AMD携手甲骨文共建超大规模AI芯片集群引领年度最强算力合作落地

本文首先简要概述 AMD 联合甲骨文（Oracle）共建超大规模 AI 芯片集群的合作背景、意义与总体架构，并指出这次合作如何引领年度最强算力落地趋势。随后从“技术架构与规模部署”、“性能优势与成本控制”、“生态协同与开放策略”、“行业影响与市场格局”四个维度展开详细阐述，每个维度分别分三段或以上来分析与说明。最后在总结部分对全文进行归纳梳理，指出此次合作在 AI 基础设施领域的里程碑价值与未来发展趋势。

1、技术架构与规模部署

从技术架构来看，AMD 与甲骨文共建的超大规模 AI 芯片集群本质上依托的是 AMD 的高性能加速器（如 MI300X、后续 MI355X 系列等）与 Oracle 云基础设施（OCI）相结合的模式。甲骨文在其云平台内部引入 AMD 的 GPU 加速器，并在其超级集群（Supercluster）环境中支持数千乃至上万片加速器的并行协同运算。citeturn0search2turn0search18turn0search6

在规模部署层面，这次合作选择在 OCI Supercluster 中支持最高可达 16,384 片 AMD Instinct MI300X 加速器的配置。citeturn0search18turn0search2 同时，甲骨文还计划在未来扩展至包括 MI355X 等更高性能加速器的集群，规模有望突破十万级别。citeturn0search8turn0search26turn0search19 这种大规模部署能够支撑大语言模型（LLM）训练与推理所需的极端算力。

此外，这样的架构部署还结合了高速互联网络、低延迟 RDMA 网络、超高速存储子系统等基础设施支持。甲骨文云内部的网络设计使得加速器节点之间的通信延迟得以压缩，从而提高模型训练与推理的效率。citeturn0search11turn0search6turn0search17 这意味着在大规模训练或跨节点并发推理时，通信瓶颈得以控制，从而释放硬件性能潜力。

2、性能优势与成本控制

在性能方面，AMD 的 MI300X 及其升级版本在计算密集型 AI 任务中具备较强的竞争力。OCI 上运行大模型推理时，Oracle 曾实测 Meta 的 Llama 2 70B 模型平均延迟约 1.5 秒，且随着批量大小线性扩展。citeturn0search0turn0search2 这说明在实际应用场景下，AMD 的加速器在延迟与吞吐之间具有较好的折中表现。

另一方面，合作也注重成本控制。相较于某些竞争方案，AMD 加速器在功耗、内存带宽、单位算力成本等方面具有一定优势。OCI 在其GPU实例定价中就指出，采用 AMD 加速器的实例在无虚拟化开销（bare metal）情况下可提供更高性价比。citeturn0search11turn0search20turn0search6 通常，采用裸机模式（无虚拟化层）的部署能消除虚拟化开销带来的性能损失。

此外，大规模部署还带来了规模效应，硬件采购、运营成本、能耗折旧、冷却设计、扩展规划等可分摊成本得以在更大规模下平滑分布。对于甲骨文而言，与 AMD 合作部署大规模加速器集群，可以将单位算力的总拥有成本（TCO）降至更具竞争力的水平。

3、生态协同与开放策略

这次 AMD 与甲骨文的合作，不仅仅是硬件层面的对接，更强调软硬件生态协同。AMD 的开源软件平台 ROCm（包含编译器、库、性能工具等）被集成于甲骨文的 AI 平台中，使得模型开发者能够在 AMD 加速器上更便捷地迁移与优化。citeturn0search2turn0search6turn0search17turn0search11 这种软件层面的兼容性，对于推动开发者采用新平台具有重要意义。

与此同时，甲骨文在其云平台上还试图构建一个开放的 AI 加速器生态，支持多种加速器并存（比如 AMD 与 NVIDIA 混合支持）以给予用户更多选择。OCI 云目前即支持包括 AMD、NVIDIA 多种 GPU 加速器的 bare metal 实例环境。citeturn0search11turn0search17turn0search6turn0search0 这种策略使得平台具备更高的灵活性，吸引不同需求的客户。

此外，在合作生态层面，AMD 与甲骨文也可能在上下游合作伙伴间布置协作机制，如芯片设计厂商、系统集成商、模型开发者、AI 应用提供商等。通过共同制定优化路径、联合调优模型、共享性能数据、联合推出定制加速方案等方式，可以深化彼此在 AI 基础设施领域的协同效应。

4、行业影响与市场格局

首要方面，这次合作具有极强的标志性意义，向业界展示了除 NVIDIA 之外，AMD 在大型 AI 基础设施领域的可行性与竞争力。在长期以来 GPU 加速器市场几乎被 NVIDIA 主导的局面下，AMD 的参与将为整个产业带来更多选择性与多元化竞争压力。

其次，在云服务与 AI 基础设施市场格局上，此次合作有可能推动甲骨文在 AI 云市场中的竞争力提升。借助具有竞争力的硬件方案和性能/成本比优化后的集群部署，甲骨文在 AI 服务（训练、推理）领域能更好争夺市场份额，尤其对中大型企业客户具有吸引力。

第三，从投资与产业链的视角看，AMD 与甲骨文的合作或将引领更多云厂商、芯片厂商、加速器厂商探索类似合作路径。随着 AI 需求持续爆发，越来越多企业可能加快布局高性能 AI 基础设施合作，以争夺底层算力市场红利。

总结：

总体来看，AMD 与甲骨文共建超大规模 AI 芯片集群代表了 AI 基础设施领域一次具有里程碑意义的合作。它既在技术架构上实现了高性能与大规模部署的融合，也在性能与成本之间寻求平衡，同时兼顾了软硬件生态协同和市场竞争格局的重塑。

未来，随着加速器技术的演进（如 MI355X、MI450 等）和规模不断扩大，这样的合作模式有望在更广泛的云平台、更多行业落地，从而推动整个 AI 基础设施领域进入一个新的竞争与创新阶段。