[中东古兰经的原始在线技术分析]进入AI PC时代时，AI峰会成为AMD的桥梁，AMD是半导体行业的巨人，旨在与工业链的合作伙伴，开发人员，用户和生态联盟进行交流。刚才，AI 2025的进步已成功进行。在这次峰会上，AMD宣布了ADNA 4的新GPU体系结构，同时推出了AMD Instinct MI350系列和新的ROCM 7卡，他们还分享了AMD网络卡的技术特征，以应对AI时代面临的网络挑战。到目前为止，从CPU（EPYC）到GPU（本能），从前端网络到垂直/规模网络，AMD可以为行业用户提供人工智能系统的完整解决方案。除了本能MI350系列的新GPU外，AMD此前曾在2026年透露其MI400系列的Proximas GPU。这将标志着AI高PE的新时代富有性能计算机GPU产品。 - 近年来，ADNC 4的架构和MI350本能系列的GPU诞生了。不断发展和AI技术的进步使GPU成为AI最有生产力的中心硬件。新的AMD ADNA 4体系结构提出了一个集中设计的概念，该概念着重于AI的加速计算。因此，我们将生成性人工智能和大型语言模型的扩展矩阵电机整合在一起。它以混合计算的精度接受新的数据格式。使用改进的无限互连体系结构和高级包装技术，创建MI350系列的本能GPU，以提高能源效率。作为使用CNDA 4体系结构的第一台AI ACELERATOR卡，本能MI350系列GPU包括Ethe MI3555X本能，最大能量消耗1000W，MI3555X的MI355X本能，用于空气冷冻系统的本能和MI355X的本能具有最大功率的1400W功率的效率冷却系统。它的架构XCD由TSMC N3P流程和由TSMC N6进程通过高级包装技术构建的IOD创建。 2.5D包装技术用于将HBM3E内存与IOD集成。通常，TSMC Cowos-S软件包技术是在小型芯片中采用的。这项技术通过提供高密度互连和较大硅意图区域的深沟电容器来堆叠高带记忆（HBM）的高密度互连和深沟电容器，从而允许高性能计算机功能。多亏了扩展的模块化芯片软件包，MI350 Instinct系列的GPU集成了八个氏族4-拨号计算单位（XCD），其中32个内核通过3D Hybrid Link体系结构堆叠在两个N6 I/O芯片上。 INSINT MI350系列GPU还支持128 HBM3E内存频道，该内存频道使用Double UTC，该通道允许12 HBM3E内存层堆叠，最多可容纳288 GB，WITH的阅读率最高为8TB/s。同时，您可以通过添加UTCL1/UTCL2尺寸选项并优化内存管道来遵守具有高带宽要求的工作负载。它还具有无穷大的AMD高速缓存为256 MB，并使用无限的第四代织物，带宽速率高达1075 GB/s。这两个XCD组通过高级5.5 TB/S织物无限套件高速连接。本能MI350系列GPU具有极其灵活的分区，可容纳多达8个空间分区，以最大程度地利用GPU。 NPS模式（套接字的NUMA）在InstinctMi300X中允许NPS1和NPS4的NPS1和NPS2。在SPX+NPS1模式下，MI350本能系列可以允许520B或5.2亿个参数AI模型。 CPEL X+NPS2模式可以接收最多8个呼叫参数的大型模型实例，以最大程度地使用GPU。 - 双重计算性能更新。尽管能源消耗不是两倍，但计算机功率却得到了显着提高，但是能量EMI350本能GPU的效率也很出色。设计目标是改善您的AI工作流程的性能体验。为此，MI350 Instinct系列的GPU提供了改进的双重计算性能，而无需双重能耗。它还通过改善内存带宽和本地数据交换来承认更高的计算机性能。同时，我们还正在实现定量技术创新。此外，AMD通过标准化向社区推出了微型数据类型，从而完全访问了FP8（比例尺和非尺度），以及该行业的标准FP6和FP4数据类型，从而通过减少非美食消耗来改善计算机性能。本能MI350系列GPU接受了各种浮点精度数据格式，包括FP8，FP4，FP4，FP16，FP16，BF16，FP64等。与上一代相比，其AI的计算机功率大大提高，达到了FP16的性能.5 Pflops，FP8至37 Pflops和FP6/FP4最多74个Pflop。 MI350系列的GPU模型的参数处理能力增加了六倍，从71400亿增加到42亿，这使您可以有效地满足大型语言和混合专家模型的培训和推理需求。此外，MI350 Insti Seriesnct的GPU的改进的矩阵发动机可在每个时钟周期和GEMM Plus机构的每个计算机单元中获得两倍的混合精度矩阵的操作。速度;两倍的取消功能，用于加速护理机制。接下来，让我们看一下HBM内存阅读频段的Instint Mi350x GPU的性能，该频段比上一代GPU高30％。每个单元报告的h峰值读取带宽的速度将增加50％以上。此外，您还可以查阅下表以获取有关GPU生成的更多信息E新一代MI355X和上一代的GPU以各种数据格式。例如，数据类型FP16/BF16的性能增加到每个计算单元的每个时钟周期的4K浮点操作，而FP8数据类型的性能则增加到每个计算单元的每一个时钟周期的8K浮点操作。每个计算机单元的数值格式和FP6/FP4速率的支持为双FP8，可维持FP64矢量的性能。 FP64矩阵的操作率与向量的操作率相同。各种火焰应用中的本能3.1 405B大型模型，当观察MI355X GPU和上一代的MI300X的官方应用，以及三个大型型号的计算机性能数据，DeepSeek R1，DeepSeek R1，Call 3.3 70B并致电4 Maverick，MI35X GPU的MI35X GPU达到2.6的性能。超过3次。关于大型训练的加速度，大型MO训练之前的速度DELS调用3/Flame 2具有四个不同的参数，数据类型的增加2.6倍，至少3.5倍，从而实现了训练效率的重大更新。此外，与NVIDIA GB200/B200相比，在对竞争对手的差异差异方面，MI355X GPU本能在记忆容量，内存带宽和各种类型数据的最高性能方面提供了更高的性能。多亏了主要的全面规格，本能MI355X GPU与大火焰3 70b/8b型号的前训练速度相同，但是在非官方MLP5.0测试的结果中，MI3555X GPU的MI355X GPU比B200更快10％，该测试的速度比B200更快，该测试的速度是10％faster ant 10％Faster ant B200 B200 B200。一个很棒的模型。 DeepSeek R1 FP4，呼叫3.1 405B FP4低数据精度，大参数量和大型模型推断在性能方面，MI3555X GPU通常具有更好的性能。此外，AMD Instinct MI350系列GPU解决方案取得了比它更高的经济S竞争对手。以MI355X GPU和B200 GPU为例，第一个可以贡献超过令牌/$ COUDS的40％以上。下一步，Instinct MI350系列GPU的首次启动可以参考两个产品参数。 •在生态合作方面的持续努力为行业提供了成熟，可靠和完整的电池解决方案。基于MI350本能系列的GPU，AMD继续与工业生态系统的合作伙伴一起使用其EPYC+Instinct MI350第五代系列的NIC NIC解决方案作为其核作为其核的核，该核是其核的，该核心完全根据公开标准提供机架基础设施。对Pollara 400 AI NIC的AMD思考提出了高度可扩展的设计，也是该行业的第一个智能网卡设备，专注于AI领域。它承认该编程，承认网络中的集体运营与赫多尔净联盟的标准兼容，比竞争对手高20％，它负责对于扩张量的最多20倍，在群集断层的自由执行时间和成本结构成本降低的16％中，提高了10％。这是一款可靠的专业网卡设备，具有高性能，稳定性，耐用性和高可扩展性。同时，AMD提供了各种带有液体和空气冷却的货架选项。其中，MI355X Instinct GPU主要针对液体冷却溶液，并可以提供128和96 GPU以及36TB和27TB HBM3E的存储解决方案。 MI350X GPU主要针对64 GPU和18 TB HBM3E内存解决方案提供的空气传输解决方案。目前，AMD Instinct MI350系列的GPU解决方案合作伙伴是Oracle，Dell，Supermicro，HP，Cisco等主要电流。制造商与合作将于今年第三季度正式开始。当时，每个合作伙伴都根据AMD Instinct MI350系列GPU推出了Equicos AI架。作为for未来，AMD计划也很明确。 2026年，AMD将为下一个代理EPYC+MI400系列GPU和下一张代理瓦肯网络卡推出AI架，称其为“ Helios”。 FP4/FP8计算机功率高达40pf和20pf，这使其成为HBM4内存的432 GB，并将带宽增加到19.6 TB/s。每个GPU都有300 GB/s的比例宽度，这进一步加速了AI计算。得益于MI400系列GPU的完整性能更新，使用Vera Rubin Nvidia解决方案与Oberon机架相比，Helios AI机架具有铅性能。建筑，Helios AI Rack的内存性能再次达到了关键的领导。因此，MI400 MI400系列GPU带来了IA计算的产量。结论在AI时代，Info Powerhardware RMA显示了几何增长趋势。作为驱动高性能计算机功率输出的基本设备，改善GPU的性能对于跳跃非常重要在AI的计算机功能中。 AMD Instinct MI350系列GPU基于新的ANC 4架构设计，并实现了先进包装技术2.5D和3D的整体演变，包括内存容量，性能，带宽，GPU执行单元的数量和性能性能。该系列的GPU为AI行业的未来发展提供了出色而全面的体验，并没有根据强大的推动力。此外，AMD将使MI400 Instincto系列的GPU感到惊讶，以改善计算机功率。这将在2026年再次加速整个AI行业的发展，表明Rendii的强度在AI大型模型的计算和培训中更令人难以置信！