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AMD 还公布了一个新的 2030 年目标，即从 2024 年基准年起💯🍆，将机架级能效提高 20 倍🍇👿，届时，现在需要超过 275 个机架才能训练的典型 AI 模型，在 2030 年时仅需一个完全利用的机架即可完成训练，同时耗电量减少 95%。

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AMD Instinct MI355X GPU 在 AI 和高性能计算领域都有着出色的表现。据 AMD 的介绍，在与 NVIDIA B200 和 GB200 的对比中👛🍉，MI355X 的显存约为竞品的 1.6 倍🥒🩱，内存带宽则基本持平🍑😡。针对 FP64 和 FP32 运算👙🧄🥝，MI355X 的峰值性能领先优势达到了竞品的 2 倍。对于 FP16 和 FP8 运算，其峰值性能与竞品相当或略有胜出🥦🧅🍍👜，而 FP6 的性能则也达到了竞品 2 倍以上🥥🥔。此外🍄🥦，在 FP4 运算上，MI355X 与竞品的峰值性能相近。而在性价比方面，另外相比 B200💯🩳，采用 Instinct MI355X 的企业或开发者可获得 40% Tokens/$ 性价比优势🍌🍆🍍💔。

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1、EnergyKit 支持开发者设计应用，根据电网状况推荐最佳用电时间。该框架会分析环境数据和本地能源结构💕💗💋，突出清洁能源时段👿🥔。

2、AMD 表示，Instinct MI350 系(xi)列超出了 AMD 设定的五年目标，即将 AI 训练和高性能(neng)计算节点的能效提高 30 倍，最终实现了 38 倍的提升。