当地时间12月6日，在圣何塞举办的AMD Advancing AI活动上，AMD CEO Lisa Su释出重磅消息，为强劲的年终业绩画上一串惊叹号：盛传许久的MI300发布；终于兑现E级APU承诺；在ROCm软件领域取得显著进步，硬刚CUDA的薄弱环节继续得以强化。

随着生成式AI的快速发展，全球高性能计算需求不断增加，进一步推动了AI芯片的激烈竞争。以微软、Meta为首的大型云厂商也在寻求自研AI芯片或支持新的供应商，来降低对英伟达的依赖。AMD MI300 推出后，微软、Meta就在首批客户之列。

MI300两大系列：MI300X大型GPU、MI300A数据中心APU

在英伟达占据绝对地位的AI芯片领域中，AMD是为数不多具备可训练和部署AI的高端GPU公司之一，业界将其定位为生成式AI和大规模AI系统的可靠替代者。AMD与英伟达展开竞争的战略之一，就包括功能强大的MI300系列加速芯片。当前，AMD 正在通过更强大的 GPU、以及创新的CPU+GPU平台直接挑战英伟达H100的主导地位。

Lisa Su在开场演讲中谈到，包括GPU、FPGA等在内的数据中心加速芯片，未来四年每年将以50%以上的速度增长，从2023年的300亿市场规模，到2027年将超过1500亿。她表示，从业多年，这种创新速度比她以往见到的任何技术都快。

最新发布的MI300目前包括两大系列，MI300X系列是一款大型GPU，拥有领先的生成式AI所需的内存带宽、大语言模型所需的训练和推理性能；MI300A系列集成CPU+GPU，基于最新的CDNA 3架构和Zen 4 CPU，可以为HPC和AI工作负载提供突破性能。毫无疑问，MI300不仅仅是新一代AI加速芯片，也是AMD对下一代高性能计算的愿景。

生成式AI领域，MI300X正面挑战英伟达

AMD MI300X 拥有最多 8 个 XCD 核心，304 组 CU 单元，8 组 HBM3 核心，内存容量最大可达 192GB，相当于英伟达H100（80GB）的2.4 倍，同时HBM内存带宽高达5.3TB/s，Infinity Fabric总线带宽896GB/s。拥有大量板载内存的优点是，只需更少的GPU 来运行内存中的大模型，省去跨越更多GPU的功耗和硬件成本。

Lisa Su表示，生成式AI是有史以来要求最高的工作负载，需要成千上万的加速器来训练和完善数十亿参数的模型。它的“法则”非常简单，你拥有的计算越多，模型的能力越强，生成答案的速度就越快。

“GPU是生成式AI世界的中心。每个与我交谈的人都说，GPU计算的可用性和能力是AI采用的一个最重要的因素”，她兴奋地表示，“MI300X是我们迄今为止最先进的产品，也是业内最先进的AI加速芯片。”

Instinct平台是基于OCP标准设计的生成式AI平台，包括8个MI300X，可以提供1.5TB HBM3内存容量。与英伟达H100 HGX相比，AMD Instinct平台可以提供更高的吞吐量，例如运行176B的 BLOOM 等LLM推理时，性能提升高达 1.6 倍，并且是当前市场上唯一的能够对 70B 参数模型（如 Llama2）进行推理的方案。

此外，AMD宣布了与微软Azure等合作，通过将尖端的AI硬件集成到领先的云平台中，也标志着当前业界人工智能应用的持续进步。而在 Azure 生态系统中引入 AMD Instinct MI300X，也进一步巩固了AMD在云端AI的市场地位。

数据中心MI300A——E级APU成为现实

MI300A 是全球首款适用于HPC和AI的数据中心APU，结合了CDNA 3 GPU内核、最新的基于AMD“Zen 4” x86的CPU内核、以及128GB HBM3 内存，通过3D封装和第四代AMD Infinity架构，可提供HPC和AI工作负载所需的性能。与上一代 AMD Instinct MI250X5 相比，运行HPC和AI工作负载，FP32每瓦性能为1.9 倍。

能源效率对于HPC和AI领域至关重要，因为这些应用中充斥着数据和资源极其密集的工作负载。MI300A APU将CPU和GPU核心集成在一个封装中，可提供高效的平台，同时还可提供加速最新的AI模型所需的训练性能。在AMD内部，能源效率的创新目标定位为30×25，即2020-2025年，将服务器处理器和AI加速器的能效提高30倍。

对比MI300X的8个XCD核心，MI300A采用6个XCD，从而为CCD留出空间。APU的优势意味着，它拥有统一的共享内存和缓存资源，因此省去了在CPU和GPU之间来回复制数据。切换电源时，它只需运行GPU，在CPU上运行串行部分即可，由于省去复制数据的过程，因此性能表现更好。同时也可以为客户提供易于编程的GPU平台、高性能的计算、快速的AI训练能力和良好的能源效率，能够为需求严苛的HPC和AI工作负载提供动力。

美国即将推出的新一代 2ExaFLOPS (200亿亿次)的El Capitan超算将采用AMD MI300A，这将使得El Capitan成为世界上最快的超级计算机。

AI开源软件战略持续强化

AMD 发布了最新的ROCm 6开放软件平台，也是AMD对开源社区贡献最先进的库的承诺。Lisa Su表示，ROCm 6代表AMD软件工具的重大飞跃，进一步推进了AMD开源AI软件开发的愿景。该软件平台增强了AMD的AI加速性能，在 MI300 系列加速器上运行Llama 2 文本生成时，与上一代硬件和软件相比，性能提高约8倍。

针对生成式AI，ROCm 6增加了关键功能：包括 FlashAttention、HIPGraph 和 vLLM等。 AMD正在在与软件伙伴推进合作，例如PyTorch、TensorFlow、hugging face等，打造强大的AI生态系统，简化AMD AI 解决方案的部署。

此外，AMD 还通过收购开源软件公司Nod.AI，进一步增强为AI客户提供开放软件的能力，使他们能够轻松部署针对AMD硬件调整的高性能AI模型。并且通过与Mipsology的生态系统合作等，持续强化其开源的AI软件战略。

AMD致力于建立一个开放的软件生态系统，利用广泛的开源社区基础来加快创新步伐，同时为客户提供更多的灵活性。不得不说，对标英伟达在AI领域强大的CUDA生态，此举是AMD将其自身打造为有力的AI竞争者的关键环节，也有助于AMD切入CUDA现有的市场。

三代产品演进，Lisa首谈三大AI战略

前不久，AMD在公布2023年Q3财报时，预计到 2024 年数据中心 GPU 收入将超过20 亿美元，实现大幅增长。当时，这种加速的收入预测主要取决于以AI为中心的解决方案，能够满足跨行业的各种AI工作负载的能力，这也是最新推出的MI300获得业界高度关注的一个原因。

AMD的加速芯片之旅，始于第一代基于CDNA计算架构的MI100，通过一些HPC的应用和部署，为MI200取得更广泛的商业成功铺平了道路。MI200量产出货已有几年，在大型HPC和前沿AI部署应用方面收获颇丰，并且是超级计算机500强榜单的第一名。

也正是经过这两代产品的打磨，使AMD真正对AI工作负载、软件需求等有了更深入的理解，为MI300打下了坚实基础。当前，MI300A主要专注于HPC和AI应用，是全球首个数据中心APU。MI300X则专为生成式AI而设计，通过硬件和软件全面提升，使得该产品的应用门槛进一步降低。

Lisa Su在大会上首次谈到了AMD的三大AI战略：首先，AMD始终提供通用的、高性能的、节能的GPU、CPU和用于AI训练和推理的计算方案；其次，将继续扩展开放、成熟和对开发人员友好的软件平台，使得领先的AI框架、库和模型都完全支持AMD硬件；第三，AMD将与合作伙伴扩大联合创新，包括云提供商、OEM、软件开发人员等等，实现更进一步的AI加速创新。