继之前的文章提到的MI350，AMD又持续发力，带着即将在2026年发布的Instinct MI400 系列芯片强势袭来！这波看看有哪些不一样的性能更新与格局冲击。

技术创新与性能飞跃

MI400 系列芯片，基于台积电 2nm 制程工艺，集成度与性能均获大幅提升。据 videocardz 透露，该芯片至少配备两个有源转接层芯片（AID），每个 AID 内置四个加速计算芯片（XCD），最多可集成八个加速计算芯片，并搭载独立多媒体（Multimedia）I/O 芯片，这种架构设计优化了芯片内部计算单元与 I/O 接口的通讯效率，为大规模 AI 训练和推理任务筑牢根基。

在性能层面，MI400 系列在 FP4 精度下峰值算力高达 40PFLOPS，FP8 峰值性能为 20PFLOPS，配备 432GB HBM4 内存，内存带宽达 19.6TB/s，每 GPU 横向扩展带宽达 300GB/s，可实现跨机架、集群的高带宽互连，轻松应对数千亿乃至万亿级参数的大模型训练与运行，相比上代产品，性能实现高达 10 倍的飞跃式提升。

架构上，MI400 系列运用 AMD 自主研发的 “CDNA Next” 架构，于计算密度、能效比等方面均有显著优化，其全新指令集与数据路径设计，使 AI 计算任务处理更为高效，从而为用户提供高效、精准的 AI 推理与训练能力。

系统级解决方案与生态拓展

AMD MI400芯片通过与Helios机架系统协同，构建了高效的系统级AI解决方案。Helios系统将数千块MI400芯片整合为统一运算引擎，以架构创新突破分布式训练的通信瓶颈，显著降低芯片间通信的算力消耗，提升资源利用率。

在生态拓展层面，AMD已与行业巨头建立深度合作：OpenAI确认采用MI400系列构建下一代大模型训练平台，其技术团队已在前代产品上完成初步适配工作；微软Azure、Meta等云服务提供商也已启动测试部署。这种软硬件深度融合的生态布局，不仅满足了大规模AI模型的运算需求，更通过标准化系统架构降低了行业部署门槛。

AMD在AI计算领域的排兵布阵也反映了市场的需求，期待随着AI技术的发展，AMD在芯片技术更新会有哪些迭代？