AMD在年度AdvancingAI大会上连发

2026-10-27 07:04:33

AMD在年度AdvancingAI大会上连发多项软件和平台更新,从数据中心到本地开发再到机器人,整套AI软件生态正在全面铺开。一、ROCm.ai:让智能体帮忙优化模型AMD正式发布ROCm.ai软件栈,核心思路是用AI智能体来加速AI开发本身,整套软件栈分四层,分别对接编程智能体、工作负载优化、主流框架和底层工具,预计8月可用。其中最值得关注的是HyperLoom这套自动优化工作流,它能够自己分析模型性能瓶颈,定位需要调优的环节,然后自动执行优化并反复迭代。现场演示直接用ClaudeCode下达优化指令,系统自动完成性能剖析和调优,一次点击就把MiniMaxM3推理性能拉升了38.3%。另一个演示则用Codex在Helios机架上跑起了1.6万亿参数的DeepSeek-V4Pro,全程自动配置环境并启动模型。这种用AI优化AI的思路,实际效果已经体现在数据上,AMD的推理性能已经提升到ROCm7初期的3.3倍,训练性能提升约2.4倍。DeepSeek-V4Pro从4月获得首日支持到现在,仅靠软件优化,三个月就拿到了5.3倍性能提升。生态方面,ROCm已经支持HuggingFace上超过300万个模型,新开源模型发布当天就能跑,过去一年外部开发者贡献增长10倍以上,发布节奏也从每4到6个月一次压缩到大约每六周一次。AMD还直接给HuggingFace、PyTorch、vLLM、SGLang等开源项目提供硬件,让它们跑每日集成测试。二、GorgonHalo:把3000亿参数模型塞进桌面本地AI这块,AMD之前在CES上推出过RyzenAIHalo开发者平台,128GB统一内存,能跑大约2000亿参数模型,这次新一代GorgonHalo把统一内存直接拉到192GB,本地可运行模型上限提到约3000亿参数,对应RyzenAIMaxPRO400系列。AMD同时深化了和HuggingFace的合作,每台RyzenAIHalo附赠一年Pro订阅,更重要的是,ROCm软件栈能横跨不同硬件平台,开发者可以先在本地跑模型、做微调,再无缝迁移到数据中心,不用换软件。目前AMD的个人AI生态已经覆盖笔记本、工作站、台式机和开发者平台等多种形态,主流AIPC配上足够内存就能跑240亿参数模型,本地模型性能也在快速提升,过去需要1000亿参数才能达到的效果,现在90亿参数就能做到。三、KriaAI:给机器人开发者一套全家桶AMD这次还发布了一整套机器人开发工具,包括RyzenAIEmbeddedX100嵌入式处理器、KriaAI系统模块和开发者平台,以及机器人合作伙伴网络。AMD的机器人能力,很大程度上来自当年收购赛灵思后拿到的FPGA技术。新发布的X100处理器主打低功耗始终在线的推理,16核Zen5架构,适合机器人这类对功耗敏感的场景。KriaAI系统模块(SOM)是AMD给机器人厂商准备的半成品,核心计算和接口已经做好,客户只需要设计自己的载板插上去就能用,大幅缩短产品上市时间。性能方面,和英伟达JetsonAGXThor对比,KriaAI平台在实时控制性能上达到3.4倍,并发智能体数量2.3倍,CPU容量1.6倍。KriaAI机器人开发者平台计划今年第四季度出货,将搭载RyzenAIEmbeddedX100系统模块和一块参考载板。载板自带FPGA做传感器数据整合,前面板专门给机器人接传感器用,支持时间敏感网络和摄像头等接口。AMD把载板的设计文件全部开源,客户可以根据自己的需求直接改,不用从零开始。总得来看,AMD把机器人全链路都包了,KiraAI负责高层AI推理,VersalAIEdge负责数据调度和自适应计算,ZynqUltraScale+做实时运动控制,SpartanUltraScale+处理传感器接口。其机器人合作伙伴网络也日益壮大,覆盖模型、中间件、传感器、应用与系统、物理仿真等领域,以及负责测试、验证和产业协作的相关组织。

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详细信息
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  • 最后更新  2026-10-27 07:04:33
  • 最新版本  V5.20.13
  • 文件格式  apk
  • 应用分类 ios-Android miru.life
  • 使用语言  中文
  •   需要联网
  • 系统要求  5.41以上
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