AMD制定全面AI策略，结合Xilinx FPGA收购与GPU和软件生态发展。

AMD正在推行一项雄心勃勃的战略，通过开发涵盖边缘、云和端点市场的推理和训练芯片组合，成为AI计算领域的主要参与者。AMD首席执行官Lisa Su在AMD 2022年财务分析师大会上阐述了这一愿景，她表示："我们的愿景是为训练和推理提供一个广泛的技术路线图，涵盖云、边缘和端点，我们能够做到这一点，因为我们在所有这些市场和所有这些产品中都有涉足。"Su承认要在AI领域追赶上来"需要大量工作"，但他将这个市场称为公司的"单一最高增长机会"。

AMD已经在AI计算领域展现了早期进展，其Epyc服务器芯片被用于推理应用，Instinct数据中心GPU用于AI模型训练。多家云服务提供商正在利用AMD的ZenDNN库（一种Zen深度神经网络软件优化，与TensorFlow、PyTorch和ONNXRT集成，受第二代和第三代Epyc芯片支持）来改进推荐引擎的性能。AMD Epyc业务负责人Dan McNamara强调说："很大比例的推理正在CPU上进行，我们预计这种情况将继续下去。"即将推出的Genoa代Epyc芯片将于今年晚些时候上市，它将引入AVX-512 VNNI指令来加速神经网络处理，该功能也将在公司的Ryzen 7000桌面芯片中出现，预计年底推出。

AMD对FPGA设计商Xilinx的490亿美元收购（于今年早些时候完成）是AMD扩展AI战略的核心。来自Xilinx的AI引擎技术以AMD新命名的XDNA品牌"自适应架构"构建模块形式推出，将被纳入多个产品中。在2018年首次亮相于Xilinx的Versal自适应芯片后，AI引擎将被集成到Ryzen笔记本芯片的两代未来产品中：2023年推出的Phoenix Point和2024年的Strix Point。它还将出现在未来一代Epyc服务器芯片中，但AMD没有指定具体时间表。此外，AMD预计将在2024年推出其首款Zen 5架构芯片，这些芯片将包含针对AI和机器学习工作负载的新优化。

在GPU方面，AMD正在推进MI200系列Instinct GPU，并与微软和Meta等行业领导者建立了深入的合作伙伴关系。AMD GPU业务负责人David Wang强调，AMD已经"为PyTorch优化了ROCm，为其内部AI工作负载以及联合开发的开源基准测试提供了令人惊叹的、非常有竞争力的性能。"最新版本的ROCm包括对PyTorch和TensorFlow上的训练和推理工作负载的优化，支持已扩展到使用RDNA架构的消费级Radeon GPU。Wang表示，AMD还在"开发具有预优化模型的SDK，以简化AI应用程序的开发和部署。"

展望未来，AMD推出了Instinct MI300，它称之为"世界首个数据中心APU"，结合了基于Zen 4的Epyc CPU和采用公司新CDNA 3架构的GPU。AMD声称MI300将提供"比目前市场上的Instinct MI250X芯片高8倍以上的AI训练性能提升。"AMD数据中心解决方案业务集团负责人Forrest Norrod表示："MI300是一个真正了不起的产品，我们相信它指明了加速未来的方向。"通过这些跨越CPU、GPU和自适应架构的举措，AMD旨在大幅扩展其在AI计算领域的覆盖范围，超越其传统的数据中心焦点。