AMD将在下半年推出锐龙7000系列处理器，预计9月中旬上市，届时会带来全新的5nm工艺、Zen4架构、DDR5内存、PCIe 5.0总线，接口也首次从AM4更换为AM5，必须搭配新的600系列主板。
那么，还在使用AM4老平台的用户，不换主板能不能上Zen4？
看起来有点像天方夜谭，但其实并非痴人说梦！
据权威曝料，AMD实验室内确实有AM4封装接口的Zen4处理器，只是是否投产、发布，AMD还没有最终决定。
这中间其实有个问题就是内存支持。根据已知消息，Zen4架构仅支持DDR5内存，AM4平台则是DDR4内存，因此Zen4要兼容AM4接口，就必须支持DDR4内存。
这有两种可能，一是Zen4本来就集成DDR4内存控制器，只是官方一直没公开，二是更换IO小芯片设计，内存控制器变成DDR4。
希望AMD最终真的能将Zen4 AM4推向市场，给用户多一个选择。
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12-20
AMDRDNA4架构的RX8000系列虽然很遗憾不会有顶级旗舰，但也不是完全躺平，仍会有可取之处，比如光追。根据最新曝料，RDNA4架构的光追部分将会是完全重新设计的现在的RDNA3光追只是在RDNA2基础之上做了一些改进，变化并不大。如果RDNA4架构显卡能在主流乃至低端上提供更好的光追，无疑是更大的福音，可以让更多普通玩家享受光追的魅力。
2024年第一季度，AMD取得收入54.73亿美元，同比增长2％，净利润1.23亿美元，同比增长188％，其中EPYC、锐龙处理器和Instinct加速器业务都表现出色，但是显卡、嵌入式业务比较低迷。AMD在财报中明确提到，Zen5架构的下一代移动版锐龙处理器StrixPoint”，下一代数据中心处理器Turin”，都将在今年下半年如期发布。StrixHalo会有6-16个Zen5CPU核心、20-40个RDNA3GPU核心，甚至有说法称40个单元的性能最高可媲美移动版RTX4070，32、24个单元的分别可以相当于移动版RTX4060/4050。
AMD将在今年晚些时候发布代号StrixPoint的新一代笔记本处理器，升级Zen5、RDNA3、XDNA2三重新架构，计算、图形、AI性能全面飞升，名字也要变了。AMD处理器在Zen时代已经历经多次命名规则变革，2022年9月刚刚针对笔记本移动版制定了全新的体系，按照年份、架构、性能和功耗级别区分，最多四位数字、两位字母。H、HS、U等后缀消失之后，用户也无法再通过型号命名，直观地区分其性能、功耗释放水平，一定程度上反更容易混淆。
技嘉今天宣布，为旗下X670、B650、A620AM5主板发放新版本BIOS，支持即将发布的锐龙9000系列处理器，也就是Zen5架构的桌面版，再次实锤了命名。之所以说再次，是因为AMD之前官方更新的芯片组驱动中，就已经出现了锐龙9000的名字。至于为什么叫锐龙9000系列，是因为AMD处理器现在按照年份划分体系，和工艺、架构、技术、平台都没关系，比如2022年的都是7000系列，2023年的都是8000系列，2024年的就都是9000系列。
加利福尼亚州圣克拉拉市—2024年4月30日―AMD今日公布2024年第一季度营业额达55亿美元，毛利率为47%，经营收入3600万美元，净收入1.23亿美元，摊薄后每股收益为0.07美元。基于非GAAP标准，毛利率为52%，经营收入11亿美元，净收入10亿美元，摊薄后每股收益为0.62美元。敬请访问AMD公司官网，关注AMD官方微信，关注AMD官方微博@AMD中国。
美国微设备公司周二发布的季度财报符合华尔街预期，但这并没有提振股价，因为公司的业绩中点与预期持平。AMD还提高了其MI300人工智能加速器产品的预期收入，预计今年将超过40亿美元，高于此前逾35亿美元的预期。”她随后在电话会议上指出，AMD对40亿美元以上的MI300目标“有着显著的供应可见性”。
苏姿丰正面向英伟达发起挑战，今年AMD在GPU收入预估超过40亿美元。苏姿丰在AMD公司财报电话会议中表示：MI300的需求持续增强，预计2024年数据中心GPU收入将超过40亿美元，高于我们1月份指导的35亿美元”。黄仁勋之前已经预警：英伟达预计下一代GPU产品的供应会非常紧张，因为需求远远超过了供应能力。
XPS是戴尔旗下高端品牌，但无论台式机还是笔记本，常年被Intel处理器所垄断，现在终于看到AMD处理器即将回归了。戴尔XPS最后一次采用处理器是2009年的XPS625台式机，用的还是推土机架构的羿龙II。至于高通版本，将会是第三代骁龙X，代号OryonV3，但要到2027年底才会发布，对应的XP16笔记本肯定得2028年中才能看到了。
AMD今天公布了2024年第一季度财报，收入、利润全面看涨并超出分析师预期，数据中心、客户端业务收入大涨，但是显卡、嵌入式业务出现大跌。按照GAAP，AMD当季收入54.73亿美元，同比增长2％，环比下跌11％；毛利润25.60亿美元，同比增长9％，环比下跌12％；毛利率47％，同比增长3个百分点，环比持平。AMD预计2024年第四季度收入54-60亿美元，毛利率53％，运营支出18亿美元。
这一代AMDRDNA3显卡完全被N卡压着打，RDNA4大概率只是在RDNA3的基础上调整优化，提升光追性能，不会有太大变化。A卡要翻身，只能寄希望于RDNA5了。这个时间大约要等到2025年末或2026。
打标助手是基于GPT4-Vision开发的一个在线工具，它通过微调prompt实现批量图片文字标注，为基于SD模型的训练提供数据支持。该工具的主要优点在于其免费性、批量处理能力和高效的标注准确性，特别适合需要大量图片标注的科研和商业用户。
Gemma 2是下一代谷歌Gemma模型，拥有27亿参数，提供与Llama 3 70B相当的性能，但模型大小仅为其一半。它在NVIDIA的GPU上运行优化，或在Vertex AI上的单个TPU主机上高效运行，降低了部署成本，使更广泛的用户能够访问和使用。Gemma 2还提供了强大的调优工具链，支持云解决方案和社区工具，如Google Cloud和Axolotl，以及与Hugging Face和NVIDIA TensorRT-LLM的无缝合作伙伴集成。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型，它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能，以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案，同时保持了高质量的输出。
Imagen 3 是谷歌一个先进的文本到图像的生成模型，它能够生成具有极高细节水平和逼真效果的图像，并且相较于之前的模型，其视觉干扰元素显著减少。该模型对自然语言的理解更为深入，能够更好地把握提示背后的意图，并从更长的提示中提取细节。此外，Imagen 3 在渲染文本方面表现出色，为个性化生日信息、演示文稿标题幻灯片等提供了新的可能性。
Veo是Google最新推出的视频生成模型，能够生成高质量的1080p分辨率视频，支持多种电影和视觉风格。它通过先进的自然语言和视觉语义理解，能够精确捕捉用户创意愿景，生成与提示语调一致且细节丰富的视频内容。Veo模型提供前所未有的创意控制水平，理解电影术语如“延时摄影”或“航拍景观”，创造出连贯一致的画面，使人物、动物和物体在镜头中逼真地移动。
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。
lluminous是一个快速、轻量级的开源聊天界面，支持多供应商API密钥，提供完整的隐私保护，所有对话历史和密钥都存储在本地。它支持多模态输入、多轮对话提示、预填充响应、模型切换以及对话分享等功能。
CuMo是一种多模态大型语言模型（LLMs）的扩展架构，它通过在视觉编码器和MLP连接器中融入稀疏的Top-K门控专家混合（MoE）块，提高了模型的可扩展性，同时在推理时几乎不增加激活参数。CuMo在预训练MLP块后，初始化MoE块中的每个专家，并在视觉指令调整阶段使用辅助损失以确保专家的均衡负载。CuMo在各种VQA和视觉指令遵循基准测试中超越了其他同类模型，且完全基于开源数据集进行训练。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。
GPT-4o（'o'代表'omni'）是自然人机交互的重要一步，它可以接受任意组合的文本、音频、图像和视频输入，并生成任意组合的文本、音频和图像输出。它在音频输入响应上的速度极快，平均响应时间仅为320毫秒，与人类对话的响应时间相近。在非英语文本处理上取得了显著进步，同时在API上速度更快且成本降低了50%。GPT-4o在视觉和音频理解方面也比现有模型更出色。
AutoGroq是一个AI驱动的对话助手，旨在通过自动生成专家代理来彻底改变用户与AI工具的互动方式。它克服了现有解决方案的局限性，提供了一个用户友好、强大且无需配置的体验。该平台专注于通过自动生成专门针对任何问题的专家代理，无论问题的复杂性如何，提供即时和相关的帮助。
OpenGlass是一款可穿戴眼镜，它能够记录用户的生活，并提供有帮助的总结和建议。这款眼镜可以针对不同的使用场景进行定制，适合追求个性化体验和生活记录的用户。它结合了最新的硬件技术和软件开发，为用户带来全新的交互体验。
Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。
Aloe是由HPAI开发的一款医疗领域的语言模型，基于Meta Llama 3 8B模型进行优化。它通过模型融合和先进的提示策略，达到了与其规模相匹配的最先进水平。Aloe在伦理和事实性指标上得分较高，这得益于红队和对齐工作的结合。该模型提供了医疗特定的风险评估，以促进这些系统的安全使用和部署。
FunClip是一款完全开源、本地部署的自动化视频剪辑工具，通过调用阿里巴巴通义实验室开源的FunASR Paraformer系列模型进行视频的语音识别，随后用户可以自由选择识别结果中的文本片段或说话人，点击裁剪按钮即可获取对应片段的视频。FunClip集成了阿里巴巴开源的工业级模型Paraformer-Large，是当前识别效果最优的开源中文ASR模型之一，并且能够一体化的准确预测时间戳。
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