9月28日消息,AMD近日公布了RDNA 4架构在AI算力上的核心数据:与上一代RDNA 3相比,AI计算能力提升至原来的4倍以上。每个计算单元配备2个AI加速器,支持FP8、INT8等新数据类型及稀疏性加速。Radeon RX 9000系列显卡的最高算力达到1557 TOPS。

这一算力提升直接改善了本地大模型推理体验,让Radeon显卡在运行本地AI模型时更流畅,告别卡顿。

架构落到产品上,就是Radeon RX 9000系列显卡。该系列GPU最多配备16GB GDDR6显存,其中RX 9070配16GB显存,定位AI加速入门级产品;工作站端的Radeon AI PRO R9700将显存做到32GB,可容纳更大的模型权重,面向高级AI工作流。
软件生态是AI落地的关键。AMD明确Radeon显卡可通过编程支持Microsoft DirectML等主流机器学习框架,部分Radeon显卡还支持AMD ROCm开放式软件平台。
AMD已发布ROCm 6.0,扩大对客户端机器学习开发的硬件与软件支持;此前ROCm 5.7已与PyTorch配合,为Radeon RX 7900 XT、RX 7900 XTX和Radeon PRO W7900 GPU提供支持。
这些软件栈让本地推理有了现成路径。借助锐龙AI PC或Radeon 7000系列显卡,可在本地运行基于GPT LLM的专属AI聊天机器人实例。AMD Software内也加入了AMD Chat等AI功能,并提供AMD噪音抑制,用于智能背景噪音消除。
本地推理之外,应用生态覆盖内容创作和生成式AI两条线。创作侧兼容Adobe Photoshop、DaVinci Resolve、Blender;生成式视觉应用包括Automatic1111和Stable Diffusion WebUI-DirectML。
文本生成方面也有成熟工具。LM Studio定位为安装方便、全面加速的离线应用;OLLAMA则针对AMD Radeon做了优化,可高效运行Llama 2。
