AMD首训AI大模型ZAYA1,挑战英伟达的全新硬件方案
11月25日消息,AMD公司在昨日(11月24日)发布公告,宣布与IBM及AI初创公司Zyphra携手合作,历时一年多的研发实践,成功利用AMD硬件平台训练出首个大型混合专家(MoE)基础模型ZAYA1。
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根据相关博文介绍,该模型是首个完全基于AMD硬件生态系统构建的大型混合专家(MoE)模型,其完整训练流程均在IBM云平台完成,全程采用AMD Instinct MI300X GPU、Pensando网络技术及ROCm软件平台。目前详细技术报告已在arXiv预印本平台发布。

为高效训练ZAYA1模型,三方共同构建了大规模、高可靠性的专用训练集群。该集群包含128个计算节点,每个节点配置8块AMD MI300X GPU,总计1024块GPU,通过AMD Infinity Fabric高速互联技术实现节点间高效通信。

该集群在实际训练中展现出卓越性能,峰值运算能力突破750 PFLOPs(每秒75亿亿次浮点运算)。为确保训练过程的稳定高效,Zyphra还专门开发了一套针对AMD平台深度优化的训练框架。
ZAYA1基础模型在预训练阶段使用了高达14万亿tokens的高质量数据,并采用了渐进式课程学习策略:从初期的非结构化网络数据,逐步过渡到结构更清晰、信息密度更高的数学、代码与推理数据。

基准测试结果显示,ZAYA1的综合性能与业界领先的Qwen3系列模型表现相当,同时优于SmolLM3、Phi4等主流开源模型。特别是在未经特定指令微调的情况下,其推理版本在数学和STEM等复杂推理任务上的表现已接近Qwen3的专业版本。


ZAYA1的优异性能还得益于其模型架构中的两项关键创新。首先,它采用了新颖的CCA注意力机制(压缩卷积注意力),通过在注意力模块内部引入卷积操作,显著降低了计算复杂度和显存占用。
其次,该模型改进了混合专家模型(MoE)中常用的线性路由机制,设计了全新的路由结构,提升了模型的表达能力和专家模块的专业化程度。这些创新共同解决了Transformer架构中的计算与内存瓶颈问题。
Zyphra表示,ZAYA1的成功发布只是第一步。目前公开的版本仅为基础模型预览,未来团队将发布经过完整后训练(post-trained)的模型版本,并提供更详尽的性能评测与训练经验分享。

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