把LangChain跑起來的三個方法
使用LangChain開發LLM應用時，需要機器進行GLM部署，好多同學第一步就被勸退了，那么如何繞過這個步驟先學習LLM模型的應用，對Langchain進行快速上手？本片講解3個把LangChain跑起來
一覺醒來，感覺整個朋友圈都被 AMD 和 蘇媽刷屏了。
一開始還有點奇怪，近AMD 也沒發什么新的游戲 CPU 和顯卡啊。
點進去才知道原來是前兩天，AMD 在大洋彼岸的加州圣何塞召開自己的年度 AI 盛會 Advancing AI 。
嚇得我趕緊去補看了下我 “女神” 蘇媽又帶來了什么新鮮玩意兒。
在練了兩個小時的英語聽力之后，我逐漸感覺到，事情好像不太對勁啊 ——
怎么會上發的都是服務器GPU，開發者平臺這些東西，好像跟我這個臭打游戲的，還有廣大的普通消費者沒什么關系啊。
蘇媽，你變了！
可當我又回過頭去研究了下，才發現 AMD 看著是一本正經地在講 AI ，但是整個 keynote 透露出來的味道還是我們熟悉的那種 AMD YES 的感覺。
按照我們的習慣，我們還是先來看看這次新發布的產品吧。
首先是這兩年大家關注比較多的 GPU，新的 AI 芯片 Instinct MI350 系列。
該系列中的 MI355 被蘇媽單獨拎了出來講，只見蘇媽滿臉自豪地給我們介紹：
MI355 采用 3nm 制程及 3D 先進封裝技術，集成了 1850 億個晶體管，搭載 288GB HBM3e 內存，內存帶寬為 8TB/s，在 FP4、FP6 精度下峰值算力達 20PFLOPS，單個 GPU 可運行 5200 億個參數的大模型。
整體的 AI 能力上，MI355X 跑 LLama 3.1 的神經網絡吞吐量比上一代 MI300X 高出了 35 倍。
用來跑具體的大模型的話，MI355X 的性能同樣出色。
在Deepseek-R1、Llamma 4 Maverick 和 Llama 3.3 70B 上，MI355X 的性能分別是前代產品的3倍、3.3 倍和 3.2 倍。
可能蘇媽自己也知道這樣嘰里咕嚕地講參數跟自己上一代比一比，大家看了會覺得很無聊，所以干脆不裝了 ——
直接拉上隔壁老黃家的產品進行了一個我們熟知的賽博斗蛐蛐。
按照蘇媽的說法，AMD MI350 系列的內存容量是 NVIDIA GB200 的 1.6 倍。
具體的AI的性能表現上，運行 DeepSeek-R1 或 Llama3.1 時，AMD MI355X 每秒產生的 tokens 比 NVIDIA B200 多 20%~30%。
不光是性能，AMD 在傳統強項上也沒放過 NVIDIA ：MI355X 每美元可提供的 tokens 比 NVIDIA B200 產品多 40%。
主打一個性能我跟你差不多，但我比你便宜，可以說相當適合那些嫌 NVIDIA 太貴的企業買回來搭自己的 AI 數據中心了。
但是細心的差友，應該發現了 —— 不對啊蘇媽，這個 B200 我怎么記得是 NVIDIA 上一代的產品了？
還真是，我查了下發現，B200是 NVIDIA 在2024 年在 NVIDIA 年度開發者盛會 GTC 上發布的。
GB200 也是在這場大會上發布的，它由兩顆 B200 GPU 與一顆 Grace CPU 芯片組合而成。
而 NVIDIA 的當代產品，是今年 3 月 19 日在 NVIDIA 年度開發者大會上發布的 B300 和 GB300。
好在即使是面對 NVIDIA 當代的產品，蘇媽的 MI355X 也絲毫不虛。
單從 FP4、FP6 精度下的峰值算力原始數據，MI355X 以 20PFLOPS 領先于 NVIDIA 的B300 的 15PFLOPS 。
而GB300 由于是一個集成化的計算平臺，與單芯片 MI355X 的直接算力對比需結合實際系統部署場景。
不過就推理性能提升幅度而言，GB300 相比 GB200 提升 1.5 倍，在復雜 AI 推理任務的實際運行中，可能也就和 MI355X 打的有來有回吧。
看來雖然我們不知道為啥蘇媽在發布會上慫了，只敢對比友商上一代的產品，但我們仍然可以放心的喊出那句：
AMD, YES!
然而喊完這句之后，我仍然要說一句，AMD 當下在 AI 市場的處境，仍然不算樂觀。
根據財報統計，2024 年一年，AMD 旗下的數據中心業務收入為 126 億美元，全年增長 94%。
光看這個數字的確是夠驚人了，但蓋不住老黃更猛：
NVIDIA 在2024年與 AMD 增速相同，規模卻達到 1152 億美元，是 AMD 的 10 倍左右。
而在去年的全球數據中心 GPU 市場中， NVIDIA 靠一己之力直接拿下了94% 的份額，而 AMD 仍然只有可憐的 4％。
顯然，AMD 也是能看到這樣這樣的處境的，所以在這次的 Advancing AI 2025 上，我們也看到了它的努力。
不光是在GPU 性能上努力追上了 NVIDIA ，在生態建設上，也開始一步一步地往前走了。
比如推出全新 AI 軟件棧 ROCm 7.0。相比前代，ROCm 7.0 的推理性能提升至 4 倍以上，訓練性能提升 3 倍 。
性能上的提升倒是其次，重要的是它對 GPT、Llama 4、DeepSeek 等多款主流大模型提供 Day 0 級支持，意味著但凡這些大模型發布了更新版本，開發者們都能借助 ROCm 7.0 迅速開展相關開發工作，大大縮短了開發周期。
看來 AMD 還是一如既往地貼心。
不光如此 AMD 還推出了 AMD 開發者云，他們的這么做的設想是，能讓開發者無需自行搭建復雜的硬件環境，通過云平臺即可便捷地獲取 AMD 先進的 AI 硬件資源，
這對廣大的 AI 開發者，尤其對于小型團隊和個人開發者而言，無疑是個更大的好消息。
另外，蘇媽在 Advancing AI 的現場給我們帶來了另一個驚喜：
下一代 AI 芯片 MI400 系列將于明年發布，MI400 系列將由 AMD 和 OpenAI 聯合研發，OpenAI 為 MI400 系列的訓練和推理需求提供了重要反饋 。
所有這些加起來，看著是不是有點當年 AMD 在消費級 CPU 那味兒了。
想當年，看著英特爾在消費級 CPU 領域一家獨大，接過爛攤子的蘇媽，硬是頂住了壓力微微一笑， 先是抱住了臺積電的 “大腿”，轉身又拿出了 “ Zen ” 架構，性能哐哐的就追上了英特爾。
更絕的是，AMD 性能追上來了，但價格反而要比英特爾更劃算。那句經典的 AMD YES 就是這么來的。
看到 AMD 銳龍處理器這么能打，游戲本廠商們也坐不住了。以前大家基本都圍著英特爾轉，現在紛紛開始推出搭載 AMD 處理器的游戲本。
就這樣 AMD 靠著制程工藝的突破、架構的革新、超高的性價比，當然啦游戲本廠商的支持，成功在消費級 CPU 市場，尤其是游戲本市場，把英特爾從神壇上拉了下來，上演了一場精彩絕倫的逆襲大戲。
雖然 AI 和云計算領域玩法和邏輯不一定跟當年的消費級 CPU 完全一樣，現在的 NVIDIA 也不見得就是當年的英特爾。
在這些領域，AMD 能不能再來一次大逆襲，還不可知。
但我們還是很開心地看到，AMD 即使處在不利的地位，也依然能保持清醒，腳步踏實地走自己的路。
我也很希望，AMD 能夠繼續保持，找準時機在 AI 和云計算領域啃下更多的市場。
雖說這跟我一個臭打游戲的沒啥關系，但總想著這個市場老是只能看到老黃穿著皮衣在上面侃侃而談，多少有點無聊。
總得多點別的身影嘛，我看蘇媽這會這套紅色的裝扮就挺不錯的。
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