AMD MI350 系列：新一輪 AI 芯片競爭的關鍵轉折點

半導體產業報告

2025/12/15

我們正在進入一個新算力秩序重構的時代。英偉達的 A100 到 H100，幾乎把整個 AI 芯片行業推到了 C 位，但真正屬於下一代的答案，也許啱啱登場：AMD MI350 系列。這是 AMD 在 2025 Hot Chips 上正式發布的旗艦級加速卡家族，背後是一整套面向生成式 AI 優化的第四代 CDNA 架構，從帶寬、能效、算力架構到平台生態，幾乎全方位刷新了對 GPU 的傳統理解。不是升級，...

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架構等更激進的思路；另一方面，這些變化也對底層芯片提出了更極端的需求：更高內存帶寬，以「餵飽」大模型；更高內存容量，以容納更多權重；更強推理效率，以支撐多路部署；更低功耗和成本，以實現大規模部署可能。「不是誰跑得快的問題，而是誰撐得住新範式的挑戰。」在這樣的背景下，MI350 系列的出現，顯然不是一塊芯片，而是一套適配未來大模型範式的技術體系。一塊 GPU，能裝下 520B 模型，支撐 8 路分佈式部署讓我們回到硬指標。MI350 系列分為多個型號（如 MI350X、MI350X SPX 等），單卡支持的最大 HBM 內存高達288GB，帶寬峯值可達8 TB/s。這意味着什麼？這意味着 MI350 在推理任務中，能支撐最多5200 億參數的模型在單卡中運行，或支持8 路並行部署 310B 規模模型。這背後是三大技術支點：全新 HBM3E 架構：最高 8 物理堆棧、128 通道，帶來極致帶寬；Infinity Fabric 加速互聯：支持 socket 級別直連，C2C 速率達 15.3 GT/s；NUMA 分區機制優化：提供多種 SoC 分區選項，支持更靈活的推理場景（1/2/4/8 分區）。「從單卡通吃，到多卡協同，MI350 是把底層架構‘平台化’的 GPU。」這對數據中心意味着：無需犧牲規模，也能跑超大模型。架構重構的底層邏輯：更強，且更精性能不是堆出來的，是調出來的。MI350 系列背後最大的變化，其實是算力調度與數據路徑的「重新佈線」：使用 3D Chiplet（異構封裝），讓每個 XCD 加速核心獨立可控，最多支持 2x XCD + 1x IOD 構型；支持 FP8 / BF16 / FP16 等低精度訓練格式，提升單位能耗下的算力密度；單卡功耗高達 1400W，但依靠 COWOS-P 封裝與空氣冷卻/液冷平台，依然保持優良散熱。對比來看：與 MI300 系列相比，MI350X 提升高達 2.1 倍 AI 性能；與 H100 相比，在多個任務場景下，訓練和推理都具備競爭力或超越性。「不是一味提升峯值，而是圍繞大模型運行路徑，全鏈路重構了調度與傳輸。」簡而言之，MI350 系列做到了：算得動、傳得快、裝得下、燒得少。從 GPU 到平台：AMD 正在構建自己的「AI 操作系統」值得注意的是，MI350 系列不只是「芯片」，而是 AMD 完整的「平台級回答」。從芯片 → 封裝 → 互聯 → OAM 板卡 → UBB 系統 → 機架部署，全棧整合的能力才是 AMD 未來幾年最大的變量。特別是以下幾點：UBB 平台標準化：8 張 OAM 模塊直插，支持 PCIe Gen5 與 CPU/NIC 深度互聯；支持現有冷卻系統：空冷、水冷皆可選，便於集羣部署；直接對標 HGX 架構：以全平台協同對抗英偉達生態綁定。「如果英偉達是算力的‘Apple’，AMD 正在努力成為‘Android’。」MI350 是這場平台之戰的關鍵一環。寫在最後：算力世界不再是單點競爭，而是系統戰讀完 MI350 系列的架構報告，最強烈的感受是：未來的芯片競爭，不再是誰跑得快，而是誰系統協同得更好。而 MI350 系列正是這場「系統化競爭」的開始信號。它的每一個指標背後，都隱含了對大模型未來趨勢的精準判斷：長上下文、低精度、強推理、分佈式部署……你可以不看好 AMD 的生態速度，但不能忽視它在核心硬件層的進步。「當芯片開始以平台方式進化時，真正的競爭才啱啱開始。」","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"2","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}