AMD发布新GPU加速卡Instinct MI325X:八卡2TB HBM3E、FP8性能超每秒2亿亿次

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01AMD在Advancing AI 2024大会上发布了新款GPU加速卡“Instinct MI325X”,性能超每秒2亿亿次。

02MI325X配备了256GB HBM3E内存,带宽从5.3TB/s增加到6TB/s,核心规格与MI300X保持一致。

03然而,MI325X的功耗达到了1000W,相比MI320X增加了750W。

04此外,AMD与开发者社区保持良好合作,全力支持开源社区,不断优化软件支持。

05MI325X加速卡和平台将在四季度内投产,合作伙伴的整机系统、基础架构解决方案将从明年第一季度起连续推出。

以上内容由腾讯混元大模型生成,仅供参考

快科技10月11日美国旧金山现场报道:

在Advancing AI 2024大会上,AMD正式发布了新款GPU加速卡“Instinct MI325X”。

它在大获成功的MI300X基础上再进一步,主要是增强了HBM内存部分。

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【硬件规格、性能篇】

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MI325X配备了多达256GB HBM3E内存,相比于MI300X又增加了64GB,还是八颗,但单颗容量从24GB增至32GB。

同时,带宽从5.3TB/s来到了6TB/s,同样增加了大约13%,Infinity Fabric总线的带宽则还是896GB/s。

性能方面倒是没啥变化,还是FP16 1.3 PFlops(每秒1300万亿次)、FP8 2.6 PFlops。

很自然的,核心规格也是原封不动:5nm XCD模块搭配6nm IOD模块,3.5D封装,1530亿个晶体管,304个计算单元。

不过,AMD透露MI325X的功耗达到了1000W,相比MI320X增加了750W。

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MI325X也支持八块并行组成一个平台,这就有多达2TB HBM3E、48TB/s带宽,总的性能高达FP16 10.4 PFlops(每秒1.04亿亿次)、FP8 20.8 PFlops(每秒2.08亿亿次)。

这个规模对比NVIDIA H200 HGX,分别有80%、30%、30%的优势。

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对比NVIDIA H200,无论单卡还是八卡平台,不同大模型推理的性能都可以领先20-40%。

训练性能方面,单卡可领先H200 10%,八卡平台则是持平。

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MI325X加速卡和平台将在四季度内投产,而合作伙伴的整机系统、基础架构解决方案,将从明年第一季度起连续推出。

【生态伙伴、软件篇】

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GPU加速器这样的产品要想成功,不但要有强大的硬件规格与性能,甚至更重要的还有两点,一是生态合作,二是软件支持。

生态方面,AMD Instinct系列的“朋友圈”不断壮大,领先的OEM整机厂商、云服务厂商、AI方案厂商都选择了AMD,那些我们熟悉的行业巨头名字都在这份越来越长的名单中。

尤其是微软、OpenAI、Meta,都在部署越来越多的Instinct平台。

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软件方面,AMD ROCm开发平台是一套完整的AI软件堆栈,硬件之上,运行时、编译器、开发工具、库、AI框架、AI模型与算法一应俱全。

AMD ROCm的进化速度也在加快,新特性新功能不断加入进来,不但已经支持全部重要的AI框架与模型,还在不断优化对生成式AI的支持,包括新的算法、新的库等等,对开发者也越来越友好。

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ROCm开发平台的性能也在不断优化提升,最新的6.2版本对比6.0版本,不同大模型的训练性能提升了1.7-1.9倍,平均约1.8倍;推理性能更是提升了1.9-2.8倍,平均约2.4倍。

这些都是无需升级硬件,完全靠软件优化得来的,可以说是“白捡”。

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同时,AMD与开发者社区一直保持着良好、深度的合作,也是最大的贡献者之一,尤其是在PyTorch机器学习库、Triton编程语言和编译器上提供了及时、全面的支持。

AMD一直坚持开放开源的原则,不但自己的诸多技术对外公开,还全力支持着开源社区,不断壮大开源的力量。

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以MI300X为例,上机无需任何调试适配,就能支持超过100万个生成式AI模型,尤其是第一时间支持Llama 3.1/3.2等领先大模型的最新版本。

良好的支持当然不仅仅是能用,更是好用,比如Llama 3 405B大模型上,MIX300X的延迟相比NVIDIA H100有着1.2倍的领先。

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顺带一提,AMD近期还以6.65亿美元的价格,完成了对欧洲最大的私人AI实验室Silo AI的收购,获得了全面的端到端AI解决方案、约300名AI专家,势必会大大增强AMD在欧洲的AI业务实力,分析人士认为有望超越NVIDIA。

附MI325X官方精美图赏——

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