快科技5月2日消息，AMD RDNA4架构的RX 8000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，而现在的RDNA3光追只是在RDNA2基础之上做了一些改进，变化并不大。
很显然，RDNA4的光追性能、画质都会有一次质的飞跃，但具体能达到什么程度还不得而知。
值得一提的是，PS5 Pro GPU部分将会是一个定制的特别版，基础架构来自RDNA3，而光追部分来自RDNA4。
这也从一个侧面证实，RDNA4的光追会很有一套，预计吞吐能力可翻一番。
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。
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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。
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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”。
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。
微星官网很难找到AMDRadeon7000系列产品，官方表示已经停产。微星官方确认，公司未来发展将专注于推出英伟达GeForceRTX系列GPU显卡产品。虽然市场需求飙升，但是英伟达近期采取以不变应万变的策略，没有追加订单，使得RTX4060Ti系列的情况更为突出。
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。
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。
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MuLan是一个开源的多语言扩散模型，旨在为超过110种语言提供无需额外训练即可使用的扩散模型支持。该模型通过适配技术，使得原本需要大量训练数据和计算资源的扩散模型能够快速适应新的语言环境，极大地扩展了扩散模型的应用范围和语言多样性。MuLan的主要优点包括对多种语言的支持、优化的内存使用、以及通过技术报告和代码模型的发布，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。
MiLM-6B是由小米公司开发的大规模预训练语言模型，参数规模达到64亿，它在中文基础模型评测数据集C-Eval和CMMLU上均取得同尺寸最好的效果。该模型代表了自然语言处理领域的最新进展，具有强大的语言理解和生成能力，可以广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等多种场景。
TalentGenius是一个利用人工智能技术帮助专业人士评估技能、优化职业路径，并匹配最佳工作机会的平台。它通过AI工具提供个性化的职业导航、辅导、招聘和咨询，帮助用户在技术快速发展的今天保持竞争力。
Pipecat是一个开源框架，用于构建语音和多模态对话代理，如个人教练、会议助手、儿童故事玩具、客户支持机器人、接待流程和机智的社交伴侣。它支持本地运行，并可迁移到云端，集成了多种AI服务和传输方式，具有高度的可定制性和扩展性。
MetaTrend是一个专注于提供AI、金融行业趋势的新闻网站。它通过每日更新的新闻摘要，帮助用户快速了解这些领域的最新动态，对于希望紧跟科技和金融潮流的专业人士来说，这是一个不可或缺的工具。
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。
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