AMD(AMD.US) 周五 (24 日) 透過其官方 X 平台宣布，已將全新的 DeepSeek-V3 模型整合至其 Instinct MI300X GPU。這項消息強調了 AMD 在人工智慧 (AI) 領域的持續發展與投入。DeepSeek-V3 模型是專為 AI 推論 (inference) 優化的，此舉有望提升 AMD GPU 在 AI 應用方面的效能。
DeepSeek-V3 模型：技術細節與優勢
DeepSeek-V3 模型被評為目前最強大的開源大型語言模型 (LLM)，甚至超越了 GPT-4o。這個模型採用混合專家 (MoE) 架構，總參數量高達 6710 億，每次處理 token 時會啟用 370 億參數。
為了實現高效的推論和具成本效益的訓練，DeepSeek-V3 採用了多頭潛在注意力 (MLA) 和 DeepSeekMoE 架構。此外，DeepSeek-V3 還開創了一種無輔助損失的負載平衡策略，並設置了多標記預測訓練目標，以實現更強大的性能。
SGLang 與 FP8 的關鍵作用
AMD 特別強調與 DeepSeek 和 SGLang 團隊的密切合作。SGLang 是一個用於支援高效能運算的軟體框架，它的整合不僅加速了技術的實現，也確保了軟硬體之間的協同運作達到最佳狀態。
AMD 表示，這種整合是為了在 SGLang 上實現峰值性能而設計。更重要的是，AMD 的 ROCm 平台對 FP8(8 位浮點數) 的廣泛支援，顯著改善了 AI 模型的運行過程，尤其是在推論方面。FP8 降低了數據傳輸和計算的延遲，同時也解決了與更多讀寫格式相關的記憶體瓶頸和高延遲問題。這使得 AMD 的平台能夠在相同的硬體限制下處理更大的模型或批次，從而實現更有效率的訓練和推論過程。
Instinct MI300X GPU：AI 加速的關鍵硬體
AMD 指出，Instinct MI300X GPU 是 AMD 專為 AI 和高效能運算設計的加速器。透過整合 DeepSeek-V3 模型，這些 GPU 在執行 AI 推論任務時將更具效率。這意味著，使用 AMD 硬體的 AI 應用程式，例如大型語言模型、圖像辨識和自然語言處理等，都有望獲得顯著的效能提升。DeepSeek-V3 模型能夠處理文字和視覺數據，進一步擴展了開發人員在 AI 應用上的可能性。
市場反應與競爭態勢
儘管 AMD 在技術上取得了顯著進展，市場的反應卻呈現分歧。Zacks 發布報告指出，AMD 在 2025 年的半導體交易中並未被列為首選，建議投資者買入輝達 (NVDA.US) 和台積電 (TSM.US) ，並跳過 AMD6。這反映出市場對 AMD 在 AI 領域的競爭力仍存在疑慮。然而，巴克萊 (Barclays) 則認為現在是「加碼」AMD 股票的時機，顯示市場對 AMD 的未來發展仍有不同的看法。
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網