在人工智能加速芯片市场的激烈竞争中，AMD正式推出了其Instinct MI350系列加速器，这一系列产品包括MI350X和MI355X两款型号，旨在挑战并可能超越NVIDIA最新的Blackwell架构产品，特别是在性能、系统扩展性和成本控制方面。
与之前的MI300系列相比，MI350系列不仅在架构上进行了全面升级，而且更加明确了其针对AI训练和推理市场的定位。此次发布标志着AMD在AI算力领域迈出了重要一步。
MI350系列的推出，是AMD从“追赶者”到“竞争者”角色转变的明显体现。在MI300系列成功打入高性能计算和AI市场后，AMD此次推出的MI350系列显然不再满足于现状，而是主动寻求与NVIDIA的正面竞争。
MI350系列包括风冷版MI350X和液冷高性能版MI355X，均采用先进的3nm工艺，并配备了288GB HBM3E高带宽内存。特别是MI355X，作为旗舰型号，其功耗高达1400W，并搭配液冷系统，显然面向高密度计算环境。
在实际性能对比中，AMD展示了MI355X在主流大模型推理任务中的显著提升，相比MI300X，性能提升了三倍以上。这一跨代式的性能跃迁，彰显了AMD在架构层面的实质性优化。
在与NVIDIA Blackwell平台的对比中，尽管AMD尚未完全掌握市场话语权，但凭借其相似的计算性能、更大的显存配置和较低的成本预期，在特定客户需求下确实表现出了一定的竞争力。AMD此次不仅强调单卡性能，更注重整体系统架构的优化和机架规模的部署能力。
MI350系列在规格设计上兼容UBB 8 GPU模块，这意味着它可以无缝集成到现有的高性能AI计算平台中，包括NVIDIA HGX类系统。这种平台级的兼容性，为MI350系列打入更多数据中心和云厂商体系铺平了道路，减少了部署壁垒。
AMD在MI350系列的推广中，并未刻意强调峰值性能的领先性，而是将重点放在综合系统效能、机架级资源配置和开放标准支持上。通过超级以太网联盟（UEC）和UALink等互联协议，支持64至128颗GPU的横向扩展，在单个机架中构建起高达36TB的共享显存资源池。
MI350系列的发布不仅是AMD技术更新的一次展示，更是其面向AI产业趋势调整战略重心的体现。从架构设计到市场策略，AMD正在淡化过去以高性能计算为主的产品定位，将更多资源投向AI加速领域，尤其是大模型的训练和推理。
MI350系列在芯粒数量、互联方式、缓存架构以及张量计算能力等方面均有所优化，特别是在FP4和FP6浮点计算性能上的提升，成为AMD本代产品的核心技术亮点。这一变化标志着AI芯片的发展正朝着更精细的能效平衡方向演进。
MI350系列的定位更加清晰地面向AI训练和推理两个核心场景。在训练方面，得益于更大的HBM带宽和GPU间互联性能，MI355X在处理超大参数模型时具有天然优势；而在推理环节，FP4的高密度计算能力可以显著提升每瓦性能，进而降低整体部署成本。
AMD通过精确的市场定位和资源匹配，走出了一条更具工程实用性的平衡路径。与NVIDIA更封闭的生态构建策略不同，AMD选择开放标准作为其生态扩展的支点，通过支持开放式互联标准、构建可替换模块、兼容主流平台等方式，增强产品的可适配性和可持续性。
尽管面对NVIDIA在软件生态（CUDA、TensorRT）方面的领先地位，AMD在AI框架优化、模型支持、开发工具链等“软实力”层面仍需投入大量资源加以追赶，但MI350系列已经在硬件规格和系统能力上展现出了对等的能力。
