美国加利福尼亚州10月10日，AMD Advancing AI 2024在旧金山Moscone Center举行，这是当地最大的会议和展览综合体。AMD当天的活动，数百名开发者到达现场参加，及国内几家行业媒体受邀参加了这次活动。
这是AMD今年在AI领域非常重要的一次发布，特别是面向数据中心，CPU、GPU、网络技术这三大方向的最新进展，堪称是AMD的里程碑式突破，为AMD在数据中心下一阶段的发展打下坚实基础。
1530亿晶体管、HBM3E内存，性能怪兽AMD Instinct MI325X来袭AMD于去年12月推出了Instinct MI300X加速器，这是AMD历史上销售业绩表现增速惊人的产品，不到两个季度内，销售额就超过了10亿美元。此外，业界普遍认为这是首个真正能与NVIDIA在AI加速领域竞争，甚至实现了性能赶超的产品。 今年7月，AMD 2024年Q2财报发布后，AMD董事会主席及首席执行官Lisa Su博士强调，客户对于Instinct系列和ROCm的路线图反响积极，AMD很满意目前在GPU领域的发展势头。预计数据中心GPU收入在2024年将超过45亿美元，高于4月份预期的40亿美元。 Advancing AI 2024上，AMD推出了下一代Instinct MI325X。它采用了和上一代MI300X同样的CDNA 3架构，配备了256GB HBM3E内存，能够实现6TB/秒的本地内存带宽。
根据AMD公布的数据，Instinct MI325X的容量比NVIDIA H200增加 1.8 倍，带宽提升 1.3 倍。与 H200相比，Instinct MI325X 在 FP16 和 FP8 的峰值理论计算性能上分别提升了 1.3 倍、2.6倍。从这些数据来看，Instinct MI325X在基础模型训练、微调和推理方面将达到更高性能，有助于用户在系统、机架和数据中心级别创建更高性能的AI 解决方案。
相较于H200，MI325X在运行Mixtral 8x7B 时可提供 1.4 倍的推理性能（FP16），运行Mistral 7B时可提供1.3 倍的推理性能（FP16），运行Llama 3.1 70B 时可提供 1.2 倍的推理性能（FP8）。
AMD的CDNA3架构已经在MI300系列中得到了验证，它在性能、效率和可编程性都达到了新的高度，通过采用3D封装技术，它重新分配了处理器中的计算、内存和通信元素，形成了异构封装。这种对物理实现的全新设计，帮助AMD显著提升计算和存储等关键能力。 AMD Instinct MI325X预计于今年Q4开始生产出货，并预计在 2025 年Q1，包括 Dell Technologies、Eviden、Gigabyte、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo、Supermicro 等多家平台供应商将会广泛提供相应的产品。 此外，Instinct未来两年的产品路线图也在此次大会上予以公布，基于CDNA 4的MI350系列或将于2025年下半年发布，它将继续在内存容量方面保持领先，每个加速器可支持高达 288GB 的 HBM3E 内存，同时也将会比基于CDNA 3的加速器实现35倍的推理性能提升。2026年，更具雄心的MI400系列或将推出，该系列将会基于CDNA“下一代”架构。
构建生成式AI所需的网络能力：Pensando Salina DPU+ Pensando Pollara 400应对生成式AI所带来的大规模计算集群的显著增长趋势，超大规模数据中心的网络能力越来越成为计算性能提升的关键。AMD正在通过可编程DPU提供下一代AI网络支持。该网络主要包括两部分：前端负责向AI集群传递数据和信息，后端则管理加速器与集群之间的数据传输。 为了有效管理这两部分网络，并在整个系统中实现高性能、可扩展性和高效率，AMD推出了Pensando Salina DPU作为前端，以及行业首款符合超以太网联盟（UEC）标准的AI网络接口卡（NIC）——Pensando Pollara 400作为后端。
Pensando Salina DPU是AMD可编程DPU的第三代产品，相比上一代，其性能、带宽和扩展性提高了2倍，支持400G吞吐量。可实现快速数据传输的Pensando Salina DPU在AI前端网络集群中至关重要，优化了数据驱动AI应用的性能、效率、安全性和可扩展性。 Pensando Pollara 400搭载了AMD P4可编程引擎，是行业首款符合UEC标准的AI NIC。它支持下一代RDMA软件，并由开放的网络生态系统支持，能够在后端网络中对加速器之间的通信提供了领先的性能、可扩展性和效率。
成立于去年夏天的UEC在迅速壮大，目前已经超过97家成员。该联盟致力于构建基于以太网的统一通信堆栈，以支持AI和HPC数据中心的高性能网络连接需求。该联盟的技术目标包括开发超以太网通信的规范、API 和源代码，更新现有协议，以及引入用于遥测、信令、安全和拥塞管理的新机制。 基于这些实现方式，UEC希望为业界在NVIDIA InfiniBand之外提供一种新的选择。根据AMD最新公布的数据，以太网RoCEv2方案比NVIDIA InfiniBand可实现50%的TCO降低；在更大规模的GPU集群连接方面，灵活性也极大提升，比起Infiniband最多4.8万个GPU，以太网RoCEv2方案可支持超过100万个GPU。
今年Q4，Pensando Salina DPU和Pensando Pollara 400将与客户进行样品测试，预计在2025年上半年正式上市。
第五代AMD EPYC亮点密集：3/4nm、192核、5GHz频率根据最新的Mercury研究报告，AMD目前拥有34%的服务器CPU份额，达到了AMD史上新高。Lisa Su强调，AMD已经在数据中心基础设施领域形成了深厚积淀，CPU一直在稳健增长。经过五代产品的更迭，如今，AMD EPYC CPU正在驱动下一个创新浪潮，更高效地为数据中心和IT环境创造价值。
第五代AMD EPYC处理器代号Turin，采用Zen 5架构，兼容广泛部署的SP5平台，核心数量范围从8核最多可到192核。相比于Zen 4，Zen 5架构在企业和云工作负载中，可提供最高17%的IPC提升，而在AI和高性能计算（HPC）中IPC提升可达37%。
在前几代的基础上，AMD EPYC 9005系列处理器进一步提升了性能和能效，最高配置的192核CPU，性能相比竞争对手提升高达2.7倍。其主要特性包括：
每个CPU提供8至最多192的核心数量选择，采用“Zen 5”和“Zen 5c”核心架构每个CPU支持12个通道的DDR5内存支持最高DDR5-6400 MT/s领先的加速频率高达5GHz支持AVX-512，具有完整的512b数据通道可信的I/O用于保密计算，系列中每个部件均在进行FIPS认证
该系列的64核的AMD EPYC 9575F专为需要强大主机CPU能力的GPU驱动AI解决方案量身打造，可提供最高5GHz的频率，相较于竞争对手3.8GHz的处理器，处理速度提升28%。并且，可助力1000节点的AI集群每秒处理多达70万token，更高效地完成更多任务。 采用AMD EPYC 9575F和MI300X的方案，与Intel 至强8592+和MI300X的方案相比，训练和推理性能分别可实现20%和8%的提升。
采用AMD EPYC 9575F和NVIDIA H100的方案，与Intel 至强8592+和NVIDIA H100的方案相比，训练和推理性能分别可实现15%和20%的提升。
根据AMD公布的最新资料，第五代AMD EPYC处理器在商业IT的各种服务器工作负载方面优势也在提升。使用基于AMD EPYC 9965处理器的服务器，与基于Intel Xeon 8592+ CPU的服务器相比，有如下优势：
在视频转码等业务应用中，结果生成时间提高最多4倍。在解决全球最具挑战性问题的科学和HPC应用中，洞察时间提高最多3.9倍。在虚拟化基础设施中，每核性能提高最多1.6倍。除了在通用工作负载中的性能和效率提升外，第五代AMD EPYC处理器还能够快速实现AI部署，无论是运行CPU还是CPU+GPU解决方案。与竞争对手相比，192核EPYC 9965 CPU在端到端AI工作负载（如TPCx-AI）上，性能提高最多3.7倍，这对推动高效的生成式AI方法至关重要。在中小型企业级生成式AI模型（如Meta的Llama 3.1-8B）中，EPYC 9965的吞吐量性能提高1.9倍。
第五代AMD EPYC处理器的全系列产品现已上市，得到了Cisco、Dell、Hewlett Packard Enterprise、Lenovo和Supermicro以及所有主要ODM和云服务提供商的支持。通过采用这些新处理器，客户可在现代化数据中心，实现391,000个SPECrate @2017_int_base通用计算性能，获得出色的多种工作负载性能，同时估计可节省71%的功耗和约87%的服务器数量。
AMD端到端AI布局全面强大通过全面的布局，AMD端到端的AI布局已经全面成型且逐渐强大。 除了面向数据中心的产品发布，AMD还在这次大会上推出了最新的锐龙 AI PRO 300系列商用移动处理器，这也是其适用于AI PC的第三代商用处理器，可为Windows Copilot+PC提供最高至55 TOPs AI算力的处理能力，这一出色性能也使得该处理器成为了行业新标杆。 正如Lisa Su在会上所说，接下来的十年，AI还会带来很多全新的体验，计算会成为生活中更重要的一部分。一直以来，AMD在硬件上花了很多时间，而这才是提供AI完整路线图的根本所在。如今，纵观AMD的整个投资组合，全面的硬件产品线、开放的软件生态等等，正在推动AMD成为端到端的AI领导者，打造更为有力的AI基础设施解决方案。