AMD 终于拿出了机架级 AI 平台,显存容量优势对大模型训练团队很关键,做 AI 基础设施选型的值得关注。
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AMD 锐龙 AI Max+ 阵容覆盖了从大厂到小众品牌,做 AI 本地化应用或高性能计算的开发者可以关注其 50 TOPS NPU 和 128GB 统一内存的潜力,值得对比英伟达方案。
FSR 4 下放至旧显卡意味着数千万 RDNA 3/2 用户无需升级硬件就能享受 AI 画质提升,游戏玩家和掌机用户值得关注。
华硕这款显卡坞解决了轻薄本图形性能不足的痛点,用 USB4 就能外接高端显卡,1440p 游戏和 AI 应用都能跑,追求便携与性能平衡的玩家和创作者值得关注。
商用 PC 终于迎来高性能 3D V-Cache 和本地 AI 推理能力,做 CAD、数据分析或本地 AI 应用的团队可以关注,联想、戴尔、惠普首批支持,值得提前规划采购。
商务本和移动工作站终于有了正经的 AI 算力——60 TOPS 的 NPU 让本地 AI 任务不再依赖云端,做数据分析、视频会议或专业应用的团队可以直接考虑升级。
本地AI计算需求爆发,雷神一口气推出10款覆盖全形态的AMD AI工作站,做AI应用开发或需要本地部署模型的团队可以直接关注,省去自己攒机的麻烦。
雷神把 Zen 5 旗舰 APU 塞进迷你机身,做 AI 推理或本地部署的开发者、需要高性能小主机的创作者可以直接关注 D7000 的 128GB 内存配置。
雷神提前押注 AMD 下一代 Zen 6 架构芯片,做 AI 开发或高性能计算的用户可以关注——未来迷你工作站性能可能翻倍,值得提前了解产品路线。
雷神这次把AI工作站的门槛拉高了——四卡R9700能跑70B模型全精度推理,做本地大模型部署的团队可以直接考虑,省去云端算力成本。
AMD 高管亲自站台 Qwen 大会,说明 AI 代理在硬件-软件协同中的重要性,做 AI 应用或云服务的团队值得关注这一合作方向。
AMD 砸百亿美元押注 AI 基础设施,做芯片封装或 AI 系统部署的团队值得关注——2.5D 互联和 Helios 平台将直接影响下一代 AI 硬件的性能和成本。
AMD 的 EFB 封装技术直接关系到 AI 芯片的带宽和能效,做高性能计算或 AI 系统集成的团队值得关注,这会影响未来服务器和加速器的设计选择。
AMD 率先将 2nm 工艺引入服务器 CPU,做数据中心和 AI 基础设施的团队值得关注——这直接关系到未来算力成本和功耗效率。
本地跑 300B 参数模型不再是梦,做 AI 推理和开发的团队可以直接关注这款 x86 平台,比依赖云端更灵活。
AMD 首次把开发者大会带到中国,苏姿丰和李开复的对话点出了端侧智能体主机的未来方向,做本地 AI 开发和部署的开发者值得关注 ROCm 的新支持和硬件生态。
苏姿丰的发言揭示了 AI 从技术到落地的关键转折点——未来五年 50 亿用户意味着巨大的应用和基础设施机会,做 AI 开发或企业决策的人值得关注 AMD 的端到端计算布局。
苏姿丰的预测和投入计划为 AI 从业者和投资者提供了长期信心,关注 AMD 生态的开发者可以从中看到大中华区的研发资源和未来机会。
AMD 用 3999 美元硬件替代每月 750 美元云租金的算盘很实在,做本地 AI 推理或模型微调的开发者值得算一笔账——6 个月回本,之后就是纯赚。
AMD 这项专利让游戏开发者看到了「草图即游戏」的可能性——大幅降低美术和渲染门槛,独立团队或小型工作室尤其值得关注,未来或许能直接用它快速原型验证。
AMD 在服务器 CPU 营收上逼近英特尔,做数据中心采购或云架构决策的团队值得关注——EPYC 的高端定位正在改写竞争格局,建议点开看具体份额变化。
想真正理解 LLM 内部机制、诊断推理问题的开发者,这门课能帮你从黑盒用户变成懂原理的实践者,建议直接报名。
芯片巨头在F1赛道的算力对决升级了——做高性能计算或AI仿真的团队可以看看,英特尔如何用Xeon和Core Ultra支撑F1的实时数据分析与仿真优化,值得关注。
老显卡用户终于能享受 FSR 4.1 的画质提升,RDNA 3 玩家今年 7 月就能用上,值得关注具体支持的游戏列表。
AMD 3D V-Cache 首次进入专业工作站领域,结合 NVIDIA 最新 Blackwell GPU,为 AI 和高负载专业应用提供新选择。