快捷导航 
时间：2024-06-13 23:04:07来源：新媒体
——下一代 AMD EPYC 处理器将扩大数据中心 CPU 的领先地位
——全新 AMD 锐龙 AI 300 系列笔记本电脑和 AMD 锐龙 9000 系列台式机处理器为 Copilot+ PC、游戏、内容创造和工作效率提供领先性能
在Computex 2024 开幕主题演讲上，AMD (纳斯达克股票代码: AMD) 详细介绍了全新的 CPU、NPU 和 GPU 领先架构，为从数据中心到个人电脑的端到端 AI 基础架构带来强大算力。AMD预览了将于 2024 年下半年发布的、具有领先性能和效率的第五代 AMD EPYC 服务器处理器。AMD 宣布分别推出第三代支持AI的AMD移动处理器 AMD 锐龙AI 300 系列和用于笔记本和台式机个人电脑的 AMD 锐龙 9000 系列处理器。
AMD董事会主席及首席执行官Lisa Su博士表示："对于 AMD 而言，这是一个令人无比振奋的时刻，AI 的快速及加速采用正在推动对 AMD 高性能计算平台需求的增长。在 Computex 上，我们很自豪能携手微软、惠普、联想、华硕和其他战略合作伙伴，一起发布我们的下一代锐龙台式机和笔记本处理器，并带来我们下一代 EPYC 处理器领先性能的预览。"
微软董事长兼首席执行官 Satya Nadella 表示："我们正处于大规模 AI 平台的转型大潮之中，这有望改变我们的生活和工作方式，这就是我们与 AMD 深度合作关系对我们如此重要的原因所在。这种关系已跨越多个计算平台，从 PC 到 Xbox 的定制芯片，再到如今的 AI。我们很高兴能与 AMD 合作推出这些搭载锐龙AI 的全新 Copilot+ PC。我们始终致力于与 AMD 合作，并且我们将继续共同推动 AI 在云计算及边缘计算领域的发展，为我们共同的客户带来新的价值。"
为数据中心提供领先的 AI 和企业计算
AMD 详细介绍了其扩展的多代加速器路线图，展示了其如何计划在生成式 AI 的年度发展中带来性能与内存的领先优势。
今日在 Computex 上预览的第 5 代 AMD EPYC 处理器（代号"Turin"）将利用"Zen 5"核心，并继续保持 AMD EPYC 处理器系列的领先性能和效率。第 5 代 AMD EPYC 处理器预计将于 2024 年下半年上市。
重塑个人电脑，实现智能、个性化体验
Lisa Su博士与微软、惠普、联想和华硕的高管一起，融易新媒体消息，展示了搭载第三代 AMD 锐龙 AI 300 系列处理器和AMD锐龙9000 系列台式机处理器的全新个人电脑体验。
AMD 详细介绍了其下一代处理器核心"Zen 5"，这款全新构建的核心旨在为从超级计算机、云计算到个人电脑等的设备提供领先的性能和能效。AMD 还推出了 AMD XDNA 2 NPU 核心架构，可提供 50 TOPS 的AI 处理性能[1]，并在生成式 AI 工作负载中，实现与上一代相比预计高达 2 倍的能效[2]。基于 AMD XDNA 2 架构的 NPU 是业界首款、也是目前唯一一款支持高级 Block FP16 数据类型[3]的 NPU，可提供更高的精度，且不会降低性能。"Zen 5"核心、AMD XDNA 2 架构和 AMD RDNA 3.5 显卡在搭载 AMD 锐龙 AI 300 系列处理器的笔记本电脑上共同实现了下一代 AI 体验。
在 Computex 期间，生态系统合作伙伴展示了他们如何与 AMD 合作解锁面向个人电脑的全新 AI 体验。微软重点强调了其与 AMD 的长期合作关系，并宣布 AMD 锐龙 AI 300 系列处理器超出了微软的 Copilot+ PC 要求。惠普发布了包括 HP Pavilion Aero在内的、搭载AMD处理器的全新 Copilot+ PC，并展示了搭载锐龙 AI 300 系列处理器的惠普笔记本电脑本地运行的图像生成器 Stable Diffusion XL Turbo。联想展示了即将推出的、搭载锐龙AI 300 系列处理器的消费级和商用笔记本电脑，并重点介绍了其如何利用锐龙AI 来启用新的联想 AI 软件。华硕展示了搭载锐龙 AI 300 系列处理器的面向商业用户、消费者、内容制作商和游戏玩家的 AI PC 产品组合。
此外，AMD 还发布了基于"Zen 5"架构的 AMD 锐龙 9000 系列台式机处理器，可在游戏、工作效率和内容创造等领域提供领先的性能。AMD 锐龙 9 9950X 处理器是全球领先的消费级台式机处理器。
此外，AMD 发布了 AMD Radeon PRO W7900 双插槽工作站显卡，该显卡经过优化，可为支持多 GPU 的平台提供可扩展的 AI 性能。AMD 还发布了面向 AMD Radeon GPU 的 AMD ROCm 6.1，让基于AMD Radeon 台式机 GPU 的人工智能开发和部署更具兼容性、可及性和可扩展性。
推动边缘 AI 的下一波创新
