目前，AMD 它正通过硬件和开源软件的结合的方式，紧紧追随机器智能的图形处理单元（GPU）加速器的竞争。新的 AI 芯片基于AMD今年早些时候推出的Polaris图形架构。目的是显著提高深度学习神经网络工作负载的性能、效率，使其易于实现。 新的Radeon Instinct 加速器将会为机构提供强大的基于GPU的解决方案，用于深度学习推断和培训。

Raja Koduri,  AMD公司Radeon Technologies集团高级副总裁图片来源： Dean Takahashi

AMD公司首席执行官Lisa Su在接受VentureBeat采访时说：“我们认为图形在未来5到10年内非常具有战略意义。 “在初期，我们的路线图是'消费者的图形是非常重要的‘，这是我们的核心用户基础。”“今年是Polaris图形架构之年。 但是，毫无疑问，我们的计划是在整个图形端到端空间取得先机，下一阶段的计划是计算，确保我们有一个非常有竞争力的硬件和软件平台。

AMD Radeon Technologies 集团高级副总裁 Raja Koduri 在接受采访时说，“我们在图形制作方面还有很多工作要做。 我们还没有太关注它，但如果看一下市场规模，我们有更多的机会。 在图形领域我们有更多的增长点，但计算同样也是令人兴奋的。我们终于有一个引人注目的软件栈与我们的硬件相配合，这是一件非常好的事情。”

除了新的硬件产品，AMD宣布推出MIOpen，一款用于GPU加速的免费开源库，旨在实现高性能的机器智能实现。 AMD还优化了AMD ROCm软件的深度学习框架，以构建机器智能工作负载的下一个演变的基础。

Nvidia开始业务之前，还有很多工作要做。“他们不仅推出了卡，而且推出了平台和软件栈，这点我很喜欢。 许多客户想要解决方案，而不仅仅是一堆零件，AMD现在知道这一点。"

廉价的大容量存储，大量的传感器驱动的数据和用户生成的内容的指数增长在全球驱动数亿字节的数据增长。 近期机器智能算法的最新进展映射到高性能GPU使得在处理和理解该数据方面取得巨大进展。

Radeon Instinct 是机器智能的开放软件生态系统蓝图中的一部分，有助于加速推理洞察和算法训练。

Radeon Instinct. 图片来源：AMD

Radeon Instinct 加速器设计用于解决各种各样的机器智能应用。 这些芯片包括基于Polaris GPU的Radeon Instinct MI6加速器。 被动冷却的推理加速器可以在150瓦特下以5.7 teraflops执行。 它的内存有16 GB。Radeon Instinct MI8加速器利用高性能，节能的Fiji Nano GPU，将是一个小型的HPC和推理加速器，在小于175瓦特和4 GB高带宽内存下具有8.2 teraflops的峰值性能。而Radeon Instinct MI25加速器将使用AMD的下一代高性能Vega GPU架构，并专为深度学习培训而设计，针对时间到解决方案进行了优化。

免费的开源MIOpen GPU加速库预计将于2017年第一季度首次亮相，为标准例程（如卷积，池化，激活函数，归一化和张量格式）提供GPU调优的实现。ROCm深度学习框架将针对Caffe，Torch 7和Tensorflow进行优化，允许程序员专注于训练神经网络，而不是通过ROCm丰富的集成进行低级性能调优。ROCm旨在作为机器智能问题集的下一个演进的基础，具有用于线性代数和张量的领域专用编译器以及开放的编译器和语言运行时。

Radeon Instinct产品预计将于2017年上半年发货。

目前，AMD 它正通过硬件和开源软件的结合的方式，紧紧追随机器智能的图形处理单元（GPU）加速器的竞争。新的 AI 芯片基于AMD今年早些时候推出的Polaris图形架构。目的是显著提高深度学习神经网络工作负载的性能、效率，使其易于实现。新的RadeonInstinct加速器将会为机构提供强大的基于GPU的解决方案，用于深度学习推断和培训。

Raja Koduri, AMD公司Radeon Technologies集团高级副总裁图片来源： Dean Takahashi

AMD公司首席执行官LisaSu在接受VentureBeat采访时说：“我们认为图形在未来5到10年内非常具有战略意义。“在初期，我们的路线图是'消费者的图形是非常重要的‘，这是我们的核心用户基础。”“今年是Polaris图形架构之年。但是，毫无疑问，我们的计划是在整个图形端到端空间取得先机，下一阶段的计划是计算，确保我们有一个非常有竞争力的硬件和软件平台。

AMDRadeonTechnologies 集团高级副总裁 RajaKoduri 在接受采访时说，“我们在图形制作方面还有很多工作要做。我们还没有太关注它，但如果看一下市场规模，我们有更多的机会。在图形领域我们有更多的增长点，但计算同样也是令人兴奋的。我们终于有一个引人注目的软件栈与我们的硬件相配合，这是一件非常好的事情。”

除了新的硬件产品，AMD宣布推出MIOpen，一款用于GPU加速的免费开源库，旨在实现高性能的机器智能实现。AMD还优化了AMDROCm软件的深度学习框架，以构建机器智能工作负载的下一个演变的基础。

Nvidia开始业务之前，还有很多工作要做。“他们不仅推出了卡，而且推出了平台和软件栈，这点我很喜欢。许多客户想要解决方案，而不仅仅是一堆零件，AMD现在知道这一点。"

廉价的大容量存储，大量的传感器驱动的数据和用户生成的内容的指数增长在全球驱动数亿字节的数据增长。近期机器智能算法的最新进展映射到高性能GPU使得在处理和理解该数据方面取得巨大进展。

RadeonInstinct是机器智能的开放软件生态系统蓝图中的一部分，有助于加速推理洞察和算法训练。

Radeon Instinct. 图片来源：AMD

RadeonInstinct 加速器设计用于解决各种各样的机器智能应用。这些芯片包括基于PolarisGPU的RadeonInstinctMI6加速器。被动冷却的推理加速器可以在150瓦特下以5.7teraflops执行。它的内存有16GB。RadeonInstinctMI8加速器利用高性能，节能的FijiNanoGPU，将是一个小型的HPC和推理加速器，在小于175瓦特和4GB高带宽内存下具有8.2teraflops的峰值性能。而RadeonInstinctMI25加速器将使用AMD的下一代高性能VegaGPU架构，并专为深度学习培训而设计，针对时间到解决方案进行了优化。

免费的开源MIOpenGPU加速库预计将于2017年第一季度首次亮相，为标准例程（如卷积，池化，激活函数，归一化和张量格式）提供GPU调优的实现。ROCm深度学习框架将针对Caffe，Torch7和Tensorflow进行优化，允许程序员专注于训练神经网络，而不是通过ROCm丰富的集成进行低级性能调优。ROCm旨在作为机器智能问题集的下一个演进的基础，具有用于线性代数和张量的领域专用编译器以及开放的编译器和语言运行时。

RadeonInstinct产品预计将于2017年上半年发货。