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AMD Instinct MI100
AMD CDNA 世代开山之作、首款破 10 TFLOPS FP64 的服务器加速卡（官方 11.5），曾部署于 Frontier 前哨 Spock 等 HPE Cray EX 集群，HPC 场景二手流通型号
概述
AMD Instinct MI100 是 AMD CDNA 架构的首代服务器加速卡，采用台积电 7nm 工艺，拥有 120 个计算单元、7,680 个流处理器。它搭载 32 GB HBM2 显存，支持全芯片 ECC，并通过 Infinity Fabric 实现多卡互联。MI100 的 FP64 向量与矩阵算力在当时具有标志性意义，曾部署于 HPE Cray EX 集群等大型 HPC 系统中，典型用途包括科学计算、双精度仿真、以及基于 ROCm 生态的混合精度训练与推理任务。
核心规格
| 架构 | CDNA / gfx908 (CDNA1 世代开山, TSMC 7nm FinFET) |
| 显存 | 32GB HBM2 (Full-Chip ECC, 4 stacks) |
| 显存带宽 | 1.2 TB/s |
| 显存位宽 | 4096bit (4 stacks × 1024bit) |
| 算力 | FP64 11.5 / FP32 23.1 / FP32 Matrix 46.1 / FP16 184.6 / BF16 92.3 / INT8·INT4 92.3 TOPS (TFLOPS, Peak Engine Clock 1502MHz) |
| 计算单元 | 120 CU / 7,680 流处理器 (8 Shader Engine × 15 CU, Matrix Core) |
| 功耗 | 300W Peak (TDP, 被动散热) |
| 互联 | Infinity Fabric 3链 (峰值92GB/s/链, 2-4卡hive) / PCIe 4.0 x16 (兼容 3.0 x16) |
| 发布年 | 2020 (官方 Launch Date 11/16/2020) |
| 形态 | PCIe Add-in Card (全高全长双槽 10.5"/267mm, 被动散热) |
规格已经官方资料核验（
官方基准，更新于 2026-10-10）· 价格以货主实际报价为准
适用场景
- 双精度科学计算：计算流体力学、分子动力学、气候与地球物理仿真等依赖高 FP64 吞吐的传统 HPC 负载
- 混合精度 AI 训练：利用 Matrix Core 的 FP16/BF16 矩阵算力进行深度学习模型训练，配合 ROCm 软件栈使用
- 多卡集群扩展：通过 Infinity Fabric 互联组成多 GPU 计算节点，用于大规模并行作业与分布式训练
- 研究与企业存量集群补点：为已有 HPE Cray EX 或同类系统的兼容环境补充算力节点，或作为 ROCm 开发验证平台
同族型号
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采购与验货要点
- 形态与散热匹配：该卡为全高双槽被动散热的 PCIe 加插卡，必须安装在具备强制风道的机架式服务器中，切勿在普通塔式工作站或风道不足的机箱内上电测试，否则被动散热片会迅速过热
- 供电与机房条件：卡体通过板载外接供电接口取电，整机峰值功耗按 300W TDP 档位规划，采购前需确认目标服务器的 PCIe 供电线材、电源冗余与机房配电是否匹配，并核对机架散热与承重
- 互联与平台验证：多卡部署依赖 Infinity Fabric 互联，需确认服务器主板是否提供配套的 IF 互连线缆与拓扑支持；二手流通品应核实 HBM2 显存健康状态、ECC 报错日志与 RAS（页退役）记录，并确认 ROCm 驱动版本与目标操作系统兼容
常见问题
AMD Instinct MI100 适合跑 AI 训练还是 HPC 模拟？
两者皆可，但定位偏向传统 HPC。它的 FP64 算力突出，适合双精度科学仿真；同时也具备 FP16/BF16 矩阵算力，可在 ROCm 环境下承担混合精度训练任务。若以纯 AI 推理为主，需评估软件栈适配情况。
MI100 是被动散热卡，能用普通机箱吗？
不适合。MI100 为被动散热设计，依赖服务器机箱的强制气流带走热量，必须部署在专门设计的 GPU 服务器中。普通桌面机箱缺乏足够风道，直接上电存在过热损坏风险。
购买二手 MI100 需要注意什么？
重点核实：显存 ECC 错误与 RAS 页退役记录、外接供电接口与固定支架是否完整、原部署环境的互联线缆是否随卡提供，以及目标服务器平台与 ROCm 驱动版本的兼容性。建议要求卖家提供上机压测日志。
资料更新 2026-10-10 · 升级深度词条走
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