情报
AI 生成的结构化厂商动态简报
AMD实验性Topological Ghost Protocol使MI300X推理吞吐量飙升10倍
AMD在MI300X GPU上实验性推出Topological Ghost Protocol（TGP），通过KV-cache回收与分段状态管理，在高并发推理中实现431 tokens/秒吞吐量，较标准vLLM的42.7 tokens/秒提升10倍，成功率100%。该技术仍处实验阶段，但可能重新定义AI推理性能基准。
AMD MLPerf 6.0：MI350系列用MXFP4实现3.5倍代际提升，多节点训练首秀
AMD在MLPerf Training 6.0中提交了最全面的结果，包括首次多节点训练（FLUX.1在512 GPU上）和MXFP4训练配方。MI355X相比MI300X在Llama 2-70B上实现3.5倍性能提升，且与NVIDIA B200的差距缩小至5%以内。10家生态伙伴验证了可复现性。
AMD投建全栈Instinct GPU云：TensorWave B轮融资暴露NVIDIA生态破局战略
TensorWave完成3.5亿美元B轮融资，AMD Ventures联合领投，估值达15.5亿美元。该云平台完全基于AMD Instinct GPU（MI300X至MI455X）构建，主攻记忆密集型AI工作负载，旨在提供绕过NVIDIA CUDA锁定的替代算力路径，并验证ROCm软件栈的商业化成熟度。
AMD携手戴尔与剑桥大学，以开放ROCm生态撬动英国主权AI算力基建
AMD联合戴尔和剑桥大学宣布建立英国主权AI创新实验室（SAIL），部署基于第五代EPYC和Instinct MI355X GPU的Zenith超级计算机，以及用于聚变能源研究的Sunrise系统。该实验室旨在推动开放、可互操作的AI基础设施，以ROCm软件栈为核心，对抗NVIDIA的CUDA生态锁定，为英国政府和研究机构提供长期技术选择。
思科与AMD联合基准测试：将AI网络控制点从GPU移至智能网卡与交换机
思科与AMD联合发布基于N9000 800G交换机、Pensando Pollara 400智能网卡和MI300X GPU的AI组网基准测试。通过IBPerf和MLPerf测试，展示在incast拥塞下P01/P99带宽均接近400Gbps线速，证明其架构能消除GPU空转，实现确定性性能。
AMD支持SPEC CPU 2026基准测试，强调开放可信性能评估
AMD发表博客支持即将发布的SPEC CPU 2026行业基准测试，强调在AI时代，开放、可复现的CPU性能评估标准对客户进行基础设施决策至关重要。该新基准更新了应用套件，并加强了对裸金属云环境和并行计算的支持。
AMD提出AI基础设施网络架构新范式：从无损网络转向智能端点
AMD发布博客，提出构建大规模AI基础设施的七个关键问题，核心观点是传统无损以太网或InfiniBand架构存在成本与复杂性瓶颈。其主张将网络智能和可靠性功能从昂贵的专用交换机转移到智能网卡（NIC）上，在标准（可能有损）以太网上实现可靠传输，以降低总拥有成本并简化运营。
AMD发布突破性MLPerf 6.0推理结果，展示多节点扩展与多模态能力
AMD在MLPerf Inference 6.0基准测试中，凭借Instinct MI355X GPU在Llama 2 70B和GPT-OSS-120B模型上首次突破每秒100万令牌的推理吞吐量。其提交强调了多节点扩展效率、对新型文本到视频模型（Wan-2.2-t2v）的快速启用，以及广泛的合作伙伴生态系统复现结果。
AMD 在 MLPerf 推理测试中取得突破性成绩
AMD 宣布其 Instinct MI300X 加速器在 MLPerf Inference 6.0 基准测试中表现优异，特别是在自然语言处理任务上创下新纪录。这表明 AMD 在 AI 推理基础设施领域的技术竞争力显著提升。
AMD发布ROCm完整技术文档强化AI开发生态
AMD发布ROCm平台全面技术文档，涵盖安装部署、系统优化和性能调优指南，特别针对MI300X GPU提供专项优化。文档支持HIP、OpenCL等多种编程模型，提升开发者在AI/HPC工作负载中的GPU利用效率。