AMD CDNA 4 架构与 MI350技术解析｜Hot Chips 2025

Ofweek光电信息网2025-09-01

芝能智芯出品在 2025 年 Hot Chips 大会上，AMD 对外详细阐述了其最新的 CDNA 4 架构以及基于该架构的 MI350 系列加速器。与前代 MI300 相比，MI350 在工艺、封装、内存层次结构和互连带宽上进行了全面升级，目标直指快速膨胀的大模型训练与推理市场。其核心亮点包括 1850 亿晶体管的堆叠式设计、3nm N3P 工艺计算芯片、双 NUMA 域灵活分区、FP4/FP6...

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XCD 的封装，总晶体管数达到 1850 亿个，远超上一代 MI300 的规模。这种高度集成不仅带来性能提升，也反映出 AMD 在先进封装上的成熟度。I/O 芯片依旧使用 6nm 工艺，AMD 在会上直言，尝试缩小工艺节点对基础芯片几乎没有收益。原因在于 I/O 芯片的关键任务是承担互连与数据传输，过高的制程并不能显著提升带宽，却会推高成本。AMD 的取舍体现出一种工程上的务实，即在计算密集部分推进制程，而在互连与控制部分追求稳定与成本平衡。●内存层次与带宽扩展相较于 MI300，MI350 的 Infinity Fabric 互连由 IF3 升级至 IF4，每插座带宽提升了 2TB/s。这种带宽提升对 AI 模型尤为重要，因为训练与推理过程对内存访问的需求呈指数级增长。与此同时，MI350 将本地数据存储（LDS）容量翻倍，使得核心在访问临时数据时延更低，进一步提升了吞吐效率。更大容量的 HBM 内存为模型训练提供了支撑，也让用户在相同算力需求下需要更少的 GPU 数量，从而降低同步开销与能耗。这一点对于超大规模模型训练尤其重要，因为跨 GPU 同步往往是训练效率的瓶颈。●数据类型与算力优化在数据类型支持方面，CDNA 4 引入了对 FP6 和 FP4 精度格式的硬件支持，并将传统 AI 数据类型的吞吐率几乎翻倍。低精度算术对于生成式 AI 模型训练与推理尤为关键，因为它们允许在牺牲有限精度的前提下，大幅提升算力利用率与能效。AMD 在演示中强调，在 FP4/FP6 支持下，MI350 在部分推理任务中的速度有望超过竞争对手两倍以上。MI350 的峰值时钟频率可达 2.4GHz，结合 8 个 XCD 及每个 XCD 4MB 的 L2 缓存，整体计算密度进一步提升。这种数据类型与时钟频率的结合，使 MI350 成为面向大语言模型与生成式 AI 的高适配产品。●灵活的 GPU 分区机制CDNA 4 的另一个重要特征是灵活的 GPU 分区。MI350 可以作为单一 NUMA 域运行，也可以划分为两个域，从而减少跨芯片访问延迟。此外，单个 XCD 还能够被划分为独立的计算分区，类似于在一颗 GPU 中提供多实例化的能力。这种灵活性意味着用户可以根据任务规模与延迟需求，将 MI350 作为单一大芯片或多个中型芯片使用，适配从超大模型训练到中型推理的不同场景。总体而言，MI350 的架构演进体现出三个方向：◎一是工艺制程与堆叠规模的持续推进，◎二是内存带宽与缓存层次的全面扩展，◎三是数据类型支持的多样化与灵活性。这些进展共同指向一个核心目标，即在 AI 模型规模迅速膨胀的背景下，为训练与推理提供更高效、更灵活的硬件支撑。Part 2市场应用与战略影响：从机架部署到软件生态MI350 系列如何在现实市场落地，将决定 AMD 能否在与竞争对手的算力大战中获得更大份额。MI350 系列分为 MI350X（风冷）与 MI355X（液冷）。◎前者作为 MI300 的直接升级，能够兼容现有的数据中心基础设施；◎后者则面向超大规模计算场景，单 GPU 功耗可达 1.4kW，但通过液冷实现高效散热，AMD 并不单纯追求顶级性能，而是希望兼顾传统数据中心与新一代高性能集群的不同需求。在机架级部署方面，液冷方案最多支持单机架 96 至 128 个 GPU，而风冷方案上限为 64 个 GPU。AMD 甚至提供了参考机架方案，将 GPU、CPU 与横向网络接口均纳入 AMD 自研体系。这种“整机架解决方案”不仅展示了 AMD 在硬件层面的系统能力，也体现了其向整体平台供应商转型的战略企图。硬件性能的释放离不开软件支持。AMD 在 Hot Chips 上特别强调 ROCm 7 的逐步完善，尤其是在兼容主流 AI 框架、提升编译优化与运行时效率方面取得进展。过去 AMD 在 AI 生态上落后于竞争对手，但 ROCm 的迭代显示其正在缩小差距。AMD 在灵活分区与 NUMA 优化上的软件支持，将成为 MI350 吸引超大规模用户的重要条件。对于需要部署数百甚至上千 GPU 的云计算厂商而言，软件层面的灵活性与稳定性比单个芯片的性能提升更具价值。AMD 在 MI350 上的进展正值 AI 硬件需求爆发的关键时期。◎大语言模型的上下文窗口不断拉长，对显存和带宽的需求持续攀升；◎生成式 AI 应用的普及也推动了推理端的算力消费。在这一趋势下，AMD 试图通过 MI350 系列满足高端市场的性能要求，并借助与 OEM、云服务商的合作，扩大部署规模。挑战仍然存在。◎单 GPU 功耗高达 1.4kW 对数据中心电力与散热提出了严苛要求，意味着潜在用户必须投入额外成本改造基础设施。◎ROCm 正在追赶，但生态成熟度仍然逊色于 CUDA，这将影响开发者的迁移意愿。◎最后，竞争对手在市场占有率与客户绑定方面依旧具有优势，AMD 能否真正突围，还需在产品之外展现出供应链稳定性与长期路线图执行力。MI350 在市场应用上的价值体现在三方面：通过双平台设计满足不同用户需求，通过 ROCm 优化增强生态适配性，以及通过整机架方案展示系统级能力。但要实现规模化突破，AMD 仍需应对功耗、生态和市场惯性的挑战。小结Hot Chips 2025 上的 MI350/CDNA 4 发布，是 AMD 在 AI 硬件赛道上的一次重要节点。通过在工艺、封装、内存和数据类型上的全方位升级，MI350 系列不是 AMD 试图以整个平台能力切入超大规模 AI 市场的战略体现。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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