跳到主要内容

2 篇博文 含有标签「CDNA 5」

AMD CDNA 5 architecture

查看所有标签

MI355X 到 MI455X:AMD CDNA 两代跳跃解析

· 阅读需 4 分钟
Industry Research Team

在 2026 年 7 月的 Advancing AI 大会上,AMD 拿出了迄今最接近英伟达旗舰的一张对比表。MI455X 不是简单加显存:CDNA 5 重构了计算单元、换上 HBM4、把机柜级互联从短板变成卖点。两代之间的跳跃,恰好记录了 AMD 从"做一张好卡"到"做一台好机柜"的战略转身。

两张规格表看代际差距​

MI355X(CDNA 4,2025 年)的卖点是显存容量与性价比:288GB HBM3E、8TB/s 带宽、10.1 PFLOPS MXFP4,1,400W 功耗。MI455X(CDNA 5,2026 年 7 月 23 日发布)则全面换代:432GB HBM4、23.3TB/s 带宽、40 PFLOPS MXFP4,据公开报道功耗估计超过 2kW(官方未公布 TDP)。

规格MI355X(CDNA 4)MI455X(CDNA 5)
显存288GB HBM3E432GB HBM4(12 堆叠)
显存带宽8TB/s23.3TB/s(约 2.9 倍)
MXFP410.1 PFLOPS40.26 PFLOPS(4 倍)
MXFP85 PFLOPS20.13 PFLOPS
FP16/BF16 矩阵2.5 PFLOPS5.03 PFLOPS
FP32 向量157.3 TFLOPS315 TFLOPS
Scale-Up 互联1.08TB/s3.6TB/s(UALoE,72 通道)
Scale-Out400Gb/s2,400Gb/s(3 组 AI NIC)
晶体管185B320B

架构层面有两个关键动作。其一,CDNA 5 借用了 RDNA 图形线的组织方式:8 个 XCD 内部分成双 Shader Engine,计算单元总量仍是 256 个——4 倍的低精度吞吐提升并非靠堆单元,而靠数据通路重构与频率。其二,L2 缓存从计算 Die 上移走,下沉到两颗 Fabric and Cache Die,提供 192MB、54TB/s 的缓存层。制造上采用 2nm(8 颗 XCD)加 3nm(I/O 与缓存 Die)的混合工艺,是 CoWoS-L 封装上有史以来最大的芯片之一。

Helios 机柜:真正的产品是"一柜子"​

MI455X 的部署形态基本只有一种:Helios 机柜。每托盘 4 卡,整柜 72 颗 MI455X,配 EPYC Venice CPU、Pensando Vulcano AI NIC 与 Salina DPU。整柜指标:2.9 EFLOPS MXFP4、31TB HBM4、1.67PB/s 内存带宽,机柜内 UALoE 聚合带宽 260TB/s,跨机柜走符合 UEC 规范的以太网,Scale Out 带宽 43TB/s。

维度AMD Helios英伟达 Vera Rubin NVL72
单卡显存432GB HBM4288GB HBM4
单卡带宽23.3TB/s22TB/s
机柜显存31TB约 20.7TB
机柜 FP42.9 EFLOPS(MXFP4 口径)3.6 EFLOPS(NVFP4 稀疏口径)
机柜内互联UALoE(开放,260TB/s)NVLink 6(约 260TB/s 级)
生态标准OCP、UALink、UECNVLink、InfiniBand、私有

注意口径差异:两家 FP4 格式(MXFP4 与 NVFP4)缩放方式不同,峰值对比只能看个大概。AMD 强调的是开放牌——Open Rack Wide 机柜规范、UALink、UEC 以太网,让多家设备商都能实现同等设计,这与英伟达的垂直整合形成对照。OpenAI、Meta、Anthropic、微软、甲骨文均已表态采用 Helios。

选型视角​

对推理型业务(长上下文、高并发、大 KV Cache),MI455X 的 432GB 显存与 23.3TB/s 带宽是纸面最强组合,显存敏感的模型分片需求可能直接减少所需 GPU 数量。对训练型业务,ROCm 生态的成熟度仍是关键变量——AMD 宣称 PyTorch、vLLM、Triton 首日支持,但大规模部署的调优经验仍需验证。功耗未定稿也意味着机房设计要保留弹性。而对已经跑在 MI350 上的团队,CDNA 5 延续了内存优先哲学,迁移成本相对可控。

小结​

MI355X 到 MI455X 的跳跃,本质是 AMD 从单卡竞争切换到机柜竞争:显存更多、带宽近 3 倍、互联追平 NVLink,再用开放标准对抗垂直整合。英伟达在机柜算力口径与软件生态上仍领先,但 2026 年的 AI 工厂买家第一次拥有了两个都成立的旗舰选项。

AMD MI455X CES 2026 震撼发布:4年AI芯片性能涨1000倍

· 阅读需 7 分钟
Industry Research Team

2026年1月5日,在CES 2026(国际消费电子展)首日,AMD董事会主席兼CEO苏姿丰博士在主题演讲中震撼发布:Instinct MI400系列AI加速卡。

其中最引人注目的是MI455X——AMD史上性能最强的AI加速卡,采用2nm + 3nm混合制程、432GB HBM4显存、FP4算力高达40 PFLOPS(FP8为20 PFLOPS)。

核心亮点​

  • MI455X:FP4算力40 PFLOPS,FP8算力20 PFLOPS,相比MI355X提升10×
  • MI450:高性价比版,FP4算力28 PFLOPS,288GB HBM4
  • 制程升级:全球首款采用2nm + 3nm混合制程的AI芯片(GCD用2nm,MCD用3nm)
  • 显存升级:从MI350X的288GB HBM3e升级到432GB HBM4(MI455X)
  • 带宽升级:从MI350X的8 TB/s升级到19.6 TB/s(提升2.45×)
  • 架构升级:从CDNA 4升级到CDNA 5
  • 量产时间:MI455X 2026年Q4,MI450 2026年Q3

MI400系列完整规格​

📌 重要更正(2026-06-16):经官方规格核对,MI455X 显存为 432GB HBM4(非早期报道的 288GB),FP4 算力为 40 PFLOPS。特此更正。

型号定位显存FP4 算力FP8 算力TDP(推测)
MI455X旗舰训练+推理432GB HBM440 PFLOPS20 PFLOPS~1,000W
MI450高性价比训练288GB HBM428 PFLOPS14 PFLOPS~800W
MI440X企业推理216GB HBM425 PFLOPS12.5 PFLOPS~600W
MI430XHPC / 科学计算192GB HBM420 PFLOPS10 PFLOPS~500W
MI400X通用 / 边缘推理128GB HBM412 PFLOPS6 PFLOPS~400W

关键升级(vs MI350系列):

  • 显存:HBM3e → HBM4,容量提升 50%(432GB vs 288GB)
  • 带宽:19.6 TB/s(vs MI350的 8 TB/s,提升 2.45×)
  • 算力:FP4 40 PFLOPS(vs MI355X的 20 PFLOPS,提升 2×)
  • 制程:2nm + 3nm 混合制程(GCD用2nm,MCD用3nm)
  • 架构:CDNA 5(vs MI350的 CDNA 4)

与MI355X的性能对比​

指标MI355X(2025)MI455X(2026)提升
FP4算力20 PFLOPS40 PFLOPS2×
FP8算力10 PFLOPS20 PFLOPS2×
显存容量288GB HBM3e432GB HBM41.5×
显存带宽8 TB/s19.6 TB/s2.45×
制程TSMC 3nm2nm + 3nm 混合新一代
架构CDNA 4CDNA 5新一代
TDP800-1000W~1,000W持平

苏姿丰在CES 2026上说:

"4年前,MI250的AI性能是X。现在,MI455X的性能提升了1000倍。这就是AI芯片的进步速度。"

CDNA 5架构详解​

MI400系列采用CDNA 5架构(MI355X用CDNA 4):

关键升级​

  1. Matrix Core 升级:支持FP8/INT8/FP16,稀疏化加速
  2. HBM4控制器:支持12层HBM4( vs HBM3e的8层)
  3. Infinity Fabric 4.0:Die间/Die-GPU间互联带宽提升50%
  4. 稀疏化原生支持:MoE模型的Expert Parallel优化
  5. 长上下文优化:1M+ token KV Cache加速

与NVIDIA Blackwell / Rubin对比​

指标AMD MI455XNVIDIA B200NVIDIA Rubin R200(2026 Q4)
FP4算力40 PFLOPS20 PFLOPS(稀疏 45 PFLOPS)~40 PFLOPS(推测)
FP8算力20 PFLOPS10 PFLOPS(稀疏 22.5 PFLOPS)~20 PFLOPS(推测)
显存432GB HBM4192GB HBM3e288GB HBM4
显存带宽19.6 TB/s8 TB/s13 TB/s
TDP~1,000W700-1000W~1,000W
制程2nm + 3nm 混合TSMC 4npTSMC 3nm
量产时间2026年Q42024年Q42026年Q4
软件生态ROCmCUDACUDA
优势显存容量、开放生态生态最成熟下一代架构
劣势软件生态差距显存较小尚未发布

结论:MI455X在FP4/FP8算力和显存容量/带宽上领先B200,但软件生态仍是短板。与Rubin R200相比,纸面性能相近,但Rubin有CUDA生态护城河。

量产时间表​

时间事件
2025年6月12日Advancing AI大会首次公布MI400系列规格
2026年1月5日CES 2026正式发布MI455X/MI450/MI440X
2026年Q3MI450开始送样
2026年Q4MI455X正式量产
2026年Q4MI440X(企业推理版)发布
2027年Q1MI430X/MI400X(HPC/边缘推理版)发布
2027年MI500系列(下一代)

AMD AI芯片路线图(2025-2027)​

时间产品制程备注
2024年Q4MI325XTSMC 5nmHBM3e升级版
2025年Q3MI355X(MI350系列)TSMC 3nmCDNA 4,288GB HBM3e
2026年Q4MI455X(MI400系列)2nm + 3nm 混合CDNA 5,432GB HBM4
2027年Q1MI500系列TSMC 2nm(推测)下一代,性能再提升

软件生态:ROCm的进步与挑战​

✅ 进步​

  • PyTorch 2.5+:原生支持MI300X/MI455X
  • Hugging Face Transformers:官方支持AMD GPU
  • vLLM 0.8+:MI300X推理支持(实验性)
  • JAX:AMD正在适配(对标Google TPU)

⚠️ 挑战​

  • 框架优化度:PyTorch在AMD GPU上的性能仍低于NVIDIA
  • 算子覆盖率:部分小众算子需要自己写HIP代码
  • 多卡通信:RCCL(对标NCCL)性能仍有差距
  • 开发者生态:教程、案例、社区活跃度远不及NVIDIA

与竞品对比​

厂商产品FP4算力显存量产时间优势劣势
AMDMI455X40 PFLOPS432GB HBM42026 Q4显存容量最大、开放生态软件生态差距
NVIDIAB20020 PFLOPS192GB HBM3e2024 Q4生态最成熟显存较小
NVIDIARubin R200~40 PFLOPS288GB HBM42026 Q4下一代架构、CUDA生态价格昂贵
华为昇腾910C~1.6 PFLOPS64GB HBM2026 Q2中国本土化受出口管制
GoogleTPU 8t~9.2 PFLOPS~256GB HBM3e2027年底与Gemini集成仅Google Cloud

行业影响​

1. 对NVIDIA的冲击​

AMD MI455X在纸面性能上已经追上B200(FP4 40 PFLOPS vs 20 PFLOPS),甚至在显存容量上大幅领先(432GB vs 192GB)。

但:

  • NVIDIA有CUDA生态护城河
  • NVIDIA有Vera Rubin平台(整体方案,2026 Q4发布)
  • AMD只能卖单卡/单机,NVIDIA卖AI工厂
  • MI455X量产时间(2026 Q4)与Rubin R200相同,正面竞争

2. 对国产芯片的压力​

MI455X的发布意味着:国际主流AI芯片在2026年将进入2nm + HBM4时代。

国产芯片(华为昇腾、寒武纪、沐曦等)需要:

  • 在2026-2027年追上5nm + HBM3e水平
  • 否则差距将从"1代"扩大到"2代"

3. 对云服务商的意义​

MI455X给云服务商提供了NVIDIA之外的第二选择:

  • 微软Azure:已部署MI355X,可能跟进MI455X
  • 谷歌Cloud:自研TPU,不会用AMD
  • 亚马逊AWS:自研Trainium/Inferentia,不会用AMD
  • 阿里云、腾讯云:可能采购MI455X作为NVIDIA替代方案

相关芯片​

参考资料​


本文基于AMD CES 2026官方公告、百度百科及知乎智东西现场报道整理,规格参数已核对官方来源。2026-06-16更新:修正MI455X显存(288GB → 432GB)和算力(FP8 6 PFLOPS → FP4 40 PFLOPS)