AMD 2.0时代将至，MI450X将如何助其挑战英伟达（六）：15项战略建议直面NVIDIA生态压制

AMD在解耦式预填充推理与NVMe KV缓存分层领域的缺失

当前AMD的推理功能支持存在显著短板，包括解耦式预填充、智能路由和NVMe KV缓存分层等关键特性缺失。解耦式服务部署已成为行业标准，上月NVIDIA更是开源了分布式推理框架Dynamo，进一步推动该技术的普及。解耦式预填充将预填充阶段与解码阶段分配到不同GPU执行，甚至谷歌也推出了自研解耦式推理框架。

相比而言，NVIDIA的Dynamo智能路由能够在多GPU推理部署中对每个token进行智能分配。在预填充阶段，该功能确保输入的token均匀分布到执行预填充的不同GPU上，从而避免任何特定专家节点（expert）出现瓶颈。在解码阶段，它则保证序列长度和请求在解码GPU间的均衡分布。对于流量较高的专家节点，Dynamo提供的GPU规划器（GPU Planner）可通过创建副本来维持负载平衡。值得注意的是，该路由机制还支持跨模型副本（replica）的负载均衡，而AMD的vLLM及其他多数推理引擎均未实现此功能。

Dynamo的GPU规划器是预填充节点与解码节点的自动扩缩容系统，能够根据日内自然波动的需求弹性调配资源。其在MoE模型中的独特价值体现在：在预填充节点和解码节点中实现多个专家节点的负载均衡；为高负载专家节点动态扩容GPU资源‘’根据需求在预填充与解码节点间重新分配资源以最大化利用率。该机制还支持灵活调整预填充与解码GPU的比例——这对需要大量上下文分析但生成内容较少的深度研究场景（如Deep Research）尤为重要。

NVMe KV缓存分层技术突破

NVIDIA Dynamo的KV缓存卸载管理器（KV-Cache Offload Manager）通过将历史对话的KV缓存保存至NVMe存储（而非直接丢弃），显著提升预填充阶段的整体效率。当用户进行连续多轮对话时，传统推理系统需要重新计算之前对话的KV缓存，而Dynamo可直接从NVMe快速检索历史缓存数据。

这种技术突破带来三重收益：释放预填充节点算力以处理更多新请求、降低预填充部署的硬件规模需求，以及通过缩短KV缓存准备时间大幅提升首token响应速度。

随着强化学习验证（RLVR）与多智能体工具调用系统的普及，此类缓存管理技术的重要性将持续凸显。

对AMD的15项战略建议

我们真诚期望AMD成为NVIDIA的有力竞争者。尽管AMD过去四个月取得显著进展，但仍需实施以下关键变革：

1.保持紧迫感：必须保持甚至加强危机意识以缩小与NVIDIA的差距。

2.薪酬体系改革：AI软件工程师总包薪酬（基本工资+RSU+奖金）因错误对标半导体公司（而非顶尖AI软件企业）严重缺乏竞争力。建议大幅提升RSU占比，使人才收益与公司成长深度绑定。

3.Python生态建设：应在ROCm堆栈各层级（而不仅是内核开发DSL）重点投资Python接口。

4.开发者关系团队扩容：需组建20+专职开发者关系工程师团队，通过高频线下活动深化社区互动。

5.创办开发者大会：效仿NVIDIA GTC，举办年度线下“ROCm开发者大会”，设置3-4天多轨道议程（涵盖内核开发、图编译器、HIP/Triton迁移等）。

6.加速推理框架开发：目前缺乏对解耦式预填充与NVMe KV缓存分层的一流支持，需快速推进以避免落后。

7.配置专属计算集群：为RCCL团队提供至少1,024块MI300级GPU的专属持久集群。

8.浮点性能透明化：公开新模型训练时的实际MFU（模型浮点利用率）与单GPU TFLOP/s数据。当前AMD宣传的TFLOP/s虚标程度甚至超过NVIDIA。

9.容器调度优化：投入资金聘请SLURM维护团队SchedMD提供咨询服务，实现与NVIDIA Pyxis对等的“sudo srun --container-name=pytorch”式便捷操作。

10.CI/CD全面开源：公开所有ROCm库（HipBLASLt/Sglang/vLLM/TransformerEngine等）的CI/CD系统与仪表盘，当前仅PyTorch CI对外可见。

11.集群采购战略转型：从短期租赁（合同普遍不足1年）转向多年期采购，确保对每代GPU的长期支持能力（当前内部MI300集群预计2027年因合同到期大幅缩减）。

12.基础设施层加速：尽管Kubernetes/SLURM/Docker等基础设施层有所改进，但其进展速度远落后于机器学习库发展。

13.学术生态建设：效仿黄仁勋向伯克利Sky实验室、CMU Catalyst团队等学术机构捐赠实体GPU设备，通过此举获取品牌声誉。

14.集群管理模式革新：摒弃“按GPU小时计费”的损益管控模式，建立持久化多年度集群（如NVIDIA的A100 Selene集群、EOS H100集群）。

15.消除内部资源壁垒：当前突发性算力需求常因无法说服“容量看门人”而受阻，需构建灵活资源分配机制（AMD手握50亿美元现金储备完全具备财务可行性）。

执行层面的深层挑战

AMD管理层存在两大战略盲区：

·薪酬对标偏差：错误选择Juniper Networks、思科等非AI软件强企作为薪酬基准，导致人才竞争力持续流失。

·集群部署短视：当前内部集群采用短期租赁模式（多数合同不足1年），严重制约长期研发投入。反观NVIDIA通过多年期集群部署（如Selene A100集群、EOS H100集群），为工程师提供高风险创新项目的试错空间。

唯有打破这些结构性桎梏，AMD方能在AI算力竞赛中实现真正突破。