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"2012中文字幕在线好看的电影",　　21世纪经济报道记者倪雨晴深圳报道当地时间10月10日，amd推出了一系列新芯片，包括InstinctMI325XGPU、第五代EPYC服务器CPU、DPUPensando系列、aipc处理器锐龙AIPRO300系列等。这些产品的发布展示了AMD在AI计算和数据中心市场的竞争野心。　　尽管发布会带来了积极影响，但是AMD的股价表现却较为平淡。发布会后，股价起初有所上涨，但很快回落，收盘价为164.18美元/股，下跌4%，盘后微涨0.26%。　　股价为何下跌？一方面或受美股大盘影响，三大指数收盘都小幅下跌，科技股也涨跌不一；另一方面，市场上关于AMD能否有效与英伟达竞争的讨论存在噪音，尤其是在生态系统和AI软件整合方面。　　有分析人士向21世纪经济报道记者指出，尽管AMD的硬件表现出色，但英伟达在AI软件上的优势仍然是其核心竞争力。这种复杂的市场反应表明，投资者虽然看好AMD的AI前景，但对竞争态势仍保持谨慎。　　反观对手，近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋刚进行了为期三天的非交易路演，继续传递出增长信心。接下来，市场将继续关注AMD新产品能否被主要数据中心和AI企业采用，公司未来几个季度的表现，特别是第三季度财报，将成为评估持续增长和股价动能的关键。　　更新GPU、CPU、DPU　　作为此次发布会的焦点，AMD的新版InstinctMI325XAI芯片备受关注。MI325X采用了AMDCDNA3架构，与前代产品MI300X相比，在性能和功能上均有所提升。　　同时，对标的是英伟达上一代的H200。它采用了256GB的HBM3e内存，内存带宽最高可达6TB/秒，在这两个数值上MI325X都超过了H200。　　AMD表示，MI325X在运行Llama3.1、Mixtral等大模型时，推理性能比英伟达H200高出20%-40%。与H200相比，MI325X在FP16（16位浮点数）和FP8峰值理论计算性能上，能够提供1.3倍的性能优势。　　除了MI325X外，AMD还透露了下一代MI350系列GPU加速器的相关信息。MI350系列将采用AMD的CDNA4架构，并使用先进的3nm制程工艺，配备高达288GB的HBM3E高带宽内存，对标的是英伟达最新的Blackwell系列。　　根据AMD公布的路线图，MI350系列将在明年上市，其中8卡的MI355X在FP16数据格式下的峰值算力可达到2.3PF，比MI325X提升1.8倍，与英伟达B200的算力持平。而在FP6和FP4格式下，其算力可达9.2PF，比B200在FP6格式下算力提升近一倍。　　这一数据表明，AMD欲进一步提升服务器GPU市场的地位，数据中心都是业内看好的增长市场。此前，AMD董事会主席兼CEO苏姿丰曾表示，AMD预计今年数据中心GPU收入将超过45亿美元。GPU之外，在服务器CPU方面，AMD推出了第五代EPYC“图灵”系列服务器CPU。这款CPU采用了台积电3/4nm制程和Zen5架构，最高配置拥有192核心和384线程。AMD表示，EPYC9965的多项性能表现比英特尔的旗舰服务器CPUXeon8592+“强上数倍”。这些年来，在服务器CPU市场上，AMD的市场份额一路攀升，今年上半年已经达到34%。　　此外，在PC的处理器上，锐龙AIPRO300系列瞄准了AIPC市场，预计到2025年将有超过100款锐龙AIPROPC上市；在网络解决方案上，AMD还发布了AI网卡PensandoPollara400和PensandoSalina400DPU，DPU作为数据中心的关键组件，对于提高数据处理效率和安全性具有重要意义。　　整体而言，整场发布会的新产品主要围绕着数据中心市场，以服务器芯片为核心，不仅有被视为AI芯片的GPU，还有CPU等核心产品，并涉及了DPU等关键组件。眼下，AMD和英伟达都在加速推出新品，增厚数据中心的相关收益。　　继续挑战英伟达　　与此同时，AMD和英伟达的竞争格局显得更加激烈。长期以来，英伟达一直是数据中心和AI领域的领头羊，其GPU产品在AI计算市场上占据了九成左右的份额。近年来，AMD等竞争对手也在加速崛起，提供更多AI选择。　　据悉，微软、OpenAI、meta、Cohere、StabilityAI等企业的很多生成式AI解决方案均已采用MI300系列AI芯片。随着新品MI325X在2025年进入量产，预计AMD将进一步增强其在数据中心和AI市场的影响力。　　分析师普遍认为，AMD正采取积极措施与英伟达在数据中心和AI领域展开直接竞争，但其与英伟达的市场地位差距依然存在，特别是在客户采用速度和生态系统的成熟度上。　　多位业内人士向记者表示，AMD瞄准英伟达一直在苦苦追赶，尤其是英伟达自身也研发整合了CPU之后，竞争进一步加剧，现在不仅仅是单颗芯片的较量，而是体系化解决方案的比赛。　　比如，英伟达在GPU领域拥有完善的生态系统，英伟达十年磨一剑打造了CUDA软件生态帝国，这使得其产品在深度学习等领域具有广泛的应用。然而，AMD也在不断改进其软件ROCm，以便AI开发人员可以轻松地将更多AI模型切换到AMD的芯片上。这使得AMD在技术和生态系统方面逐渐具备了与英伟达竞争的实力。　　在AMD频频发力的同时，英伟达近日也在放大声量。此前Blackwell的延期交付质疑，让市场对英伟达新产品产生隐忧，日前黄仁勋连续三天的演说，一扫迷雾，向市场释放出强劲增长的信息。　　根据摩根士丹利报告中梳理的交流要点，短期内Blackwell的部署进展顺利，产品在未来12个月内已经售罄，显示了持续强劲的市场需求。此前Blackwell硅片的初期问题现在已经完全解决，预计在一月的季度中Blackwell将实现数十亿美元的收入。　　同时，报告还指出，英伟达管理层强调了AI推理复杂性带来的新机会，这些推理的扩展呈指数级增长，伴随着“长期思维”。而更加复杂的推理需求就需要更多的计算量，也意味着需要更丰富的硬件组合——英伟达表示即将推出的机架级产品就是最佳解决方案。　　整体来看，2025年将是一个异常强劲的年份，英伟达管理层将其定义为长期投资周期的早期阶段。黄仁勋还明确表示2026年预计将继续增长，尽管未透露量化数据。　　展望未来，2025年将成为双方激烈竞争的关键一年。英伟达的Blackwell架构即将大规模投入市场，而AMD也将在新一代芯片上发力，力图在数据中心市场占据更大份额。AMD正在持续挑战英伟达，而英伟达也在强化其在市场上的长期领导地位。未来几年内，这场科技巨头间的竞赛不仅关乎硬件性能，更关乎整体解决方案的成熟度和市场的长期需求。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

"2012中文字幕在线好看的电影",2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。不仅诺奖得主在接到获奖电话时表示大感意外，就连诺贝尔奖官方也就此发起两起投票，强调人工智能与基础科--**--　　2024年诺贝尔三大科学奖项中，两大奖项与人工智能研究相关，先是物理学奖颁给了曾获图灵奖的机器学习先驱，紧接着化学奖也将一半颁给了“程序员”。　　不仅诺奖得主在接到获奖电话时表示大感意外，就连诺贝尔奖官方也就此发起两起投票，强调人工智能与基础科学的互动。一则是：你知道机器学习的模型是基于物理方程的吗？另一则是：你知道人工智能被用来研究蛋白质的结构吗？　　不少人疑惑，人工智能这一近年来才频频进入公众视野的技术热词，何以俘获诺贝尔评奖委员会的“芳心”，并一举成为本年度科学奖项的“大赢家”？　　助力解决传统科学方法难以应对的问题　　诺贝尔物理学奖和化学奖获奖成果不仅是基础科学的突破性进步，更显示出人工智能已成为推动基础科学的重要工具。利用这一技术，科学家得以基于此前研究构建新型模型，得以处理海量数据，更新传统的方法，得以加速研究，推动多领域基础科学实现新的进展。　　得益于今年诺贝尔化学奖得主——旗下“深层思维”公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀在前人研究基础上设计的人工智能模型“阿尔法折叠”，人们现在已可以预测出自然界几乎所有蛋白质的三维结构。　　另一名对计算蛋白质设计作出突出贡献的获奖者、美国华盛顿大学西雅图分校的戴维·贝克在谈到人工智能技术时指出，蛋白质结构预测真正凸显了人工智能的力量，使人们得以将人工智能方法应用于蛋白质设计，大大提高了设计的能力和准确性。　　人工智能正帮助科研人员解决传统科学方法难以应对的问题。曾作为“阿尔法折叠”早期测试人员的英国伦敦国王学院分子生物物理学教授丽夫卡·艾萨克森说：“我们传统上采用费力的实验方法来分析蛋白质形状，这可能需要数年时间。这些已解析的结构被用于训练‘阿尔法折叠’。得益于这项技术，我们能够更好地跳过这一步，更深入地探究蛋白质的功能和动态，提出不同的问题，并有可能开辟全新的研究领域。”　　基础科学与人工智能“碰撞”产生巨大能量　　本年度两大科学奖项不仅是对获奖者和他们成就的肯定，更向人们展示出基础科学的深刻洞见与计算机科学创新“碰撞”可以产生的巨大能量。　　2024年诺贝尔物理学奖获得者约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿是两名机器学习领域的元老级人物。他们使用物理学工具，设计了人工神经网络，为当今强大的机器学习技术奠定了基础。与此同时，相关技术已被用于推动多个领域的研究。　　“正是物理学原理为两名科学家提供了思路，而另一方面，研究成果又被用于推动多个领域的研究，不仅包括粒子物理、材料科学和天体物理等物理学研究，也包括计算机科学等其他领域的研究。”诺贝尔物理学委员会秘书乌尔夫·丹尼尔松在接受新华社记者采访时说。　　在谈到诺贝尔化学奖成果时，欧洲分子生物学实验室副主任兼欧洲分子生物学实验室-欧洲生物技术研究所主任埃旺·伯尼强调，这一人工智能工具建立在数十年的实验工作之上，得益于分子生物学界内部在全球范围内公开共享数据的文化。　　改变科研范式推动突破学术边界　　人工智能技术俘获诺贝尔评奖委员会的“芳心”更反映出人工智能与多学科融合，推动科学研究突破边界这一重要的探索趋势。　　诺贝尔化学委员会评委邹晓冬表示，技术与基础科学的交叉融合未来将成为常态，而人工智能技术作为这一融合过程中的核心驱动力之一，将推动科学研究不断突破传统框架，实现更加深远、更加广泛的创新。　　另一方面，人工智能的快速发展也引发人们对未来的担忧。诺贝尔物理学委员会主席埃伦·穆恩斯说，人类有责任以安全且道德的方式使用这项新技术。诺奖得主欣顿在接受电话连线时也表示，相关技术将对社会产生巨大影响，但也必须警惕技术可能构成的威胁。　　毋庸置疑的是，传统科学研究的范式正在转换。从问题出发，通过人工智能技术寻求解决方案，这不仅将在生物、化学和物理等领域中发挥革命性作用，更将推动众多不同学科的融合，推动科学研究突破边界，并对人类未来产生深远影响。　　英国研究与创新署工程与物理科学研究委员会执行主席、牛津大学结构生物信息学教授夏洛特·迪恩表示，能在当今从事科学工作是一件令人兴奋的事情，特别是在这些跨学科领域，因为人工智能不仅开始解决真正困难的问题，而且还改变了我们从事科学研究的方式。　　正如伯尼所说，“大数据与人工智能和技术发展的潜力是无限的——而这，只是一个开始”。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：代明哲

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