AMD與OpenAI：全方位技術堆疊深度合作

OpenAI為AMD提供模型發展方向的早期洞察，AMD再將這些洞察轉化為晶片、系統與軟體。此合作循環塑造AMD Instinct™ MI400世代的發展，並持續延伸至MI500世代。 涵蓋Triton、Gluon、LLVM與AMD ROCm™的協作，加上Codex與可協助撰寫GPU程式碼的代理型AI工具，代表效能改進不再侷限於單一工作負載，而是進一步強化開發人員可建構應用的AMD廣泛產業體系。 OpenAI預計於2026年下半年起，透過多個部署合作夥伴上線AMD Helios™，標誌著雙方於2025年10月宣布的6 gigawatt AMD GPU部署計畫進入初始階段。 在Advancing AI 2026大會上，AMD與OpenAI展示雙方合作夥伴關係從產品合作邁向全方位技術堆疊共同設計的演進。AMD董事長暨執行長蘇姿丰博士與OpenAI運算策略副總裁Sachin Katti探討日益增長的運算需求、推進AMD Helios™上線的相關工作，以及圍繞新興模型需求打造未來基礎設施的重要性。

新聞稿全文如下:

AMD與OpenAI：全方位技術堆疊深度合作

新聞重點：

OpenAI為AMD提供模型發展方向的早期洞察，AMD再將這些洞察轉化為晶片、系統與軟體。此合作循環塑造AMD Instinct™ MI400世代的發展，並持續延伸至MI500世代。

涵蓋Triton、Gluon、LLVM與AMD ROCm™的協作，加上Codex與可協助撰寫GPU程式碼的代理型AI工具，代表效能改進不再侷限於單一工作負載，而是進一步強化開發人員可建構應用的AMD廣泛產業體系。

OpenAI預計於2026年下半年起，透過多個部署合作夥伴上線AMD Helios™，標誌著雙方於2025年10月宣布的6 gigawatt AMD GPU部署計畫進入初始階段。

在Advancing AI 2026大會上，AMD與OpenAI展示雙方合作夥伴關係從產品合作邁向全方位技術堆疊共同設計的演進。AMD董事長暨執行長蘇姿丰博士與OpenAI運算策略副總裁Sachin Katti探討日益增長的運算需求、推進AMD Helios™上線的相關工作，以及圍繞新興模型需求打造未來基礎設施的重要性。

AMD的人工智慧事業群資深副總裁Vamsi Boppana與OpenAI的Philippe Tillet隨後深入探討這些進展背後的軟體技術，涵蓋Triton、Gluon、編譯器最佳化，以及AI輔助的GPU程式設計。雙方討論展現緊密合作如何將矽晶片與軟體領域的技術突破，轉化為可部署於前沿AI（frontier AI）系統的效能。

從MI300X到Helios

Katti表示，AI模型正變得更強大、更具代理能力，並在更廣泛的任務中發揮作用。隨著AI日益協助改善軟體、推動研究發展以及基礎設施本身，市場對更高效能、更大記憶體容量、更高速網路與更高效率的需求持續攀升。

AMD與OpenAI的合作始於AMD Instinct MI300X GPU，並隨著雙方團隊針對軟體堆疊、網路技術與大規模部署進行最佳化，在MI355X階段進一步深化。搭載AMD Instinct™ MI455X GPU與第6代AMD EPYC™ “Venice” CPU的AMD Helios™機櫃級解決方案，進一步延伸雙方合作關係，AMD與OpenAI的工程師也在硬體、軟體與系統層面展開緊密合作。

OpenAI已使用Helios系統數個月，使其團隊得以在正式部署前預先準備軟體與解決方案堆疊。雙方正在該平台上最佳化針對GPT等級的工作負載，共同進行除錯、分享資料，並快速做出決策。

OpenAI預計於2026年下半年開始透過多個部署合作夥伴上線Helios，並在2027年加速部署。此次部署將標誌著雙方於2025年10月宣布的6 gigawatt部署計畫的首個階段。

共同打造未來基礎設施

此合作不僅限於為當前系統做好部署準備，更延伸至未來基礎設施的共同規劃。AMD與OpenAI正協調雙方發展藍圖，確保未來基礎設施能根據其所服務的工作負載需求進行設計。

在前沿領域，效能取決於運算、記憶體、網路、電力、散熱、機櫃架構、軟體與模型如何共同運作。OpenAI為AMD提供模型演進趨勢的早期洞察，包括模型變化趨勢、潛在瓶頸，以及未來訓練與推論工作負載的需求。AMD則能將這些洞察轉化為晶片、系統與軟體層面的技術進展。

此反饋循環已協助塑造AMD Instinct MI400世代的發展方向，並將隨著雙方的前瞻佈局持續延伸。Katti表示，OpenAI對AMD正在打造的Instinct MI500世代感到振奮，該世代預計將實現AI能力的又一次重大躍進。

將硬體創新轉化為應用效能

Tillet強調，GPU軟體並不存在適用所有情境的單一解決方案（one-size-fits-all）。OpenAI會根據不同工作負載的需求，選擇最適合的程式設計模型。

在研究領域，快速迭代至關重要，Triton仍是快速開發GPU核心（kernels）的強大工具。針對推論等對效能高度敏感的工作負載，OpenAI開發了Gluon，這是一種更具硬體感知能力（hardware-aware）的程式語言，賦予工程師對軟體如何使用GPU擁有更高的控制度。

AMD與OpenAI正針對這兩種程式設計模型展開合作。雙方的合作目前已涵蓋從軟體堆疊延伸至LLVM程式碼生成，確保硬體技術的進展能轉化為具有實際應用價值的效能提升。

Codex也在此過程中發揮越來越重要的價值。Codex目前已能有效協助工程師撰寫Triton程式碼，並持續提升對Gluon的支援能力，使團隊能更快速地探索實作方案，並讓軟體更迅速適配新硬體。

運用AI打造更強大的AI基礎設施

AMD與OpenAI也正共同研究如何運用AI改善支撐AI運行的系統。

目前，資深工程師投入大量心力將新模型轉化為高效能核心、編譯器、通訊函式庫以及系統配置。AMD與OpenAI正在開發相關技術，使模型與代理程式能夠將更多此類工作自動化。

Advancing AI 2026大會上的對談清楚展現，AMD與OpenAI的合作關係不僅僅是大規模部署基礎設施。透過將模型開發與晶片、系統及軟體相互連結，雙方正打造更快速且更具協作性的方式，建構支撐下一代AI發展的基礎設施。