AMD公佈全新伺服器平台開發藍圖
AMD公佈全新伺服器平台開發藍圖
2009.04.27 |

AMD於桑尼維爾工業園區(Sunnyvale campus)舉辦之AMD Opteron™處理器六周年紀念會上,發佈全新伺服器產品開發藍圖,其具有改變業界遊戲規則的創新思維,同時宣示將儘速完成此藍圖。

AMD將原計畫提前數個月,於今年6月提前推出代號為「Istanbul」的六核心AMD Opteron處理器。與目前的四核心AMD Opteron處理器平台相比,在相同功耗設計的情況下,性能提升高達30%註1。

AMD公佈直接連結架構2.0(Direct Connect Architecture 2.0)技術,堪稱伺服器處理器創新歷程,包含擁有多達12個核心、卓越的記憶體和I/O能力、接近原生的虛擬化性能,並持續將低功耗作為研發優先目標,未來將持續提供滿足各種性能需求的全系列產品。

AMD認為客戶的價值觀目前正在發生轉變,使伺服器市場亦是如此,高端市場正趨向於多核心和升級性的高需求,以滿足客戶對性能、可擴展性和虛擬化要求;而面對低端市場,由於雲端運算和超密集運算環境需要更高的能源效率,AMD將為其提供主要電源管理和整體價值。

2010年,AMD計畫為二路和四路伺服器推出AMD Opteron 6000系列產品,以滿足高虛擬化、高性能的計算和資料庫市場的需求。6000系列將首次採用G34插槽以及採用8核心、12核心「Magny-Cours」處理器的「Maranello」平台。

AMD Opteron 4000系列計劃於2010年推出,針對單路和雙路伺服器而設計,旨在滿足Web虛擬化和雲端運算環境的需求。4000系列將採用C32插槽,在基於4核心、6核心「Lisbon」處理器的「San Marino」平台上推出。

AMD計畫於2011年推出搭載「Bulldozer」核心的「Interlagos」12和16核心處理器,將採用32奈米製程技術製造,並可支援 「Maranello」平台。同樣運用32奈米處理技術製造的6至8核心「Valencia」處理器,計畫於2011年在「San Marino」平台上推出。

AMD伺服器和工作站業務的副總裁暨總經理Patrick Patla表示,過去的6年裡,AMD Opteron處理器使x86伺服器產業轉變至今成熟局面,在每瓦效能方面獲得了卓越的進展。2010 與 2011年期間,AMD計畫為客戶提供前所未有的效能提升,同時並堅守我們對能源效率的承諾。我們仍致力於研發新的處理器,預計其性能可達到2003年所發佈的單核心AMD Opteron處理器的35倍以上。隨著針對各種功耗範圍和性能的產品的廣泛推出, AMD已在各個價位區間上,都可提供全面性的功能與最大的價值,且未來我們仍持續提供最好的產品給客戶。

 

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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