10月11日消息（岳明）让我们把时钟拨回到7年前，2017年6月，AMD推出了公司面向数据中心市场的EPYC系列，凭借多核设计、PCIe 扩展选项以及原始内存带宽等优势，EPYC开始展露头脚。
七年后的今天，AMD EPYC CPU市场份额已经从原来的不足2%，持续成长到今年上半年的34%，七年之内实现了17倍的份额提升！但这显然不是AMD的终极目标。
在本周举行的Advancing AI 2024大会上，AMD董事会主席兼首席执行官苏姿丰博士指出，“展望未来，我们看到，2028年，数据中心、人工智能、加速器市场将增长至5000亿美元。通过我们扩展的芯片、软件、网络和集群级解决方案，我们致力于提供大量开放式创新。”
端到端的AI，这将是AMD的新战场，而且AMD已经做好了全方位的准备。
全方位升级：第五代EPYC处理器重磅登场
作为AMD的明星产品，在今天的Advancing AI 2024大会上，AMD正式发布了家族代号为“Turin”的第五代EPYC处理器，全系采用台积电3/4nm制程工艺打造，最高支持192核384线程，频率最高达到5GHz，AVX512指令集支持完整的512位宽的数据路径，整体IPC提升17%，并且兼容现有的SP5平台，在密度、能效、宽开路堆栈方面实现了全方位升级。
具体来看，得益于Zen5架构高度的灵活性，第五代EPYC处理器在架构封装方面更为灵活。既能够打造出最高16个Zen5 CCD的128核256核全大核处理器，也能够打造出最高12个Zen5c CCD的192核384线程的全小核处理器，可以为不同客户提供丰富的、多元化的选择。
同时，第五代EPYC处理器家族在ISA和IPC方面得到提升，其核心数量从8核延展到192核心，TDP从155W到500W，并且升级支持12通道DDR5-6400内存，支持128 PCIe5.0/CXL 2.0，并且提供更高度安全性的I/O。
以全新的AMD EPYC 9005系列处理器中的EPYC 9965为例，对比英特尔相关产品，SPEC CPU 2017整数吞吐量是其2.7倍；在视频转码、商用APP、开源数据库、图片渲染等工作负载性能方面，最高达到了4倍的性能提升；企业级HPC性能方面，性能提升3.9倍；基于CPU的AI性能提升3.8倍，Llama3.1-70B大模型为基准的GPU Host节点提升1.2倍。
在数据中心服务器升级换代方面，第五代EPYC的升级难度以及成本相对更低。1000台老旧英特尔至强白金8280服务器可以用131台EPYC 9965服务器替代，能耗仅为原来的68%，服务器数量减少87%，3年TCO降低67%，可以有效帮助企业用户节约空间与能耗。
根基已稳：AMD Instinct稳步前行
作为智算算力的重要载体，GPU是市场关注的焦点；作为为数不多能与英伟达正面抗衡的厂商，AMD在AI加速器市场的举措，无疑备受关注。
在Advancing AI 2024大会上，AMD也拿出了自己的诚意，正式发布了更新版本的Instinct MI325X加速器。
作为MI300X的升级版本GPU，MI325X配置了288GB HBM3E内存和6TB/秒的内存带宽；也正是因为在内存和带宽方面的优化，AMD Instinct MI325X在多个模型的推理表现领域优于英伟达H200。
AMD提供的测试数据显示，在多个模型的推理表现领域，AMD Instinct MI325X优于英伟达H200。在训练方面，无论是在单GPU还是在8 GPU的Meta Llama-2训练场景，AMD Instinct MI325X平台的表现也都优于英伟达H200。
对于芯片厂商而言，清晰明确是技术路线图是取信于用户与市场的关键。AMD Instinct 加速器的下一代产品——AMD Instinct MI350系列应该将于2025年面世；AMD Instinct MI400系列或将于2026年亮相。
与前两代产品不同，AMD Instinct MI350系列产品预计基于AMD CDNA 4架构设计；同时，AMD Instinct MI350系列产品还将使用了先进的3nm工艺技术构建，搭载高达288 GB的HBM3E内存，并支持FP4和FP6 AI数据类型，进一步提升了整体的性能表现。
同时，为了降低开发者的使用门槛，AMD还将持续更新其ROCm系列，推动最广泛使用的AI框架、库和模型对AMD计算引擎的支持，最终实现AMD Instinct加速器在流行的生成 AI 模型（如 Stable Diffusion 3、Meta Llama3、3.1 和 3.2 以及 Hugging Face 上的一百多万个模型）上的开箱即用的性能和支持。
加速AI网络扩展：以太网+DPU+AI NIC将是“神组合”
谈到AI，可能很多人的第一反应是CPU/GPU，是算力短缺；但实际上，网络正在成为制约AI系统性能的关键，平均30%的训练时间被用来等待联网；而在分布式推理中，通信更是占40%-75%的时间。这对于动辄部署万卡集群的用户而言是难以承受的。
如何去构建这张网络，在此次Advancing AI 2024大会上，AMD给出的答案是以太网+DPU+AI NIC。在此次大会上，AMD正式发布了基于P4引擎的第三代DPU产品Pensando Salina 400以及Pensando Pollara 400。
Pensando Salina 400是一个面向前端网络的DPU，也是是全球性能最高、可编程性最强的DPU产品。与上一代产品相比，其性能、带宽和规模提高了2倍。同时，该DPU还支持400G吞吐量以实现快速数据传输速率，可优化数据驱动型 AI 应用的性能、效率、安全性和可扩展性。
Pensando Pollara 400则是业内首个UEC ready AI NIC，支持下一代RDMA软件和开放的网络生态系统，可以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。在产品上市时间方面，Pensando Salina DPU和Pensando Pollara 400 均在今年第四季度向客户提供样品，并有望在明年上半年上市。
聚焦商用PC市场：锐龙 AI PRO 300实现端到端AI
对于企业级用户而言，AI不能飘在空中。作为当前最主要的生产力工具，PC则是实现AI落地的最佳载体。
在Advancing AI 2024大会上上，AMD就正式推出了面向移动商用市场的锐龙AI PRO 300系列，抢占商用AI PC市场的先机。
作为首款专为企业Copilot+PC而设计的芯片，锐龙AI PRO 300 CPU部分采用Zen 5架构，NPU采用XDNA 2架构，GPU采用RDNA 3.5架构。其中NPU算力提升到至高55 TOPS，完全满足微软Copilot+PC 40 TOPS以上的条件。
为了满足多个应用场景的需求，AMD 锐龙AI PRO 300提供了三个SKU供选择。与竞争对手的同类型产品相比，锐龙AI PRO 300系列的表现全面领先。例如在与Intel Core Ultra 7 165U相比时，AMD锐龙AI 7 PRO 360的CPU性能领先30% ；与Intel Core Ultra 7 165H相比时，锐龙AI 9 HX PRO 375 CPU的性能更是领先40%。
作为终端生产力工具，续航能力同样非常重要。由于采用了领先的4nm制程，搭载这款移动商用处理器的AI PC一般使用时间可达23小时；连续使用Microsoft Teams进行视频会议，续航也可超过9小时。
写在最后：
面向确定性的AI未来，无论是CPU、GPU、DPU，还是软件，或亦是网络和集群解决方案，AMD已经做好了准备，开启新的黄金十年。正如苏姿丰博士在社交媒体上所言：“10年前，我有幸被任命为AMD的首席执行官。这是一段令人难以置信的旅程，有很多值得骄傲的时刻。今天，我要感谢全球的AMD团队所做的一切。尽管过去的10年令人惊叹，但最好的还在后面。”
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