來自 Darren Grasby 的訊息
各位合作夥伴,
回顧 2025 年,最令我印象深刻的不只是市場活動的規模,更在於我們的團隊如何凝聚在一起,將這股動能轉化,為了您,我們的客戶,帶來實際成果。感謝您每天所展現的合作精神、信賴與投入。
這一年,AI、高效能運算以及現代用戶端平台,已從充滿潛力的概念,轉變為組織運作與競爭不可或缺的工具。我們看到這些技術在眾多產業中帶來實質影響,而這些影響正是透過您將 AMD 解決方案實際應用於客戶場景中所推動。
這些進展均不是單打獨鬥所能完成。您的專業、執行力,以及對可能性的共同信念,持續推動我們向前。我們感謝彼此的合作,並對未來的機會充滿期待,期待往後繼續協助各位客戶以速度、信心與明確目標持續創新。
回顧 2025 年的關鍵時刻
我們始終致力於與您緊密合作、為客戶創造更多價值、以速度推動創新,並攜手共創成功。
今年有幾個關鍵時刻,真實展現我們如何攜手致勝:
- 我們宣布與 OpenAI 展開為期多年的重大合作,自明年起開始交付 6 吉瓦的 AMD Instinct™ 顯示卡。
- 在 Advancing AI 活動中,我們揭曉 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 將成為首家採用並部署全新 AMD Instinct™ MI355X 顯示卡的超大規模雲端服務供應商。
- 同樣是採用 AMD Instinct™ MI355X 顯示卡,我們宣布與 OCI、HPE 及 ORNL 合作推出美國首座專用 AI 工廠超級電腦,這將推升能源部在 AI 領域的領導地位,並加速 AI、能源研究、材料、醫學與先進製造等領域的進展。
- 我們宣布 HPE 將成為首批採用 AMD Instinct™ 顯示卡 "Helios" AI 機櫃解決方案的 OEM 之一,並搭配與 Broadcom 共同開發、專為此設計的 HPE Juniper Networking 交換器,為大規模 AI 叢集提供高頻寬、低延遲效能。我們也推出 “Herder”,這是一部與 HPE 攜手打造、採用 AMD Instinct™ MI430X 顯示卡與新一代 AMD EPYC™ 伺服器處理器的全新超級電腦,用以支援歐洲各地的先進 HPC 與主權 AI 研究。
- 我們持續深化與 Microsoft、Meta 等關鍵合作夥伴的合作,為 Cocreator 等全新的 Microsoft Copilot+ AI 體驗進行 AMD 技術最佳化,同時共同推進基礎架構承諾與各項 AI 開發計畫。
- 我們推出 AMD Ryzen™ 9000X3D 處理器與 AMD Ryzen™ Threadripper™ 9000 系列桌上型電腦處理器,以及 AMD Ryzen™ 9000HX 處理器與 Ryzen™ Z2 系列行動處理器,致力於讓人們能以自己的方式工作、娛樂與創作。
- 我們透過 AMD Radeon™ RX 9000 系列顯示卡、AMD Instinct™ MI350 系列處理器,以及 AMD Radeon™ AI PRO R9700 顯示卡,進一步擴大我們的顯示卡產品組合。這些平台讓各個市場區隔的客戶,都能在效能、效率與 AI 就緒度方面邁出實質的一步。
- 在資料中心領域,AMD EPYC™ 4005 系列伺服器處理器的推出,為中型市場客戶提供一個兼顧效能、效率與經濟實惠的全新選擇。透過這些平台系統,與競爭方案相比,客戶可大幅縮減資料中心占用空間,在擴展環境的同時,協助降低成本與能源用量。1
- 我們發表了迄今最完整的商用筆記型電腦產品陣容,為全球企業提供前所未有的選擇與彈性。
- 我們在超過 150 種設計中,推出以 AMD Ryzen™ AI 300 系列處理器驅動的新一代 Copilot+ 電腦。
- AMD Radeon™ RX 9070 XT 顯示卡締造我們歷來最成功的顯示卡上市成績之一,清楚反映出客戶需求,以及團隊高度一致的執行力。
- AMD Ryzen™ AI MAX 300 系列處理器因促進 AI 與邊緣運算的能力,獲得媒體與產業評測機構的正面肯定。
透過整合式解決方案促進客戶體驗
我們的硬體之所以能充分發揮潛力,正是因為軟體團隊與其並肩合作所投入的努力。其努力持續為客戶開啟全新可能性,並協助確保每一顆處理器、每一張顯示卡與每一款加速器,都能在關鍵之處發揮有意義的效能。
在消費市場方面,我們推出 AMD FidelityFX™ 超級解析度 4,以及近期發表的 AMD FSR™ “Redstone” 技術。這些以機器學習驅動的技術,為 AMD RDNA™ 4 顯示卡帶來更強的效能與更優異的視覺效果,讓玩家擁有更大的彈性,並協助玩家將既有系統的價值發揮到極致。
針對開發人員,我們透過推出 AMD ROCm™ 7 軟體,擴展 AI 軟體能力。此版本相較於前幾代,可帶來顯著的效能提升,並支援最新的模型、演算法與硬體2。我們為 ROCm 7 設下的目標很簡單:讓開發人員能更輕鬆、更快速地打造、擴充並以 AI 進行創新。
充滿希望的未來一年
展望 2026 年的未來,強化合作夥伴關係仍然是我與所有 AMD 同仁的首要任務。我們的重點很明確:支援您的成長,並在新機會出現時協助您迅速行動。
為此,我們將在明年推出一系列計畫,包括擴大訓練與認證、更新獎勵方案,以及為商業合作夥伴提供強化的通路工具。我們也將投入更多心力於中型市場客戶需求最為集中的領域,確保您具備所需資源,能安心擴大規模。這些投資只是更大規模行動的起點,我們將在彼此傾聽與學習的過程中,持續深化這些努力。
祝福您、您的團隊以及家人,度過一個美好的佳節時光。衷心感謝今年的合作,期待我們在 2026 年攜手完成更多成果。
誠摯問候,
Darren Grasby
執行副總裁、銷售長暨 AMD EMEA 總裁
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尾註
- 9xx5TCO-005 這個情境包含了許多假設和估算,儘管有 AMD 內部研究和最佳近似值為其基礎,但仍應視為僅供參考的示例,不得未經實際測試即以其作為決策依據。AMD 伺服器與溫室氣體排放 TCO(整體持有成本)估算器工具 - 1.3 版,比較截至 2024 年 11 月 21 日為止,為滿足 391000 單位 SPECrate®2017_int_base 效能的總效能所設計,分別採用 AMD EPYC™ 和 Intel® Xeon® 處理器的特定伺服器解決方案。此估算比較升級自搭載舊式 Intel Xeon 28 核心 Platinum_8280 的雙路伺服器,其分數為 391 (https://spec.org/cpu2017/results/res2020q3/cpu2017-20200915-23984.pdf),以及搭載 EPYC 9965 (192C) 的雙路伺服器,其分數為 3100 (https://spec.org/cpu2017/results/res2024q4/cpu2017-20241004-44979.pdf)。使用「2024 年國家/區域特定電力係數」中的國家/區域特定電力係數和美國環保署「溫室氣體當量計算器」,利用該資料進行環境影響評估。
- MI300-080 - 根據 AMD 效能實驗室於 2025 年 5 月 15 日所做的測試,以每秒符元數 (TPS) 測量並比較 AMD ROCm 6.x 軟體採用 vLLM 0.3.3,以及 AMD ROCm 7.0 預覽版軟體採用 vLLM 0.8.5 的推論效能,平台系統搭載了八 (8) 個 AMD Instinct MI300X 顯示卡,執行了 Llama 3.1-70B (TP2)、Qwen 72B (TP2) 與 DeepSeek-R1 (FP16) 模型,批次大小為 1-256,序列長度為 128-204。正文所述效能提升倍率是採計平均值,也就是這三 (3) 組 LLM 測試各自的平均 TPS 結果。
硬體配置
單路 AMD EPYC™ 9534 處理器伺服器,搭載 8x AMD Instinct™ MI300X (192GB, 750W) 顯示卡、Supermicro AS-8125GS-TNMR2、NPS1(每插槽 1 個 NUMA)、1.5 TiB 記憶體(24 DIMM,4800 mts,64 GiB/DIMM)、4x 3.49TB Micron 7450 儲存裝置、BIOS 版本:1.8
軟體配置
Ubuntu 22.04 LTS,搭配 Linux 內核 5.15.0-119-generic 版
Qwen 72B 和 Llama 3.1-70B -
ROCm™ 軟體 7.0 預覽版軟體
PyTorch 2.7.0。DeepSeek R-1 - ROCm 7.0 預覽版、SGLang 0.4.6、PyTorch 2.6.0
對比
Qwen 72 與 Llama 3.1-70B - ROCm 6.x GA 版軟體
分別為 PyTorch 2.7.0 和 2.1.1
DeepSeek R-1:ROCm 6.x GA 版軟體
SGLang 0.4.1、PyTorch 2.5.0
伺服器製造商可能會改變配置,進而產生不同的結果。效能可能會因配置、軟體、vLLM 版本,以及使用最新驅動程式和最佳化功能而異。
- 9xx5TCO-005 這個情境包含了許多假設和估算,儘管有 AMD 內部研究和最佳近似值為其基礎,但仍應視為僅供參考的示例,不得未經實際測試即以其作為決策依據。AMD 伺服器與溫室氣體排放 TCO(整體持有成本)估算器工具 - 1.3 版,比較截至 2024 年 11 月 21 日為止,為滿足 391000 單位 SPECrate®2017_int_base 效能的總效能所設計,分別採用 AMD EPYC™ 和 Intel® Xeon® 處理器的特定伺服器解決方案。此估算比較升級自搭載舊式 Intel Xeon 28 核心 Platinum_8280 的雙路伺服器,其分數為 391 (https://spec.org/cpu2017/results/res2020q3/cpu2017-20200915-23984.pdf),以及搭載 EPYC 9965 (192C) 的雙路伺服器,其分數為 3100 (https://spec.org/cpu2017/results/res2024q4/cpu2017-20241004-44979.pdf)。使用「2024 年國家/區域特定電力係數」中的國家/區域特定電力係數和美國環保署「溫室氣體當量計算器」,利用該資料進行環境影響評估。
- MI300-080 - 根據 AMD 效能實驗室於 2025 年 5 月 15 日所做的測試,以每秒符元數 (TPS) 測量並比較 AMD ROCm 6.x 軟體採用 vLLM 0.3.3,以及 AMD ROCm 7.0 預覽版軟體採用 vLLM 0.8.5 的推論效能,平台系統搭載了八 (8) 個 AMD Instinct MI300X 顯示卡,執行了 Llama 3.1-70B (TP2)、Qwen 72B (TP2) 與 DeepSeek-R1 (FP16) 模型,批次大小為 1-256,序列長度為 128-204。正文所述效能提升倍率是採計平均值,也就是這三 (3) 組 LLM 測試各自的平均 TPS 結果。
硬體配置
單路 AMD EPYC™ 9534 處理器伺服器,搭載 8x AMD Instinct™ MI300X (192GB, 750W) 顯示卡、Supermicro AS-8125GS-TNMR2、NPS1(每插槽 1 個 NUMA)、1.5 TiB 記憶體(24 DIMM,4800 mts,64 GiB/DIMM)、4x 3.49TB Micron 7450 儲存裝置、BIOS 版本:1.8
軟體配置
Ubuntu 22.04 LTS,搭配 Linux 內核 5.15.0-119-generic 版
Qwen 72B 和 Llama 3.1-70B -
ROCm™ 軟體 7.0 預覽版軟體
PyTorch 2.7.0。DeepSeek R-1 - ROCm 7.0 預覽版、SGLang 0.4.6、PyTorch 2.6.0
對比
Qwen 72 與 Llama 3.1-70B - ROCm 6.x GA 版軟體
分別為 PyTorch 2.7.0 和 2.1.1
DeepSeek R-1:ROCm 6.x GA 版軟體
SGLang 0.4.1、PyTorch 2.5.0
伺服器製造商可能會改變配置,進而產生不同的結果。效能可能會因配置、軟體、vLLM 版本,以及使用最新驅動程式和最佳化功能而異。