AMD Instinct MI350 系列云端产品评测：ROCm 支持、GPU 内存与 AI 部署

这个 AMD Instinct MI350 云端评测 本文探讨了AMD Instinct MI350X、MI355X和MI350P加速器、ROCm软件兼容性、高带宽GPU内存、云端可用性，以及AI训练和推理的实际部署注意事项。.

AMD Instinct MI350 系列标志着数据中心 GPU 基础设施领域的一项重要进展。MI350X 和 MI355X 基于 AMD 的 CDNA 4 架构打造，每块加速器配备 288GB HBM3E 内存，理论内存带宽高达 8TB/s。.

这些规格使得该平台对于大型语言模型、内存密集型推理以及高性能计算而言尤为具有吸引力。.

然而，选择 AMD GPU 云实例不仅需要比较加速器的规格参数。购买者还必须评估 ROCm 兼容性、框架支持、多 GPU 通信、网络性能、工作负载性能以及实际的云服务可用性。.

在本篇评测中，我们将探讨 AMD 的硬件和软件生态系统，指出 Vultr 是公开宣传提供 MI355X 云 GPU 基础设施的服务商，并比较了涉及以下内容的替代性 GPU 部署方案： RunPod, Cherry 服务器, Vast.ai, ，以及 GPU Mart.

编辑方法论：本文基于AMD官方架构和ROCm文档、公开的云产品信息以及通用的GPU基础设施评估原则。GXCOM.NET并未对MI350系列硬件进行独立基准测试，也未测量Vultr MI355X的性能，亦未核实实时库存情况。 规格参数不能替代针对特定工作负载的测试。.

AMD Instinct MI350 系列云端产品评测：简评

对于需要超大GPU内存容量，且准备在ROCm上验证其AI软件的企业而言，AMD Instinct MI350系列是一个极具吸引力的选择。.

MI350X 和 MI355X 各自配备 288GB 的 HBM3E 内存，与许多早期 GPU 代产品相比，这显著扩大了单个加速器上可容纳的模型数据量。.

该系列还支持专为现代人工智能工作负载设计的高级低精度计算格式。.

然而，高理论计算性能并不能保证对每种应用都能实现更快的推理速度或更低的成本。.

ROCm 兼容性、内核优化、模型架构、批处理大小、互连设计以及云服务定价都会影响最终结果。.

对于寻求已确认的商用 MI350 系列云服务的买家，Vultr 公开推广 AMD Instinct MI355X 云 GPU 基础设施。在评估其他 GPU 托管服务提供商作为替代方案时，不应假设它们提供相同的加速器。.

什么是 AMD Instinct MI350 系列？

AMD Instinct MI350 系列是一系列专为人工智能、机器学习和高性能计算设计的数据中心加速器。.

它采用了AMD第四代CDNA架构。.

与面向消费者的 Radeon 显卡不同，Instinct 加速器主要面向计算工作负载，而非桌面图形应用。.

MI350 系列包含多种部署形式，它们在内存、功耗和系统集成方面各具特色。.

AMD Instinct MI350X

MI350X 是一款专为高密度 AI 服务器平台设计的 OAM 加速器。.

它配备了288GB HBM3E内存，理论内存带宽高达8TB/s。.

AMD在文档中指出，MI350X的主板典型功耗为1000W。.

它专为要求苛刻的人工智能训练和推理工作负载而设计，包括多GPU服务器配置。.

AMD Instinct MI355X

MI355X 采用相同的 CDNA 4 系列，并配备 288GB HBM3E 内存。.

该产品在特定配置下提供更高的峰值计算性能，典型板级功耗为1400W。.

由于其功率密度高，因此服务器散热和机架基础设施成为部署时需要重点考虑的因素。.

AMD Instinct MI350P

AMD还将MI350P描述为一款基于PCIe的加速器。.

其配置包括 144GB HBM3E 内存，理论内存带宽高达 4TB/s。.

MI350P 旨在满足与高功率 OAM 加速器不同的系统集成需求。.

云客户应确认实际安装的是哪种型号和外形规格，而不是将所有 MI350 系列产品都视为等同。.

MI350X 与 MI355X 与 MI350P：规格对比

这些是制造商提供的规格参数，并非实际测得的云应用结果。.

实际性能取决于软件、精度、散热、内存行为以及服务器配置。.

288GB HBM3E为何对AI工作负载至关重要

GPU内存容量是大型模型部署的主要制约因素。.

一个模型即使拥有足够的计算资源，也可能因权重和运行时状态超过GPU内存容量而无法加载。.

模型权重

一种简化的密集模型权重估计方法是：

模型权重内存 = 参数个数 × 每个参数的字节数。.

例如，一个以16位精度存储的、拥有700亿个参数的密集型模型，仅权重部分就约需140GB存储空间（采用十进制单位）。.

因此，一款288GB的加速器既能容纳庞大的模型权重，又能为其他运行时需求预留内存空间。.

然而，此计算并不能保证与任何特定模型或服务框架完全兼容。.

KV缓存

Transformer推理通常采用键值缓存。.

较长的上下文窗口和多个并发请求会增加内存需求。.

大容量 HBM 有助于支持这些工作负载，但所需的内存量取决于模型架构和服务配置。.

批次大小

在应用程序和硬件配置得当的情况下，更大的批处理量可能会提高吞吐量。.

然而，批处理大小的增加会加剧内存压力，并可能影响响应延迟。.

培训激活

训练需要存储激活值、梯度、优化器状态以及其他中间数据。.

即使每个加速器拥有288GB的内存，也无法消除对内存高效训练策略的需求。.

HBM 带宽

MI350X 和 MI355X 提供高达 8TB/s 的 HBM3E 理论峰值带宽。.

这一点在内存密集型操作中尤为重要，但由于访问模式、计算利用率和软件开销等因素，实际应用吞吐量可能会较低。.

为何必须将容量和带宽一并评估

大内存容量决定了能够容纳多少数据，而内存带宽则影响数据向计算单元传输的速度。.

仅凭其中任何一项规格都无法决定生产级AI服务的性能。.

ROCm 支持：最重要的部署要求

AMD ROCm 是一个用于在 AMD GPU 上开发和运行多种计算工作负载的软件平台。.

对于 MI350 系列的云部署，应将 ROCm 支持视为首要采购要求，而非事后才考虑的因素。.

CDNA 4 和 gfx950

AMD 将 MI350 系列识别为 CDNA 4 硬件，其 LLVM 目标为 gfx950。.

这一点很重要，因为预编译的软件包和 GPU 内核必须支持目标架构。.

ROCm 版本兼容性

AMD 的兼容性文档列出了受支持的 GPU 架构、操作系统、内核、驱动程序、固件和 ROCm 组件的组合。.

不要以为在较旧的 MI300 GPU 上运行的应用程序，在 MI350 加速器上无需修改即可运行。.

支持的操作系统

支持的 Linux 发行版和版本取决于 ROCm 的发布版本。.

在生产环境部署时，请使用官方支持的配置，而不是在未检查兼容性的情况下直接选择最新的操作系统。.

驱动程序与固件的协调

ROCm 依赖于兼容的驱动程序、固件和用户空间组件。.

不匹配可能会导致安装失败、设备检测问题或应用程序不稳定。.

PyTorch 兼容性

PyTorch 被广泛用于人工智能的训练和推理。.

不过，客户应确认所选的 PyTorch 构建版本支持已安装的 ROCm 版本和 MI350 架构。.

TensorFlow 兼容性

还必须根据当前的 ROCm 软件矩阵检查 TensorFlow 的支持情况。.

不同版本和部署环境之间的框架支持可能有所不同。.

自定义 CUDA 内核

基于 NVIDIA 专有 CUDA 内核构建的应用程序可能需要修改代码、使用替代库或采用兼容的实现方案。.

不应将 ROCm 视为适用于所有 CUDA 应用程序的通用替代方案。.

集装箱

当容器镜像包含兼容的 ROCm 运行时组件和 AI 框架时，可以简化部署过程。.

不过，容器镜像仍然取决于主机的GPU驱动程序和支持的硬件配置。.

ROCm 兼容性检查清单

1. 请确认确切的显卡型号。.
2. 验证对 CDNA 4 和 gfx950 的支持情况。.
3. 请选择一个受支持的操作系统。.
4. 请检查驱动程序和固件的要求。.
5. 选择一个兼容的 ROCm 版本。.
6. 验证是否支持 PyTorch 或 TensorFlow。.
7. 检查自定义内核的兼容性。.
8. 验证推理或训练框架。.
9. 在投入生产前对代表性模型进行测试。.

在 MI350 云 GPU 上部署 LLM 推理

大型语言模型的推理是高内存加速器最相关的应用之一。.

当某个模型需要大量内存，且推理栈能高效支持 ROCm 时，MI350 系列便具有吸引力。.

模型选择

请根据准确率、参数数量、上下文要求、许可协议以及预期流量来选择模型。.

精度与量化

降低精度和量化可以减少内存需求。.

不过，实际支持情况取决于具体型号、运行时、GPU 架构以及可用的内核。.

推理框架

评估目标服务框架当前对 ROCm 的兼容性，包括支持的版本和模型架构。.

请不要认为 NVIDIA 部署中提供的所有功能在 AMD 硬件上都同样成熟。.

获得首个代币所需时间

“首次令牌时间”衡量语言模型开始响应的速度。.

这对交互式聊天和客服应用程序至关重要。.

输出令牌吞吐量

输出吞吐量衡量生成令牌的速度。.

更高的吞吐量虽然可以提高服务能力，但必须结合延迟和模型质量来综合考虑。.

并发

并发请求会增加内存和调度需求。.

大容量的HBM或许有所帮助，但服务系统必须高效地管理请求批处理和键值缓存分配。.

模型加载时间

大型模型从存储中加载可能需要相当长的时间。.

持久化的模型服务实例可降低重复初始化的开销。.

推理基准测试检查清单

• 使用相同的模型和精度。.
• 使输入和输出的令牌长度一致。.
• 测量到第一个标记所需的时间。.
• 测量每秒的代币数量。.
• 测试多种并发级别。.
• 记录 GPU 内存使用率。.
• 跟踪失败或超时的请求。.
• 计算每次成功请求的成本。.

MI350 系列：适用于 AI 训练和微调

MI350 系列专为高强度训练工作负载以及推理任务而设计。.

然而，训练性能取决于整个系统，而不仅仅是加速器。.

全模型训练

完整的训练需要大量内存来存储参数、梯度、优化器状态和激活值。.

对于大型模型而言，通常需要使用多GPU系统。.

参数高效微调

LoRA 及相关技术可以减少可训练参数和内存需求。.

它们可能使较小的配置在特定微调工作负载中变得切实可行。.

数据管道性能

训练任务需要高效地访问数据集。.

CPU预处理、存储吞吐量和网络性能可能会导致GPU无法达到高利用率。.

分布式培训

分布式训练需要 GPU 之间进行协调通信，有时还需要服务器之间进行协调通信。.

互连带宽、延迟、软件支持以及整体通信性能变得至关重要。.

检查点机制

大型训练任务应采用适当的检查点和恢复流程。.

当检查点体积较大或生成频率较高时，存储和网络成本可能会变得相当可观。.

配备8块GPU的MI350平台：解读2.3TB HBM3E

AMD介绍了配备八张GPU的MI350X和MI355X平台，其HBM3E内存总容量约为2.3TB。.

这些平台在加速器之间采用 AMD Infinity Fabric 互连技术。.

聚合内存并非自动成为共享内存

8块GPU，每块配备288GB内存，总计提供2,304GB的GPU内存。.

但是，应用程序必须将模型或数据明确地分布到各个加速器上。.

张量并行

张量并行性将模型计算的各个部分分配到不同的GPU上。.

其效率取决于通信性能和软件实现。.

管道并行性

管道并行处理将不同的模型阶段分配给不同的设备。.

它有助于分布式处理大型模型，但会带来调度和通信方面的考量。.

数据并行

数据并行将训练工作负载分配到各个加速器上。.

同步开销可能会影响可扩展性。.

纵向扩展与横向扩展

“扩展”指的是多GPU系统内的通信。.

横向扩展将多台服务器连接成一个更大的集群。.

这两种方法都需要对网络和软件进行周密的规划。.

向云服务提供商应询问哪些问题

• 分配了多少个物理GPU？
• 该分配是专用还是共享的？
• 什么是GPU间拓扑结构？
• 有哪些可用的横向扩展网络方案？
• 是否支持所需的集体通信库？
• 提供什么样的存储吞吐量？
• 当 GPU 或节点发生故障时会怎样？

MI350 云端可用性：究竟已确认哪些内容？

应针对具体的 GPU 型号验证云服务的可用性。.

提供 AMD GPU 的服务商并不一定提供 MI350X 或 MI355X 实例。.

Vultr MI355X 云端 GPU

Vultr 公开推广其基于 AMD Instinct MI355X 的云 GPU 基础设施。.

其产品页面重点介绍了288GB HBM3E内存、8TB/s的理论带宽以及对ROCm的支持。.

这使得Vultr成为正在研究MI355X云部署方案的买家最直接的相关服务商。.

不过，可用区域、预订要求、实例规格和定价应通过 Vultr 当前的订购流程进行确认。.

RunPod

RunPod 为人工智能工作负载提供 GPU 云和无服务器基础设施。.

这作为一种替代部署模型具有重要意义，特别是对于正在比较弹性推理与持久化 GPU 实例的客户而言。.

不过，本篇评测并未证实RunPod目前有MI350X或MI355X的库存。.

请阅读我们的 RunPod 无服务器 GPU 评测 了解冷启动、自动扩展以及基于使用情况的推理成本。.

Cherry 服务器

Cherry Servers 提供裸机和基础设施服务。.

对于正在将物理服务器控制和自定义基础设施与云GPU实例进行比较的组织而言，这可能具有参考价值。.

在未确认确切的产品配置之前，请勿假设 MI350 系列有货。.

Vast.ai

Vast.ai 运营着一个 GPU 交易平台，该平台提供针对特定主机定制的硬件及可用性信息。.

该模型可用于评估各种GPU租赁方案，但应逐一核对市场上的具体列表。.

本评测并未确定 MI350 系列的供货情况。.

GPU Mart

GPU Mart 提供专用GPU服务器及相关GPU托管产品。.

其公开披露的NVIDIA产品系列为人工智能采购方提供了一个可供评估的、截然不同的硬件生态系统。.

本评测并未将GPU Mart视为已确认的MI350系列云服务提供商。.

有关 NVIDIA 专用基础设施的详细信息，请阅读我们的 GPU Mart 专用 GPU 服务器评测.

AMD MI350 与 NVIDIA Blackwell：消费者应重点比较哪些方面？

AMD MI350 系列加速器在更广泛的高性能人工智能基础设施市场中展开竞争。.

NVIDIA Blackwell 显卡提供了一个替代性的软硬件生态系统。.

然而，要进行有意义的比较，必须采用等效的工作负载设置。.

GPU 内存容量

MI350X 和 MI355X 每个加速器配备 288GB HBM3E 内存。.

部分 NVIDIA Blackwell 产品提供不同的内存容量和系统配置。.

较大的内存容量可以减少对模型分割的需求，但其效益取决于模型规模和工作负载特征。.

软件生态系统

AMD在其GPU计算生态系统中采用了ROCm。.

NVIDIA 使用 CUDA 及其相关软件库。.

与仅考虑硬件规格相比，框架兼容性和优化内核可能对部署难度产生更大的影响。.

精准支持

这两个生态系统都支持高级人工智能计算格式，但具体的数据类型功能和内核实现存在差异。.

比较目标模型和运行时所使用的格式。.

多GPU网络

AMD Infinity Fabric 和 NVIDIA 的互连技术具有不同的系统架构。.

比较目标应用程序的实际集群通信性能。.

每美元的收益

最低的小时租赁价格并不一定意味着每单位有效产出的成本最低。.

在等效条件下，测量应用程序的吞吐量、利用率和可靠性。.

如需更深入地了解英伟达的竞争架构，请参阅我们的 NVIDIA Blackwell GPU 云服务评测.

AMD MI350 云服务定价与总成本

云GPU的定价取决于服务提供商、GPU分配、实例规格、区域、存储、网络以及合同条款。.

由于供货情况和商业条款会发生变化，本评测中未采用固定的促销价格。.

GPU租赁费用

请确认计费方式是按小时、按月、预留还是基于协商的容量协议。.

CPU 和系统内存

GPU 实例可能包含不同的主机 CPU 和内存分配。.

这些资源会影响数据准备、请求处理和模型加载。.

存储

大型模型、数据集和检查点可能需要大量的存储容量和吞吐量。.

网络出站流量

审查数据传输配额和费用，特别是针对分布式培训或大规模数据集传输的情况。.

软件迁移

将依赖 CUDA 的应用程序迁移到 ROCm 可能需要进行工程开发工作。.

应将此迁移成本纳入采购决策中。.

GPU 利用率

利用率过低会导致昂贵的GPU算力变得不经济。.

监控实际计算时间和应用程序的有效吞吐量。.

每百万代币的成本

对于大型语言模型（LLM）的推理，一个有用的指标是：

每百万枚产出代币的成本 = 应计基础设施总成本 / 产生的代币数量 × 1,000,000。.

各服务提供方的测量期间和工作负荷条件必须保持一致。.

每次训练的成本

在训练过程中，应评估完成一项特定任务的总成本，而不是仅比较 GPU 的每小时费率。.

包括检查点、存储、网络、重试以及运维开销。.

AMD MI350 系列云部署检查清单

1. 确定目标模型和工作负载。.
2. 计算 GPU 内存需求。.
3. 请根据实际部署需求选择 MI350X、MI355X 或 MI350P。.
4. 确认该特定加速器的云端可用性。.
5. 验证 GPU 分配和实例拓扑。.
6. 请查看支持的操作系统。.
7. 确认 ROCm、驱动程序和固件的版本。.
8. 验证框架与内核的兼容性。.
9. 测试模型的加载和运行时初始化。.
10. 对推理延迟或训练吞吐量进行基准测试。.
11. 测量 GPU 内存使用量和利用率。.
12. 如有必要，请评估GPU间的通信。.
13. 检查 CPU、内存和存储性能。.
14. 复习网络和数据传输方面的术语。.
15. 计算总工作量成本。.
16. 规划监控、备份和恢复工作。.
17. 在确定长期产能之前，应先验证生产情况。.

AMD MI350 系列云处理器的优缺点

优点

• MI350X 和 MI355X 搭载 288GB HBM3E 内存。.
• 每个加速器的理论内存带宽最高可达8TB/s。.
• 专为人工智能和高性能计算设计的CDNA 4架构。.
• 支持高级低精度计算格式。.
• 适用于大型模型的高内存配置。.
• 配备8块GPU的平台，总计拥有约2.3TB的HBM3E内存。.
• 基于 ROCm 的开源软件生态系统。.
• Vultr 公开发售的商用 MI355X 云服务。.
• MI350 系列中的不同外形规格。.

限制

• ROCm 的兼容性需要经过仔细验证。.
• 针对 CUDA 的应用程序可能需要进行迁移工作。.
• 并非每家 GPU 云服务提供商都提供 MI350 系列实例。.
• 云服务的可用性可能因区域或预留情况而异。.
• 多GPU内存不会自动统一。.
• 大功率加速器需要专门的基础设施。.
• 软件优化因工作负载而异。.
• 理论上的峰值规格并不能保证实际应用的性能。.
• 大型 GPU 实例可能会产生较高的闲置成本。.

常见问题解答

什么是 AMD Instinct MI350 系列？

AMD Instinct MI350 系列是一系列基于 CDNA 4 架构的数据中心 GPU，专为人工智能训练、推理和高性能计算而设计。.

MI350X 拥有多少 VRAM？

MI350X 配备 288GB HBM3E 内存。.

MI355X 配备多少 VRAM？

MI355X 还配备了 288GB HBM3E 内存。.

MI350X 和 MI355X 之间有什么区别？

两者均采用CDNA 4架构和288GB HBM3E内存，但在功耗要求和选定的峰值计算规格方面存在差异。MI355X的典型板级功耗更高。.

什么是 MI350P？

MI350P 是 MI350 系列中基于 PCIe 的成员，配备 144GB HBM3E 内存，其部署配置与 OAM 型号不同。.

ROCm 是否支持 MI350 系列 GPU？

是的。AMD的兼容性文档中列出了MI350系列在CDNA 4和gfx950目标平台下的支持情况。支持的软件配置取决于ROCm的版本。.

PyTorch 能在 MI350 GPU 上运行吗？

PyTorch 工作负载可在受支持的 ROCm 环境中运行，但购买者必须核实具体的框架构建版本、驱动程序、GPU 架构以及所需内核。.

MI350 GPU 能运行大型语言模型吗？

是的。其大内存容量对于大型模型的推理和训练至关重要。实际的模型兼容性取决于精度、运行时开销、上下文长度以及软件支持情况。.

288GB显存是否意味着每个大型模型都能运行？

不。模型权重、KV缓存、激活函数、框架开销以及并发处理都会占用GPU内存。.

一台配备8块GPU的MI350服务器是否拥有2.3TB的显存？

八个 288GB 加速器可提供约 2.3TB 的总 HBM3E 内存。应用程序必须显式管理跨 GPU 的分布式执行。.

哪家云服务提供商提供 MI355X？

Vultr 公开推广 AMD Instinct MI355X 云 GPU 基础设施。具体供应情况及商业条款需直接向其确认。.

AMD MI350 比 NVIDIA Blackwell 更好吗？

这两种方案都没有哪一种是放之四海皆准的。正确的选择取决于模型要求、软件兼容性、实测吞吐量、GPU内存、网络环境以及总工作负载成本。.

AMD ROCm 与 CUDA 兼容吗？

ROCm 支持多种 AI 开发工作流，但针对 CUDA 的应用程序和内核可能需要进行修改或采用兼容的替代方案。.

最终结论：AMD Instinct MI350 Cloud 值得购买吗？

我们的 AMD Instinct MI350 云端评测 报告指出，对于正在评估高内存AI基础设施的组织而言，MI350系列是一个重要的选择。.

MI350X 和 MI355X 搭载了 288GB HBM3E 内存，理论带宽高达 8TB/s，因此适用于大型模型的推理、训练以及内存密集型计算工作负载。.

然而，最有力的采购决策来自将GPU与经过验证的软件栈进行匹配，并测量实际应用性能。.

ROCm 兼容性、部署拓扑、模型优化、云端可用性以及总运营成本，这些方面应与硬件的峰值规格同样受到重视。.

根据其公布的产品信息，Vultr 是 MI355X 云服务的一个值得考虑的商业选项。RunPod、Cherry Servers、Vast.ai 和 GPU Mart 仍然是实用的基础设施替代方案，但必须单独评估它们当前的硬件库存情况。.

有关更广泛的 AMD 基础设施规划，请参阅我们的 AMD Instinct GPU 服务器指南.

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