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AMD 还公布了一个新(xin)的 2030 年(nian)目标，即从 2024 年基准年起，将机架级能(neng)效提高 20 倍，届时，现在需要超过 275 个机(ji)架才能训练的典型(xing) AI 模型(xing)，在 2030 年(nian)时仅需一个完全利用(yong)的机架即可完成训练，同时耗电量减少 95%。

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目前(qian)最大的争议(yi)在于要不要把训练过程判为(wei)侵(qin)权。如果训练最终不构成合理使用的话，现在的人工智能企业将会面临几(ji)个挑战。首先得向(xiang)版权人支付费用，其次是版权(quan)人有(you)权利要求人工智(zhi)能公司(si)把自己的数据从模型中剔(ti)除，这一步在技术实现上难度很高，损失(shi)可能比巨额赔偿损失还严重。

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此外最新版本的 AMD 开源 AI 软件栈 ROCm 7 也受到了不少网友的关注，其旨在满足生成式人工智能和高性能计算工作负载不断增长的需求 —— 同时全面提升开发者体验。ROCm 7 具有改进的行业标准框架支持🥑💝🌽、扩展的硬件兼容性以及新的开发工具🥔🧄、驱动程序💗、API 和库👢👗，以加速 AI 的开发和部署。

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