—AMD公布下一代硬件和软件路线图、扩展应对全新市场的产品组😅合与策略，以加速数据中心增长并普及AI领导地位— 北京👏 — 2022年6月9日 — AMD（纳斯达克股票代码：AM⭐D）在财务分析师日上概述了其战略以实现下一阶段的增长，该战略🤯由公司扩大高性能和自适应计算产品组合推动，涵盖数据中心、嵌入👏式、客户端和游戏市场。 AMD董事会主席兼首席执行官苏🚀姿丰博士表示：“AMD的高性能和自适应计算解决方案涵盖了从云😆计算，PC机到通信和智能终端等一系列应用场景。我们的解决方案🚀正发挥越来越大的作用，不断塑造定义未来计算的近乎每一项服务和🤯产品的能力。我们完成对赛灵思具有转型意义的收购扩展了领先的计🌟算引擎产品组合，这为AMD提供了重要机会。随着我们的高性能和👏自适应产品在3000亿美元多样化市场中占据更大份额，我们将实😂现收入持续强劲增长，并向股东提供令人信服的回报。” 技🌟术和产品组合更新 AMD宣布多代CPU核心、显卡和自适👏应计算架构路线图，其中包括以下方面的新细节： · “Z😜en 4”CPU 核心有望在今年晚些时候为全球首款高性能5n😉m x86 CPU提供动力。“Zen 4”相比“Zen 3”🤗在运行桌面应用程序时预计IPC将提高 8%-10%，每瓦性能😆提高25%以上，整体性能提高35%。 · 计划于202😎4年推出的“Zen 5”CPU 核心将全新设计构架，在广泛的🌟工作负载和功能方面提供领先的性能和效率，并包括针对人工智能和🚀机器学习的优化。 · AMD RDNA 3游戏架构结合❤️突破性小芯片（chiplet）设计、下一代AMD Infin🎉ity Cache（高速缓存）技术、业界领先的5nm制程技术⭐，以及其他增强功能，相比前代产品每瓦性能可提高超过50%。 🙄 · 第四代Infinity架构，通过高速互联进一步扩展😁了AMD领先的模块化SoC设计方法，允许无缝集成AMD IP🙌和第三方小芯片，以实现全新类别的高性能和自适应处理器，提供可🥳定制的异构计算平台。 · AMD CDNA 3架构在单😍个封装中结合了5nm小芯片、3D芯片堆叠、第四代 Infin😂ity架构、下一代AMD Infinity Cache技术和😡HBM内存，采用统一内存编程模型。首个基于AMD CDNA 😉3架构的产品计划将于2023年推出，且与AMD CDNA 2🥳架构相比预计可为AI训练工作负载提供超过5倍的每瓦性能。 😍 · AMD XDNA是来自赛灵思的基础架构IP，包括FP🌟GA架构和AI引擎（ AIE ）。FPGA架构将自适应互连与😜FPGA逻辑和本地存储器相结合，而AI引擎则提供了针对高性能🌟和高能效 AI与信号处理应用而优化的数据流架构。在未来，AM😊D 计划将AMD XDNA IP整合到多个产品中，计划于20🎉23年推出的AMD锐龙处理器将作为开端。 扩大数据中心🙌解决方案产品组合 AMD展示了针对多种工作负载优化的下🎉一代高性能CPU、加速器、数据处理单元（DPUs），和自适应❤️计算产品的扩展产品组合，其中包括： · 基于“Zen 😂4”和“Zen 4c”核心的第四代AMD EPYC（霄龙）处😜理器。 展开全文 o 基于“Zen 4”的“Ge🤔noa（热那亚）”：作为目前性能更强大的通用型服务器处理器，😅该处理器将于2022年第四季度推出，相较于栈顶的第三代EPY🤗C处理器，其栈顶的产品可提供超过75%的更强企业级Java性🔥能。 o 基于“Zen 4c”的“Bergamo（贝尔😍加莫）”：该处理器有望成为适用于云原生计算的更强性能服务器处⭐理器，其容器密度是第三代EPYC处理器的两倍以上，计划将于2😎023年上半年推出。 o 基于“Zen 4”的“Gen🙌oa-X（热那亚-X）”：作为第四代EPYC处理器加强版本，🙌该处理器采用AMD 3D V-Cache技术，可在关键型数据🌟库和基数计算工作负载中实现业界领先的性能。 o 基于“🌟Zen 4”的“Siena（锡耶纳）”：首个为智能边缘和通信🙌部署而优化的AMD EPYC处理器，该处理器可优化平台的成本😢和功耗，实现更高计算密度。 · AMD Instinc👏t MI300加速器，作为世界上首个数据中心APU，与AMD😂 Instinct MI200加速器相比，预计可提供超过8倍🤯的AI训练性能。MI300加速器凭借突破性3D芯片设计，并结🎉合AMD CDNA 3 GPU、“Zen 4”CPU，高速缓😘存和HBM芯片，旨在为AI训练和HPC工作负载提供业界领先的🤩显存带宽和应用延迟。 · AMD Pensando D😜PU将强大的软件堆栈、贯穿始终的“zero trust se😊curity（零信任安全）”和业界领先的数据包处理器相结合，🤩以打造出世界上更智能、性能更强劲的DPU，该DPU目前已经在🥳云和企业客户中大规模部署。 · Alveo™ Smar🤔tNIC 适用于超大规模客户部署，用于加速自定义工作负载，并🌟将机密计算（confidential computing）扩😡展至互联接口。 加速打造无所不在的 AI 领域领导地位🔥 AMD 拥有广泛的产品组合和服务各类嵌入式市场的经验🙌，以此形成独到的市场定位，从而助力客户开发和部署多种 AI 😘形式的应用。 对赛灵思的变革性收购为 AMD 提供了卓❤️越的硬件与软件功能，将领先的赛灵思AI引擎（ AIE ）集成💯到 AMD锐龙、AMD EPYC和赛灵思 Versal™ 产😘品中用于中小型 AI 模型，以补充下一代AMD Instin🤔ct加速器和自适应 SoC，为横向扩展训练和推理工作负载实现😎领先性能。 为了统一AI编程工具，AMD还宣布了多代统⭐一AI软件路线图，允许AI开发者使用相同的工具集和预先优化的🥳模型，通过机器学习（ ML ）框架在AMD的CPU、GPU 🥳和自适应 SoC 产品组合中进行编程。 扩大PC领先 😢 AMD 展示了其在全球 PC 市场的领导地位，详细介绍🌟了其在继续深化 OEM 合作伙伴关系并推动高端、游戏和商业市😆场持续增长方面的最新动态，并预览了其未来几年的客户端产品路线⭐图，包括： · 计划于2023年推出的“Phoenix😘 Point”移动处理器将整合AMD“Zen 4”核心架构与❤️AMD RDNA 3图形架构和AIE，随后是计划于2024年💯推出的“Strix Point”处理器。“Phoenix P😁oint”的创新包括AIE推理加速器、图像信号处理器、面向高🤗刷新和响应速度的高级显示技术、AMD小芯片架构和极致电源管理😍。 · 与锐龙 6000 处理器相比，基于“Zen 4👏”架构的锐龙7000系列台式机处理器将提供更快的时钟速度和更🌟强的单线程和多线程性能，随后将是基于“Zen 5”架构的“G💯ranite Ridge”处理器。 推动图形解决方案发🤩展势头 AMD宣布旨在持续为全球客户带来世界级图形解决😢方案的最新进展，其中包括： · 基于下一代AMD RD⭐NA 3游戏架构，“Navi 3x”产品预计将在今年晚些时候🔥推出。 · 超过50个全新游戏PC平台预计将在2022🤩年推出，这些平台通过结合AMD Radeon RX系列显卡和🤯AMD锐龙处理器，可将游戏的性能以及视觉保真度提升至更高水平😁。 · AMD进一步扩大了其在游戏主机领域的领导地位，🎉最新推出的Valve Steam Deck游戏掌机采用了基于🎉AMD “Zen 2”架构的处理器和基于AMD RDNA 2🤔架构的显卡。 · 2022年及未来的新增长机遇，其中包❤️括提供一系列图形技术以推动下一代元宇宙应用程序，从游戏和电影😢之外的3D内容创作到元宇宙环境中的云游戏和交互。 全新😁财务报表构成 从2022年第二季度的业绩开始，AMD正😍在更新其财务报表构成，以便与其终端市场战略保持一致： 😆· 数据中心：包括服务器CPU、数据中心GPU以及赛灵思收入🤯中与数据中心业务相关的部分 · 嵌入式：包括赛灵思嵌入🤯式业务和AMD嵌入式业务 · 客户端：包括传统的台式机😢和笔记本电脑业务 · 游戏：包括独立显卡游戏业务和半定💯制游戏机业务。 同超越，共成就 _ 为臻进战略终🥳端市场和领先产品组合的演变，AMD还展示了其品牌的全新进化。😅新品牌平台 “同超越，共成就 _”(“together we🤗 advance_”)展示了AMD如何与其合作伙伴、客户和员😂工一起推进创新，并创建解决方案以应对各类极为严苛的挑战。这次🤯新品牌战略是AMD历史上规模最大的一次，AMD箭头标识将在所😉有资讯传播中也将更加突出，彰显AMD技术如何通过为大型、多样😅化和不断增长的市场提供动力而全面普及。 资源支持 😁 · 观看活动回放 · 访问活动演示 · 详细了🥳解AMD品牌更新 关于AMD 在超过五十年的历史😅中，AMD（超威半导体）引领了高性能运算、图形，以及可视化技🤯术方面的创新。全球数以亿计的人们、领先的500强公司，以及尖😂端科学研究所都依靠AMD技术来改善他们的生活、工作以及娱乐。😜AMD员工致力于打造领先的高性能和自适应产品，努力拓宽技术的😡极限。成就今日，启迪未来。更多信息，敬请访问AMD公司（NA😘SDAQ：AMD）官网www.amd.com.cn，关注AM😘D 官方微信： AMDChina，关注AMD官方微博@AMD🙌中国。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多