技术背景与核心痛点 当前 AMD CPU 在 AI 推理场景面临三个主要性能瓶颈： SIMD(Single I…

为什么需要 AMD CPU 推理加速？ 最近在用 AMD 处理器跑深度学习模型时，发现推理速度总比预期慢半拍。…

背景痛点：AMD CPU 的推理性能瓶颈 在使用 AMD CPU 进行深度学习推理时，开发者常常会遇到以下几个…

AMD GPU 凭借开源的 ROCm 平台和 HSA 统一内存架构，正在成为异构计算领域的重要选择。其 SIM…

背景痛点：AMD GPU 的开发者困境 过去几年，AMD GPU 在深度学习与科学计算领域面临的最大挑战并非硬…

AMD GPU 内存优化实战：从显存管理到性能调优 在深度学习训练和科学计算中，AMD GPU 以其出色的性价…

1. AMD GPU 内存架构概述 AMD GPU 的内存架构与传统 CPU 有很大不同，主要分为两种类型：H…

HBM 显存物理布局与架构特性 AMD CDNA 架构采用 3D 堆叠的 HBM（High Bandwidth…

背景介绍：为什么寄存器如此重要 在现代 GPU 并行计算中，寄存器是离计算单元最近的存储资源，其访问延迟通常比…

在 GPU 计算领域，寄存器资源的高效利用常常是性能优化的关键。尤其对于 AMD 的 CDNA/RDNA 架构…