在人工智能领域，AMD 正以其强大的硬件和软件实力，积极拥抱 Agentic AI 的未来。近期举行的 Advancing AI 2025 大会上，AMD 不仅发布了 MI350 系列 GPU，还预览了备受期待的 MI400 系列，同时公布了 ROCm 7 软件平台的最新进展。这些创新成果共同构成了 AMD 在 AI 领域的核心竞争力，推动着 AI 应用向更智能、更高效的方向发展。
1. MI350 系列 GPU：高性能推理的强大引擎
MI350 系列 GPU 是 AMD 在 AI 推理领域的一大亮点。该系列包括 MI350X 和 MI355X 两款产品，后者在耐温和功耗方面进行了优化，本质上与MI350X 相同。MI350X 凭借其卓越的性能和性价比，成为企业级服务器的理想选择。
- 性能优势： 每个配备八块 MI350X GPU 的服务器，拥有高达 2.3TB 的 HBM（高带宽内存），足以在单个服务器上运行几乎任何规模的 AI 模型。与 MI300X 相比，MI355X 的吞吐量提升高达 35 倍！
- 性价比： Dr. Lisa Su 强调，MI350X 在推理方面，每美元可提供高达 40% 的 Token 数量优势，使其成为追求成本效益的企业的首选。
- 冷却方案： MI350X 提供风冷和液冷两种版本，满足不同数据中心的冷却需求。
MI350 系列 GPU 的推出，显著提升了 AI 推理的效率和性价比，助力企业更高效地部署 AI 应用。例如，对于需要处理海量用户请求的在线服务，使用 MI350X GPU 可以显著降低延迟，提升用户体验。
2. MI400 系列 GPU：专为万亿参数模型而生
MI400 系列 GPU 是 AMD 面向未来 AI 发展的战略布局。作为为万亿参数模型设计的强大加速器，MI400 系列 GPU 代表着 AMD 在 AI 硬件领域的最高水平。
- Venice CPU： MI400X GPU 将搭配基于 2nm 工艺、拥有高达 256 个 Zen 6 核心的 Venice CPU。这款 CPU 专为与 MI400X GPU 协同工作而优化。
- HBM4 内存： MI400X 配备 432GB 的 HBM4 内存，并支持 300GB/s 的横向扩展带宽，实现跨机架和集群的互联。
- 性能指标： MI400X 的 FP4 性能高达 40 PetaFLOPS，足以应对最复杂的 AI 工作负载。
MI400 系列 GPU 的出现，为训练和部署更大规模的 AI 模型提供了强大的硬件支撑。随着 AI 模型规模的不断增大，MI400 系列 GPU 将在推动 AI 技术发展方面发挥关键作用。例如，在自然语言处理领域，更大的模型意味着更强的语言理解和生成能力，能够创造更逼真的对话机器人和更流畅的机器翻译。
3. ROCm 7：开放、高效的 AI 软件生态
ROCm 是 AMD 的开源软件平台，旨在为开发者提供高效、灵活的 AI 开发环境。ROCm 7 是 ROCm 平台的最新版本，带来了诸多新特性，进一步提升了 AI 应用的开发和部署效率。
- 分布式推理： ROCm 7 增强了分布式推理能力，支持更大规模的 AI 模型部署。
- 大规模训练： ROCm 7 优化了大规模训练流程，降低了训练时间和成本。
- 快速部署： ROCm 7 简化了模型部署流程，使开发者能够更快速地将 AI 模型投入使用。
- 开放生态： AMD 强调开源推理框架（如 vLLM、SGLANG）相比专有解决方案具有更高的性能。ROCm 7 将支持更多开源框架，并提供更完善的优化工具，帮助开发者充分利用 GPU 的内存资源，加速推理和训练/微调过程。
ROCm 7 的发布，进一步完善了 AMD 的 AI 软件生态，降低了 AI 开发的门槛，吸引了更多开发者加入 ROCm 社区。一个繁荣的软件生态是硬件成功的关键，ROCm 的持续发展将为 AMD 的 AI 硬件提供强大的软件支持。例如，开发者可以使用 ROCm 7 轻松地将 PyTorch 或 TensorFlow 模型部署到 AMD GPU 上，无需复杂的配置和优化。
4. Agentic AI：AMD 眼中的未来
AMD 认为，Agentic AI 是人工智能的未来发展方向。Agentic AI 是一种新型 AI 范式，涉及能够执行复杂推理和多步骤任务的自主代理。AMD 正积极布局 Agentic AI 领域，提供全面的硬件和软件解决方案。
- Agentic AI 的核心： Agentic AI 的核心在于连接 LLM（大型语言模型）的能力与企业的具体数据、工具和人员。一个 Agentic 流程将包含多个模型，包括执行各自角色的专业模型，以完成各项任务。
- 全栈解决方案： Agentic AI 应用对整个技术栈提出了更高的要求：GPU 用于推理和推理，CPU 用于编排，先进的互连技术提供安全、低延迟的数据流。AMD 提供了从 GPU、CPU 到网络的全栈解决方案，满足 Agentic AI 的需求。
- Ultra Accelerator Link (UALink)： AMD 倡导开放标准，如 UALink 和 Ultra Ethernet Consortium (UEC)，以实现下一代规模化 AI 平台，促进产业合作，避免厂商锁定。UALink 技术支持扩展到 1000+ GPU 集群，并且由于其完全开放的架构，可以与任何 CPU 和 GPU 协同工作。
AMD 对 Agentic AI 的远见卓识，使其能够提前布局，为未来的 AI 发展做好准备。随着 Agentic AI 的普及，AMD 有望在新的 AI 市场中占据领先地位。例如，在自动驾驶领域，Agentic AI 可以实现车辆自主决策，提高行驶安全性和效率。
5. Helios AI Rack：统一的 AI 平台
为了更好地支持 AI 工作负载，AMD 推出了 Helios AI Rack，这是一个将 AMD CPU、AMD GPU、AMD Pensando NIC 和 ROCm 软件集成在一起的统一平台。
- 性能优势： Helios AI Rack 支持高达 72 个 GPU，提供 260 TB/s 的横向扩展带宽，以及 2.9 ExaFLOPS 的 FP4 性能。与竞争对手相比，Helios AI Rack 支持多 50% 的 HBM4 内存、内存带宽和横向扩展带宽，从而实现更快的训练速度、更高的推理吞吐量，以及处理大规模模型的能力。
- 开放标准： Helios AI Rack 符合 OCP 标准，支持 Ultra Ethernet 和 UALink。
Helios AI Rack 的推出，为企业提供了一个开箱即用的 AI 解决方案，简化了 AI 基础设施的部署和管理。
6. Volcano NIC：下一代 AI 网络
为了满足 AI 应用对网络带宽的需求，AMD 推出了下一代横向扩展 AI NIC——Volcano。
- UEC 1.0 兼容： Volcano 完全符合 UEC 1.0 标准。
- 高速互联： Volcano 支持 PCIe 和 UAL 接口，可直接连接 GP CPU 和 GPU，并提供 800 Gb/s 的线路速率吞吐量，以支持大规模系统。
Volcano NIC 的推出，为 AI 应用提供了高速、低延迟的网络连接，加速了数据传输和模型训练。
7. 行业合作伙伴的支持
在 Advancing AI 2025 大会上，来自 xAI、Meta、Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Microsoft、Cohere、Red Hat 和 OpenAI 等 AI 和云生态系统的众多合作伙伴分享了 AMD 的硬件和软件如何帮助他们高效、安全和经济高效地扩展最先进的 AI 工作负载。众多科技巨头的参与，充分展示了 AMD 在 AI 领域的影响力。甚至连 OpenAI 的 Sam Altman 也参与其中，并最终谈到了 AGI (通用人工智能)。
总结：AMD 在 Agentic AI 时代大有可为
AMD 通过 MI350 和 MI400 系列 GPU 的强劲性能、ROCm 7 软件平台的开放生态，以及对 Agentic AI 的前瞻性布局，为 AI 领域的未来发展奠定了坚实的基础。AMD 正在构建一个完整的 AI 生态系统，为企业和开发者提供强大的硬件、软件和技术支持。随着 AI 技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AMD 有望在 Agentic AI 时代取得更大的成就。