面临的现状及痛点
计算成本高
传统 IDC 或高峰值资源采购模式，需要长期保留冗余资源，IT 成本和利旧成本高
性能瓶颈明显
部分业务受限于 CPU 性能、内存带宽和数据传输效率，影响计算速度和服务稳定性
扩展能力不足
传统硬件扩容周期长，难以应对高并发访问、渲染计算、数据处理等突发业务需求
方案优势
成本更优
同规格 AMD 实例价格相比 Intel 更具优势，适合 Web 服务、测试环境、批量计算等成本敏感场景
多核性能强
AMD 实例具备更高核心密度和多线程处理能力，适合大数据处理、视频编解码、游戏渲染等高并发任务
规格覆盖丰富
提供通用型、计算型、内存型、密集计算型、弹性裸金属等多类实例，适配不同业务负载
弹性计费灵活
支持按量计费、包年包月等方式，可结合自动弹性伸缩降低综合资源成本
迁移适配便捷
提供 Bport 迁移工具，支持代码扫描、依赖库检测、指令集适配，帮助业务平滑迁移到 AMD 平台
应用场景
互联网高并发服务
适用于 Web 服务、企业应用、实时数据分析、促销活动等高并发访问场景
游戏与渲染计算
支持游戏开发、3D 建模、图形渲染、物理模拟和大型多人在线游戏服务端处理
生命科学计算
支撑基因组分析、药物研发、分子动力学模拟等高性能计算任务
视频制作与特效处理
适用于视频编辑、特效合成、视频转码、直播推流和高清视频处理等场景
生成式AI计算
支撑图片、文本、视频等生成式 AI 业务的数据处理、渲染和模型迭代
AI智能体运行平台
可结合 OpenClaw 等智能体引擎，支撑企业数字员工、自动化流程执行和内容生产场景
客户案例
国内某大型知识分享平台
客户将核心业务迁移至百度智能云，采用 Intel + AMD 实例混合部署，在保证稳定性的前提下逐步替换至 AMD。业务峰值承载能力提升40%，适配周期缩短 60%，年度IT支出减少数百万元
国内某生成式AI计算资源项目
客户基于百度智能云 AMD 裸金属实例构建高效渲染引擎，支撑大规模图片、文本和视频数据处理。图像并行渲染单日处理量突破 1.5 亿，视频数据处理效率较原方案提升 80% 以上