AMD的AI显卡MI355X实测来了：显存碾压N卡B200、优化算法弥补互联缺陷
2026年5月，AI云服务商Zyphra发布首份基于AMD旗舰AI显卡MI355X的端到端大模型推理实测报告。测试在真实单节点环境下运行DeepSeek V3.2、Kimi K2.6与GLM-5.1三款主流大语言模型，结果显示经系统级调优后的MI355X，在多项关键指标上已可与NVIDIA Blackwell架构旗舰B200形成实质性对标。
一、硬件规格：显存容量碾压，互联带宽存短板
MI355X基于AMD CDNA 4架构，采用3nm制程工艺，配备288GB HBM3E高带宽显存，带宽达8TB/s。相比之下，NVIDIA B200的显存容量为180GB（部分报道为192GB），MI355X超出约60%。
这一容量优势在处理超长上下文任务时尤为关键——单卡即可容纳更大规模的中间缓存，避免因显存不足而被迫拆分计算任务，从而降低多卡并行带来的硬件冗余与部署复杂度。
硬件层面的制约同样存在：B200通过NVLink技术实现任意两张显卡间高达900GB/s的互联带宽，而MI355X沿用点对点Infinity Fabric直连方案，理论峰值带宽为537.6GB/s。
二、软件优化：自研算法弥补互联短板
为弥合互联带宽的差距，Zyphra在软件层构建了针对性解决方案，自主研发了两项核心技术：
| 技术名称 | 作用 |
|---|---|
| 张量序列并行（TSP） | 优化张量在序列维度上的并行处理 |
| 树状注意力（Tree Attention） | 用树状通信结构替代传统环形拓扑，将解码过程中的计算逻辑与数据传输深度耦合 |
实测表明，尽管单请求绝对速度上NVIDIA B200仍占优势，但在长文本生成、上下文持续扩展等典型生产场景下，MI355X叠加算法优化后的整体吞吐能力已趋近B200水平。
三、多场景实测：推理与生成表现超越B200
1. 大模型推理：MLPerf v6.0对标B200/B300
在MLPerf Inference v6.0基准测试中，AMD提交了MI355X的单节点及多节点推理成绩：
| 测试场景 | MI355X表现（对比NVIDIA） |
|---|---|
| Llama2-70B离线模式 | 与B200持平 |
| Llama2-70B服务器模式 | 与B200持平 |
| Llama2-70B交互模式 | 超B200达4%，达B300的104% |
| gpt-oss-120b | 提交极具竞争力的首发成绩 |
MI355X在MLPerf v6.0中相比上一轮（v5.1）实现了4.4倍（离线）和4.8倍（服务器）的性能提升，主要得益于FP4量化和ROCm软件栈优化。
2. 文生图/视频：ComfyUI工作流领先20%-44%
AMD官方博客发布的ComfyUI测试显示，在ROCm 7.2软件栈支持下，MI355X在三种主流生成式AI工作负载上均超越B200：
| 工作负载 | MI355X耗时 | B200耗时 | MI355X领先幅度 |
|---|---|---|---|
| Wan2.2文生视频（1280×1280） | 116.91秒 | 168.28秒 | 43.9% |
| FLUX.1-dev文生图（2560×2560） | 24.77秒 | 35.09秒 | 41.6% |
| Hunyuan3D v2.1图生3D | 21.51秒 | 25.84秒 | 20.1% |
这些性能优势源于PyTorch Attention针对CDNA4架构（gfx950）的专项优化，包括AOTriton内核支持、占用率调优、流水线优化以及hipBLASLt GEMM改进。
3. 分子动力学：GROMACS吞吐量提升28%-50%
AMD官方博客发布的GROMACS测试显示，MI355X相比前代MI300X在分子动力学模拟中实现显著提升：
| 配置 | MI355X吞吐量 | MI300X吞吐量 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 1 GPU（分区模式） | 2,065 ns/day | 1,570 ns/day | +31.5% |
| 2 GPU（分区模式） | 4,230 ns/day | 2,822 ns/day | +49.9% |
| 4 GPU（分区模式） | 8,350 ns/day | 6,022 ns/day | +38.7% |
| 8 GPU（分区模式） | 10,300 ns/day | 8,026 ns/day | +28.3% |
在8 GPU配置下，MI355X达到10,300 ns/day的吞吐量，分区模式（CPX）相比非分区模式带来1.73倍加速。
4. 分布式推理：DeepSeek-R1 MoE模型表现亮眼
AMD技术博客显示，针对DeepSeek-R1这类混合专家（MoE）大模型，MI355X在单节点和多节点分布式推理中均展现竞争力：
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在单节点推理中，MI355X搭配自研ATOM推理引擎，在并发4至64范围内持续提供强劲性能
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在高并发（32和64）大規模部署中，MI355X吞吐量匹配甚至超越B200
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在1K/1K延迟敏感配置下，MI355X采用3节点EP8配置，每GPU吞吐量优于NVL72方案
四、AMD官方算力数据：FP6性能达B200 2倍
根据AMD官方公布的规格数据：
| 精度格式 | MI355X算力 | 对比B200平台 |
|---|---|---|
| FP6 | 18.45 PFLOPS | 2.05倍于B200（MI350X平台） |
| FP8 | 9.228 PFLOPS | — |
| FP4 | 18.45 PFLOPS | — |
需注意，上述数据为含稀疏性的峰值理论算力，实际表现取决于工作负载特征。
五、总结与展望
MI355X在显存容量上的绝对优势，使其在处理长文本、大模型推理等场景中具备天然竞争力。尽管互联带宽方面存在硬件短板，但通过TSP、Tree Attention等算法创新，实际吞吐量已逼近B200水平。
行业观察人士指出，Zyphra用实例证明只要底层软件栈优化足够好，AMD的AI显卡也能依靠大显存优势在长文本生产环境中与NVIDIA旗舰级产品正面竞争。基于此次实践积累，Zyphra已规划将该优化架构应用于1.6万亿参数规模的DeepSeek V4 Pro模型部署，并支持百万级token上下文长度。后续还将为MI355X定制低精度量化策略，并集成扩散式投机采样机制，持续释放硬件潜在算力。AMD预计今年下半年将出货新一代MI450系列AI显卡，该系列将进一步缩小与NVIDIA的差距。
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