英伟达近期在超级计算领域遭遇持续争议。部分 HPC 领域专家批评其在新架构中优先强化 AI 所需的低精度算力，而对传统建模与仿真高度依赖的 64 位（FP64）性能投入不足。

纵观此次公布的路线图，AMD的雄心展露无遗：Zen 6与Zen 7架构将持续提升性能与能效，并深度集成AI能力；而Instinct MI400/MI500系列GPU则以年度迭代的节奏，在规格与性能上直接对标甚至意图超越NVIDIA，全面发力以争夺AI计算市场的领导地位。

通过在单系统中最高支持八块 GPU，实现总计 192GB 的显存容量，Battlematrix 旨在为 AI 推理工作负载提供一个相对于其他专业 GPU 生态更具成本效益的选择。

通过这种设计，英伟达无需大幅修改PCB板设计即可为桌面显卡配置18GB（6×3GB）或24GB（8×3GB）显存。值得注意的是，3GB显存模组已应用于英伟达专业级RTX Pro 6000 Blackwell GPU，以及配备24GB显存、256-bit显存位宽的移动版RTX 5090。据硬件爆料平台Chiphell论坛（该消息源可靠性参差不齐）用户透露，英伟达可能正在研发配备24GB显存的RTX

H20 芯片基于 Hopper 架构，配备了 96GB 的 HBM3 存储器，运行速度可以达到 4.0TB/s，功耗 400w. 其算力方面，int8/fp8 tensor 算力为 296T，bf16/fp16 tensor 算力为 148T，fp32 算力为 44T，fp64 算力为 1T。英伟达的 H20 芯片在中国市场的销售轨迹，深刻映射出中国对 GPU 旺盛且多元的需求态势，尤其是在人工智

因此，这些芯片将具有不同级别的AI加速能力，而Aurora芯片的向量单元不会从A3核心中移除，以在给定工艺中的芯片上容纳更多核心。在服务器CPU领域，云巨头占据了服务器营收和出货量的一半以上，而在作为AI加速器主导力量的服务器GPU领域，这些公司可能占据了65%至75%的收入和出货量（由于缺乏具体数据，这一比例存在较大浮动）。随着Aurora CPU的推出，Ampere Computing在AI加

谷歌自研 Axion CPU 和第七代 Ironwood TPU，体现了大模型时代算力体系从“堆 GPU”走向“通用 CPU + 专用加速器 + 高速互联”的融合架构趋势。

纵观此次公布的路线图，AMD的雄心展露无遗：Zen 6与Zen 7架构将持续提升性能与能效，并深度集成AI能力；而Instinct MI400/MI500系列GPU则以年度迭代的节奏，在规格与性能上直接对标甚至意图超越NVIDIA，全面发力以争夺AI计算市场的领导地位。

随着2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海的圆满落幕，我们见证了人工智能技术的又一次飞跃。本次大会以“以共商促共享，以善治促善智”为主题，汇聚了全球顶尖的智慧，共同探讨了AI技术的未来趋势和应用前景。以下是我们为您精心整理的本次大会的亮点与趋势，希望能够为您的视野增添一抹亮色。

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