Instinct MI300X：1920亿晶体管怪兽 完胜NVIDIA H100
Instinct MI300X属于传统的GPU加速器方案，纯粹的GPU设计，基于最新一代CDNA3计算架构。
它集成了八个XCD加速计算模块(Accelerator Compute Die)，每一个XCD拥有38个CU计算单元，总计304个单元。
每两个XCD为一组，在它们底部放置一个IOD模块，负责输入输出与通信连接，总共四个IOD提供了多达七条满血的第四代Infinity Fabric连接通道，总带宽最高896GB/s，还有多达256MB Infinity Cache无限缓存。
XCD、IOD外围则是八颗HBM3高带宽内存，总容量多达192GB，可提供约5.3TB/s的超高带宽。
AI/HPC时代，HBM无疑是提供高速支撑的最佳内存方案，AMD也是最早推动HBM应用和普及的。
以上所有模块，都通过2.5D硅中介层、3D混合键合等技术，整合封装在一起，AMD称之为3.5D封装技术。
总计晶体管数量多达1530亿个，其中XCD计算核心部分是5nm工艺，IOD部分则是6nm工艺。
顺带一提，结构示意图中位于HBM内存之间的小号硅片，一共八颗，并无实际运算和传输作用，而是用于机械支撑、保证整体结构稳定。
MI300X的各项性能指标都可以胜出NVIDIA H100(H200已宣布但要到明年二季度才会上市所以暂时无法对比)，还有独特的优势。
HPC方面，MI300X FP64双精度浮点矩阵、矢量性能分别高达163.4TFlops(每秒163.4万亿次计算)、81.7TFlops，FP32单精度浮点性能则都是163.4TFlops，分别是H100的2.4倍、无限倍、2.4倍、2.4倍——H100并不支持FP32矩阵运算。
AI方面，MI300X TF32浮点性能为653.7TFlops，FP16半精度浮点、BF16浮点性能可达1307.4TFlops，FP8浮点、INT8整数性能可达2614.9TFlops，它们全都是H100的1.3倍。
TF32即Tensor Float 32，一种新的浮点精度标准，一方面保持与FP16同样的精度，尾数位都是10位，另一方面保持与FP32同样的动态范围(指数位都是8位)。
BF16即Bloat Float 16，专为深度学习而优化的浮点格式。
另外，同样适用HBM3高带宽内存，MI300X无论容量还是带宽都完胜H100，而整体功耗控制在750W，相比H100 700W高了一点点。
更进一步，AMD还打造了MI300X平台，由八块MI300X并联组成，兼容任何OCP开放计算标准平台。
这样一来，在单个服务器空间内，就总共拥有2432个计算单元、1.5TB HBM3内存、42.4TB/s内存带宽。
性能更是直接飞升，BF16/FP16浮点性能甚至突破了10PFlops，也就是超过1亿亿次计算每秒，堪比中等规模的超级计算机。
对比同样八颗H100组成的计算平台H100 HXG，它在计算性能、HBM3容量上也有不少的优势，而在带宽、网络方面处于相当的水平。
尤其是每颗GPU可运行的大模型规模直接翻倍，可以大大提升计算效率、降低部署成本。
实际应用性能表现方面，看看AMD官方提供的一些数据，对比对象都是H100。
通用大语言模型，无论是中等还是大型内核，都可以领先10-20％。
推理性能，都是八路并联的整套服务器，1760亿参数模型Bloom的算力可领先多达60％，700亿参数模型Llama 2的延迟可领先40％。
训练性能，同样是八路服务器，300亿参数MPT模型的算力不相上下。
总的来说，无论是AI推理还是AI训练，MI300X平台都有着比H100平台更好的性能，很多情况下可以轻松翻倍。
产品强大也离不开合作伙伴的支持，MI300X已经赢得了多家OEM厂商和解决方案厂商的支持，包括大家耳熟能详的慧与(HPE)、戴尔、联想、超微、技嘉、鸿佰(鸿海旗下/富士康同门)、英业达、广达、纬创、纬颖。
其中，戴尔的PowerEdge XE9680服务器拥有八块MI300X，联想的产品2024年上半年登场，超微的H13加速器采用第四代EPYC处理器、MI300X加速器的组合。
在基础架构中引入MI300X的合作伙伴也相当不少，包括：Aligned、Arkon Engergy、Cirrascale、Crusoe、Denvr Dataworks、TensorWare，等等。
客户方案方面，比如微软的Azure ND MI300X v5系列虚拟机，比如甲骨文云的bare metal(裸金属) AI实例，比如Meta(Facebook)数据中心引入以及对于ROCm 6 Llama 2大模型优化的高度认可，等等。
