五代EPYC提供两种不同的核心配置：一个是基于Zen 5架构，拥有128核、256线程，采用4nm;另一个是基于Zen 5c架构，拥有192核、384线程，采用3nm。

　　性能方面，该处理器在计算、内存、IO平台连接、安全四个层面做了全面升级。

　　具体而言，“Zen 5”为EPYC 9005系列带来了在云、企业工作负载中的IPC提升17%，以及在AI、HPC应用中的IPC提升37%。

　　市场经常拿AMD EPYC与英特尔至强芯片做对比，而AMD则直接在现场用一系列参数对其“贴脸开大”。比如，在行业标准的SPEC CPU 2017基准测试中，192核EPYC 9965对比英特尔64核至强8592+提升2.7倍，其他对比参数如下图。

　　没有对比就没有伤害，由于性能上更强劲，也带来了应用上的更佳表现。比如在视频转码、图像渲染、商业App、数据库等如下图中的8个用例，EPYC 9965都扛的住对比。

　　甚至，Lisa Su博士在这里给CIO等技术负责人算了笔账：那些4年未更新的数据中心，如果从二代至强铂金8280升级到EPYC 9665，只需131台服务器就能达到原来1000台的性能水平，从而节省87%的占地空间、降低最多68%功耗、三年TCO成本节省最多67%，再加上企业软件许可成本，这意味着企业可在6-12个月内实现投资收支平衡。

　　此外，AMD还提供了一套完整的软件生态系统，实属面面俱到了。

　　而针对客户现在流行用“CPU+GPU组成超高性能的AI计算系统”的这种混搭做法，EPYC也是最佳搭档。因为不管你用的是AMD的Instinct MI300X系列，还是友商的H100系列，EPYC都可以放大GPU的能力。

　　比如搭配MI300X GPU，相比至强8592+，EPYC 9575F可将GPU系统的推理性能、训练性能分别提升8%、20%;同样是搭配英伟达H100，EPYC 9575F可将GPU系统的推理性能、训练性能相比至强8592+分别提升20%、15%。

　　并且AMD连量身定制的混搭方案也奉上了，以下两张图分别是：适配Instinct系列GPU的EPYC AI主机CPU型号，以及适配英伟达GPU的EPYC AI主机CPU型号。

　　价格方面，EPYC 9005全系列一共多达27款，包括22款Zen 5、5款Zen 5c，其中的“顶配”EPYC 9965，采用192核、384线程、384MB三级缓存，主频2.25-3.7GHz，热设计功耗500W，价格为14813美元(约合10万元人民币)。

　　第二张王牌：GPU界的诚意之作，Instinct MI325X不惧比较

　　要说英伟达在AI芯片领域占据强势地位，那么放眼望去，AMD或许是为数不多能在模型训练，推理等场景提供全链条对标技术的公司之一。

　　目前分析师的共识是，AMD预计将在未来几年夺食AI加速器市场约5%至7%的份额，而美国银行证券分析师Vivek Arya直指，如果到2026年底，AMD的份额能达到 10%，那么该公司的销售额将增加约50亿美元。

　　而作为AMD的AI加速器扛把子Instinct，此前也公布了直至2026年的最新路线图，卷出了“年更”节奏：2024年Q4将带来Instinct MI325X;2025年，采用CDNA 4架构的Instinct MI350系列将会问世，搭载3nm工艺;2026年，CDNA“Next”架构将登场，用于Instinct MI400系列。

　　照此节奏，AMD这次就正式推出新一代AI加速器“选手”——Instinct MI325X。

　　Instinct MI325X采用CDNA 3 GPU架构，由于配备了速度更快、密度更高的HBM3E内存，比上一代产品实现了内存带宽提升到6TB/s、容量提升到256GB。另外，它在FP8和FP16精度下分别达到2.6 PF和1.3 PF的峰值理论性能。

　　由8张MI325X集成的GPU平台有2TB HBM3E内存，FP8精度下的理论峰值性能达到20.8 PF，FP16精度下达到10.4 PF。系统配备 AMD Infinity Fabric 互连技术，带宽高达896 GB/s，总内存带宽达到了 48 TB/s。

　　从推理性能来看，相比英伟达H200 HGX，无论单卡还是8卡平台，MI325X服务器平台在跑不同的大模型时，推理性能领先20%-40%。

　　从训练性能来看，单张MI325X训练Llama 2 7B的速度超过单张H200。而8张MI325X训练Llama 2 70B的性能，基本与H200 HGX持平。

　　MI325X将于2024年第四季度开始投产，而合作伙伴的整机系统、基础架构解决方案，将从2025年第一季度起陆续推出。

　　不过到那时，隔壁友商将大规模量产某芯片，所以不知是否嗅到危机，这次除了MI325X之外，AMD还预告了它的继任者MI350系列。

　　MI350系列采用CDNA 4 架构，3nm工艺，配备高达288GB的HBM3E高带宽内存，它的一个重要更新是新增对FP4/FP6数据类型的支持，推理性能相比基于CDNA 3的加速器有高达35倍的提升，有望在2025年下半年上市。

　　相比MI325X，MI355X的FP8和FP16性能提升了80%，FP16峰值性能达到2.3PFLOPS，FP8峰值性能达到4.6PFLOPS，FP6和FP4峰值性能达到9.2PFLOPS。

　　而相比8卡MI300X，8卡MI355X的AI峰值算力提升多达7.4倍、HBM内存提高1.5倍、支持的模型参数量提升了6倍。

　　当然我们都知道，要打造一款成功的AI加速器，一定少不了的关键三要素是：硬件、软件、生态系统。

　　软件方面，AMD ROCm开发平台是一套完整的AI软件栈，从底层的“硬件”，到中间的“开发工具”，再到上层的“AI模型与算法”，丰富程度堪称百宝箱。

　　关键的是，ROCm还在持续进化。不但支持几乎所有的AI框架与模型，还在不断优化对GenAI的支持，惠及开发者。

　　生态方面，AMD的策略分两步走，一方面对外在不断壮大Instinct的“朋友圈”，比如微软、OpenAI、Meta都在越来越多的选择Instinct;再比如，AMD加强了与Hugging Face和Meta的合作，对于超过100万种主流模型都能做到开箱即用。

　　在现场播放的视频片段中，AMD 董事会主席及首席执行官 Lisa Su博士对话微软CEO萨提亚·纳德拉，萨提亚分享说道：为企业带来成本效益，是目前AI开发最重要的指标。他同时提到：

　　“过去四年来，微软一直在利用AMD的AI创新来支持自己的云创新，这对两家公司来说都是一个非常有益的反馈循环，并且会带来回报。”

　　另一方面，除了对外培养生态伙伴，AMD对内也在通过一系列并购，扩大自身的AI商业版图。其中仅过去几个月就完成了两笔收购：

　　7月份，AMD以6.65亿美元的价格，完成了对欧洲最大的私人AI实验室Silo AI的收购，获得了端到端AI解决方案、约300名AI专家，势必会增强在欧洲的AI业务实力;8月份，AMD又以49亿美元并购AI系统企业ZT Systems，ZT Systems专门设计、集成、制造、部署AI系统，也是Open AI的系统供应商，这项并购案有望强化AMD在数据中心的AI基础架构，如系统设计、集成能力。

　　第三张王牌：无网络不计算的DPU

　　可以肯定地说，在实现AI最佳性能的过程中，网络是根基。

　　“糟糕的网络可能会给AI集群造成重大瓶颈。”AMD高级副总裁、数据中心嵌入式解决方案事业部总经理Forrest Norrod指出，AI模型平均有30%的训练周期时间都花在网络等待上。在训练和分布式推理模型中，通信占了40%-75%的时间。

　　AI网络可以分为「前端」和「后端」：「前端」向AI集群提供数据和信息，可编程DPU从而不断发展;「后端」管理加速器与集群间的数据传输，可获得最大利用率。

　　为了有效管理这两个网络，并推动整个系统的性能、可扩展性和效率提升，AMD这次发布了两款新品：用于前端网络的Pensando Salina 400 DPU、用于后端网络的Pensando Pollara 400网卡。

　　其中，Salina 400是AMD第三代可编程DPU，支持400G吞吐量，可实现快速数据传输速率，可为数据驱动的AI应用优化性能、效率、安全性和可扩展性。

　　而Pollara 400则采用AMD P4可编程引擎，支持下一代RDMA软件，并以开放的网络生态系统为后盾，对于在后端网络中提供加速器到加速器通信的领先性能、可扩展性和效率至关重要。

　　第四张王牌：AI PC时刻的杀手锏，专攻企业级需求

　　AI让PC市场焕发新生的故事，不只发生在消费级市场，同时也在企业级市场上演，或是提质提效，或是激发创造。

　　而在最早一批带动AI PC活力的先锋队伍里，AMD是其中不容小觑的一员，毕竟这家巨头有着“全球首家在x86处理器中集成NPU AI独立引擎”的风光伟绩。

　　继今年6月份推出第三代AI PC处理器锐龙AI 300系列处理器(代号Strix Point)之后，AMD这次又正式官宣新成员——锐龙AI PRO 300系列，这已经是AMD面向商用AI PC的第三代产品。

　　梳理历代产品，2023年6月，AMD通过锐龙PRO 7040系列首次叩开商用AI PC的大门，NPU算力达到10 TOPS;2024年4月，锐龙PRO 8040系列亮相，NPU算力提高到16 TOPS。

　　如今，锐龙AI PRO 300系列的算力最高可达到55TOPS，完全满足Copilot+PC的条件，支持包括电话会议实时字幕、语言翻译、AI图像生成等功能。所以AMD称，该系列处理器是首款专为企业Copilot+PC而设计的芯片。

　　此次锐龙AI PRO 300的首发阵容有三个型号，分别是：锐龙AI 9 HX PRO 375、锐龙AI 9 HX PRO 370、锐龙AI 7 PRO 360。

　　性能方面概括而言，锐龙AI PRO 300系列基于4nm，主要有四项更新：CPU部分采用Zen 5架构(最多12核、24个线程)，NPU采用了XDNA 2架构，GPU采用了RDNA 3.5架构(最多16个计算单元)，以及针对企业加入了AMD PRO安全技术。

　　其中关于安全的AMD PRO技术，通过多层软件和硬件级防护避免商用客户受到威胁;而AMD AI PRO技术则通过AI来加强安全，反钓鱼主动防御先进威胁;另外AI增强的威胁检测系统，也能提升网络安全性，在像医疗和金融等领域按照相应标准实现更好的防控。AMD预计到明年，将会有超过100款商用AI PC平台采用锐龙AI PRO技术。

　　续航方面，由于4nm制程工艺，搭载该处理器的AI PC续航可达23小时;连续使用Microsoft Team，续航超过9小时。

　　不难看出，AMD对于这颗芯是寄予了厚望，正如Lisa Su博士所说：“锐龙AI PRO 300是为了提供最佳性能、长续航、安全性、可靠性、以及企业所需的一切而构建的。”

　　以上不难看出，这一次，AMD是做足了准备而来。

　　印象中现场还有这样一幕，在大会接近尾声，Lisa Su博士登台致谢，其中提到了所有到场为AMD站台的合作伙伴，Google、甲骨文、微软、Meta、Dell、HPE、Databricks等等，给这场有些“火药味”的发布画上了一个还算融洽的句号。

　　如同开篇所提，今年是Lisa Su博士掌舵AMD的十周年，在这一过程中，Lisa Su博士带领AMD公司从一个充满挑战的位置，逐渐突出重围成为AI赛场的一匹黑马。

　　某种意义上，这或许就像她在个人社交平台上所写的一样：

　　“尽管过去十年令人惊叹，但最好的还在后头。”

　　来源：至顶网