AMD在高性能计算领域持续领跑 成功推出DeepSeek集成产品
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1月XX日，AMD正式宣布已经将其全新DeepSeek-V3模型集成至Instinct MI300X GPU上，标志着公司在人工智能领域迈出了重要的一步。
经过SGLang强化并针对AI推理优化的DeepSeek-V3模型，正在改变我们对AI技术的认知。
早在去年12月26日，AMD在Github上公布了支持DeepSeek-V3模型的SGLang v0.4.1版本。
此次更新显示AMD对于人工智能领域的深度投入与坚定决心。
据AMD表示，DeepSeek-V3模型是目前最强的开源LLM，性能甚至超过了GPT-4。
这在AI领域引起了广泛关注，并预示着人工智能的新时代即将到来。
SGLang和DeepSeek团队的紧密合作使得DeepSeekV3 FP8从首发当天就能在英伟达和AMD GPU上运行。
这展示了AMD强大的技术实力以及与其他技术巨头的良好合作关系。
值得一提的是，AMD还特别感谢了美团搜索与推荐算法平台团队的支持，表明了不同科技巨头之间在AI领域的紧密合作与共享精神。
DeepSeek-V3模型是一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量高达671B，每个token激活时可达37B参数。
该模型采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，实现了高效推理和高经济效益的训练。
这种模型的复杂性及其强大的功能表明AMD在人工智能领域的深厚技术积累。
值得一提的是，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多标记预测训练目标以实现更强劲的性能。
这意味着该模型能够在处理复杂的AI任务时表现出更高的效率和准确性。
DeepSeek-V3还使开发人员能够使用高级模型，利用内存能力同时处理文本和视觉数据。
这不仅让开发人员可以广泛获取先进功能，还为他们提供了更多可能性，推动人工智能技术的发展。
AMD的Instinct GPU加速器与DeepSeek-V3模型的结合，进一步提升了AI性能。
AMD表示，ROCm中广泛的FP8支持可显著改善运行AI模型的过程，特别是在推理方面。
FP8降低精度计算可以减少数据传输和计算中的延迟，这对于处理大规模AI模型或批处理任务至关重要。
ROCm扩展了其生态系统中对FP8的支持，从而在各个方面（从框架到库）改善性能和效率。
这意味着使用AMD技术的开发者可以充分利用其硬件资源，实现更高效、更快速的AI模型训练和推理。
AMD通过集成DeepSeek-V3模型到Instinct MI300X GPU上，以及其在人工智能领域的持续投入和创新，正在引领人工智能的新时代。
通过与合作伙伴的紧密合作以及内部团队的不断努力，AMD正致力于解决AI领域的关键问题，如内存瓶颈、高延迟等，以提供更高效、更快速的AI解决方案。
未来，我们期待AMD在人工智能领域继续取得更多突破性的进展，推动人工智能技术的普及和发展。
同时，我们也期待更多的开发者能够利用AMD的技术和平台，共同推动人工智能领域的进步和创新。
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