AMD的显卡目前对FP8（8位浮点数）的支持情况如下：
### 1. **硬件支持**
- **CDNA架构（Instinct系列）**：AMD的CDNA 2/3架构（如Instinct MI250X、MI300系列）主要针对高性能计算和AI训练/推理优化，支持 **低精度计算（如FP16、BF16、INT8）**，但截至2023年底，**尚未官方宣布原生支持FP8**。
- **RDNA架构（消费级显卡）**：RDNA 3（如RX 7900系列）专注于游戏和通用计算，支持FP16和INT8加速，但同样**未明确支持FP8**。
### 2. **软件生态**
- **ROCm平台**：AMD的GPU计算栈ROCm在AI框架（PyTorch、TensorFlow）中主要优化FP16/BF16/INT8，**未正式集成FP8支持**。开发者若需使用FP8，可能需要通过自定义量化实现，而非硬件原生加速。
### 3. **与NVIDIA的对比**
- NVIDIA的Hopper架构（如H100）**原生支持FP8**，并配合Tensor Core优化，显著提升AI推理性能。AMD在低精度计算上目前更侧重FP16/INT8。
### 4. **未来可能性**
- AMD可能会在下一代CDNA架构中加入FP8支持，以应对AI工作负载的需求，但需等待官方消息。
### 结论
**目前AMD显卡尚未正式支持FP8计算**。如需低精度加速，可优先考虑FP16或INT8。建议关注AMD官方公告以获取更新。
### 1. **硬件支持**
- **CDNA架构（Instinct系列）**：AMD的CDNA 2/3架构（如Instinct MI250X、MI300系列）主要针对高性能计算和AI训练/推理优化，支持 **低精度计算（如FP16、BF16、INT8）**，但截至2023年底，**尚未官方宣布原生支持FP8**。
- **RDNA架构（消费级显卡）**：RDNA 3（如RX 7900系列）专注于游戏和通用计算，支持FP16和INT8加速，但同样**未明确支持FP8**。
### 2. **软件生态**
- **ROCm平台**：AMD的GPU计算栈ROCm在AI框架（PyTorch、TensorFlow）中主要优化FP16/BF16/INT8，**未正式集成FP8支持**。开发者若需使用FP8，可能需要通过自定义量化实现，而非硬件原生加速。
### 3. **与NVIDIA的对比**
- NVIDIA的Hopper架构（如H100）**原生支持FP8**，并配合Tensor Core优化，显著提升AI推理性能。AMD在低精度计算上目前更侧重FP16/INT8。
### 4. **未来可能性**
- AMD可能会在下一代CDNA架构中加入FP8支持，以应对AI工作负载的需求，但需等待官方消息。
### 结论
**目前AMD显卡尚未正式支持FP8计算**。如需低精度加速，可优先考虑FP16或INT8。建议关注AMD官方公告以获取更新。
