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AMD MI355X GPU 指南：使用案例、基准测试和购买技巧
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能AMD MI355X GPU 指南 - 使用案例和决策指南
简介 – 为什么 MI355X 在 2026 年很重要
快速摘要：是什么让 AMD MI355X GPU 在当今的生成式 AI 和 HPC 工作负载中脱颖而出？简而言之，它提供了海量片上内存、新的低精度计算引擎和开放软件生态系统，这些生态系统共同以更低的成本解锁大语言模型 (LLM) 训练和推理。 MI355X 拥有 288 GB HBM3E 内存和 8 TB/s 带宽，可以运行超过 5000 亿个参数的模型，而无需将它们划分到多个板卡上。与前代产品相比，它的性能提升高达 4 倍，推理吞吐量提升 35 倍，而新的 FP4 和 FP6 数据类型则降低了每个代币的能耗和成本。在本指南中，您将了解 MI355X 的设计方式、它擅长哪些工作负载，以及如何使用 Clarifai 的计算编排和本地运行程序工具将其集成到现代 AI 管道中。
大型语言模型的规模和复杂性持续增长。有竞争力的 GPU 受到两个相互冲突的压力的挤压：更多的内存以适应更大的上下文窗口，以及更高的计算密度以实现更快的吞吐量。 AMD 的 MI355X 正面解决了内存方面的问题，采用 10 个 HBM3E 堆栈加上一个大型片内无限缓存，比 MI300X 提供多 50% 的容量和 51% 的带宽。它也是灵活的通用基板 (UBB 2.0) 的一部分，支持风冷和液冷服务器，并可扩展至 128 个 GPU，以实现超过 1.3 exaFLOPS 的低精度计算。 Clarifai 的平台对这一硬件进行了补充，允许您跨云、本地或边缘环境编排 MI355X 集群，甚至使用 AI Runner 在本地运行模型。这些技术共同搭建了从早期原型设计到生产规模人工智能的桥梁。
解读架构和规范
组件
亮点
计算单元和内核
256个计算单元和16,384个流处理器； 1,024 个矩阵核心可实现超过 10 petaFLOPS 的 FP4/FP6 性能。
时钟速度
内存