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AMD韩国分公司与MangoBoost联合推广异构计算方案 部署成本降至竞品十分之一

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6月22日,AMD韩国分公司与韩国半导体初创企业MangoBoost正式宣布建立合作。双方将共同推进基于开放生态系统的异构计算方案,旨在为人工智能规模化部署提供底层算力支持。

开放架构打破单一硬件限制

该方案采用开放生态异构计算架构,不再将硬件部署局限于单一厂商。系统支持多品牌图形处理器与中央处理器进行混合部署,通过兼容不同技术路线的算力单元实现资源调度。

在同等性能标准下,此方案可将AI服务器部署与运营成本降至竞品的十分之一,整体成本下降九成。成本结构的优化主要源于对服务器内网传输与模型推理效率的重构。

“不绑定单一供应商的开放生态是人工智能规模化落地的关键,异构计算是可行落地路径。”AMD韩国商务销售负责人李在亨(Lee Jae-hyung,音译)表示。

配套技术栈与营收规划

MangoBoost为方案提供两项核心配套技术。其数据处理单元芯片专门用于加速服务器内网传输,有效分担中央处理器的网络负载;LLM Boost推理软件则聚焦于优化大模型推理运行效率。

今年,MangoBoost已将业务范围拓展至整机服务器机柜销售。企业设定年度营收100亿韩元,次年营收目标提升十倍。该营收预期直接挂钩方案在机柜级交付中的商业化落地进度。

异构计算方案在此语境中指代通过整合中央处理器、图形处理器及专用加速芯片共同承担计算任务的系统架构。该架构通过硬件分工替代单一算力堆叠,是促成整体成本下降九成的技术底层逻辑。

落地门槛与企业自研替代

异构计算方案落地存在较高技术门槛。客户公司需要充足的技术团队与配套资源,方能完成现有系统的改造与适配工作。

针对企业自建算力团队的重资产属性,MangoBoost首席执行官金章宇(Kim Jang-woo,音译)指出,该合作可补齐客户自研缺口,省去数十亿韩元自研投入。降低算力基础设施的初始研发成本,将直接加速AI服务器在终端企业的规模化采购。

  • 方案核心:开放生态异构计算架构
  • 成本指标:部署与运营成本降至竞品十分之一
  • 配套技术:数据处理单元芯片加速传输、LLM Boost优化推理效率
  • 企业目标:MangoBoost今年营收100亿韩元,次年目标提升十倍
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