AMD引领AI革新：700亿参数GPU的辉煌登场
在AMD AI Chip Summit 2023的舞台上，AMD人工智能事业部高级总监王宏强以前瞻性的视角揭示了公司的AI芯片革新战略。他强调，AMD的单GPU已能提供惊人的上千万亿次浮点运算能力，当扩展至集群时，性能可突破百亿亿次，为大规模模型部署铺平道路。AMD致力于打造易用的AI软件和开放生态，通过统一的AI软件平台如ROCm，无缝对接PyTorch等主流生态，让用户在开箱即刻享受到强大而便捷的AI服务。
王宏强详细介绍了AMD全系列AI加速产品，涵盖了数据中心的EPYC和MI GPU，以及Ryzen AI在嵌入式和消费级市场上的应用。他认识到AI的广泛应用对芯片架构提出了多维度挑战，AMD针对不同场景提供了定制化解决方案，比如低功耗笔记本的高效能需求，云端的极致算力，以及自动驾驶中的极致延迟控制。
AI市场的前景广阔，预计到2027年将达到1500亿美元的规模。AMD以创新为驱动，为不断增长的市场和多元化需求提供定制化解决方案，以应对激烈的竞争。其中，旗舰的CDNA架构和XDNA设计，分别聚焦高性能计算和实时处理，通过Chiplet技术在终端设备上实现AI算力的灵活扩展。
AMD的产品如Instinct GPU专为生成式AI设计，具备数千TOPS性能，与EPYC处理器和Radeon GPU构建异构计算平台，共同驱动AI推理。Ryzen AI系列整合了CPU、XDNA和iGPU，广泛应用于35+PC平台，其易用的软件生态如ROCm和HipiFY工具，简化了开发者的工作流程。
在软件层面，AMD投资于ROCm、Vitis AI和zenDNN等平台，与PyTorch、Hugging Face等框架深度合作，提供从低级库到高级API的丰富选择，如Transformer的崛起，推动了模型创新的多样化。AMD的AI软件栈强调兼容性和易用性，如ROCm与NVIDIA库的兼容，使得迁移和优化工作变得更为顺畅。
AMD在客户端市场，通过与微软ONNX Runtime合作，推动AI模型的部署与开发，其GPU支持如Stable Diffusion的推理和低延迟性能，区别于传统架构的资源竞争。从云端到终端，AMD的AI解决方案确保了混合式AI的高效运行，提供全面的性能保障和服务质量。
尤为值得一提的是，通过MI系列GPU，AMD实现了700亿参数大模型的实时部署，例如在笔记本上生成关于旧金山的精美诗歌，如OPT模型。Radeon架构的强大支持，使得3D渲染和AI训练推理得以高效协同，展现出AMD在AI领域的技术实力和创新精神。
AMD的AI决心远不止于此，他们将继续在云、边缘和端推出强大的AI产品，推动AI软件生态的开放性，与全球开发者共同塑造AI的未来。王宏强的演讲以对技术未来的热情宣告结束，他的愿景是用AMD的AI力量改变世界。
这就是王宏强在AMD AI Chip Summit 2023上关于700亿参数大模型GPU部署以及AI软件生态全面开花的精彩阐述。