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资讯与公告
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AMD Computex 2026:AM4 十周年,AM5 支持延长至 2029 年,RDNA 4 游戏阵容再持续扩展
AMD Computex 2026：AM4 十周年，AM5 支持延长至 2029 年，RDNA 4 游戏阵容再持续扩展，发布锐龙和 Radeon 产品。
May 31, 2026
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AMD 推出全新锐龙 AI Halo 开发者平台和锐龙 AI Max PRO 400 系列处理器,助力新一代智能体计算机发展
AMD 推出面向本地智能体 AI PC 和工作站的锐龙 AI Halo 和锐龙 AI Max PRO 400 系列。
May 20, 2026
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AMD携手联想百应打造x86全栈算力+端云混合+智能体服务
联想百应AI Max+395系列旨在给开发者、中小企业的AI本地化智能体提供 “隐私可控的创作自由和使用自由”。
April 28, 2026
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跳出概念炒作:将 AI PC 的潜在价值转化为切实商业收益
AI PC 正在重塑企业战略。了解 AMD 计算连续体如何帮助首席信息官跳出概念炒作，通过部署 AI 创造切实商业价值。
April 23, 2026
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基于 AMD 锐龙 AI Max+ 处理器和 Radeon GPU,在本地高效运行 Hermes Agent
本指南演示了如何在配备 AMD 锐龙 AI Max+ 处理器和 Radeon GPU 的 Windows 系统上，使用 WSL2 和 LM Studio 运行 Hermes Agent。
April 21, 2026
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为现代工作室的生产引擎添能助力:AMD 亮相 NAB 2026
2026 年美国广播电视展 (NAB Show) 将于 4 月 18 日至 22 日在拉斯维加斯举行。整个行业正发生着令人振奋的新变化，我们期待在展会上与您相见！
April 17, 2026
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算力决定规模:MediaKind 与 AMD EPYC(霄龙)平台
了解 MediaKind 如何利用 AMD EPYC（霄龙）服务器 CPU，将软件定义的视频基础设施从本地扩展到云端。
April 17, 2026
技术文章与博客
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推理性能的多重维度
本博文深入剖析了 SemiAnalysis 旗下 InferenceX 平台在 GTC 2026 大会上提供的基准测试数据，探讨了哪种推理方案是最优选择最终取决于具体的工作负载特征和性能需求。
March 18, 2026
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ZenDNN 5.2:在 AMD EPYC(霄龙)CPU 上加速 vLLM V1 引擎和推荐系统推理
借助 ZenDNN 5.2 加速基于 CPU 的 AI 推理。在 AMD EPYC（霄龙）处理器上，实现更强的 vLLM 性能与更高效的 LLM（大语言模型）工作负载。
March 13, 2026
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基于 AMD 锐龙 AI Max+ 集群的万亿参数大语言模型
通过此分步指南，了解如何搭建 AMD 锐龙 AI Max+ 系统集群，并使用 llama.cpp RPC 和 ROCm，在本地运行一万亿参数的大语言模型 (LLM) 推理。
February 25, 2026
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利用 AMD EPYC(霄龙)8005 服务器 CPU 提升 vRAN 经济效益
随着 vRAN 进入商用规模，运营商开始面临新的经济现实。敬请了解如何通过计算策略重塑成本、效率和长期可扩展性。
February 25, 2026
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UCSD Researchers Use AMD GPUs to Build the World’s Largest SARS-CoV-2 Alignment and Pangenome
UC San Diego researchers, led by Prof. Yatish Turakhia, pioneer AMD GPU-accelerated methods for large-scale sequence alignment and pangenome analysis.…
February 17, 2026
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AMD 助力打造的 Lemonade:面向本地 AI 开发者的统一 API
对于从事本地 AI 开发的工程师而言，这些挑战并不陌生：繁杂多样的硬件架构、相互竞争的运行时环境、针对特定平台的优化以及障碍重重的部署过程。这造就了碎片化的生态系统。这些痛点不仅会拖慢单个开发者的开发速度，还会阻碍整个 AI PC 生态系统的发展步伐。了解 Lemonade 如何应对这些挑战。
February 10, 2026
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了解 AVX-512 并验证其在 AMD EPYC(霄龙)上的使用情况
Advanced Vector Extensions 512 (AVX-512) 的引入，正是为了解答这个问题而诞生的强大工具；它能在不改变时钟速度的前提下提升吞吐量。该技术现已应用于基于第五代 AMD EPYC（霄龙）“Turin”处理器的最新 Amazon EC2 实例。
February 09, 2026
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在 Ryzen AI 上减少 BCE 模型内存占用的实用技术
在本博客中，我们将首先分析 BCE 模型的典型内存使用特征，并介绍一种实用的优化策略，以显著减少其在 Ryzen AI 平台上的内存占用。我们以 BCE 重排序模型为主要示例，同时指出该原理同样适用于 BCE 嵌入模型。
February 05, 2026
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