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Heim Technologie-Peripherieger?te KI AMD beschleunigt KI -Rechenzentren mit Instinkt und Helios

AMD beschleunigt KI -Rechenzentren mit Instinkt und Helios

Jun 13, 2025 am 11:24 AM

Offenlegung: Mein Unternehmen, Tirias Research, hat sich für AMD und andere in diesem Artikel erw?hnte Unternehmen beraten.

AMD beschleunigt KI -Rechenzentren mit Instinkt und Helios

Die neuesten Erg?nzungen der Instinktfamilie sind die MI350 und MI355X. Nach einem j?hrlichen Ver?ffentlichungsplan ?hnelt der Hauptkonkurrent im KI -Bereich und liefert weiterhin j?hrlich neue Server -KI -Beschleuniger. Die MI350 und MI355X basieren auf der neuen cDNA 4 -Architektur. Der MI350 verwendet passive Kühlung mit Kühlk?rper und Ventilatoren, w?hrend der MI355X über direkte Technologie flüssige Kühlung verwendet. Diese Verschiebung zur Flüssigkühlung bringt zwei Hauptvorteile mit sich: Sie erh?ht die Gesamtzahl der Board -Leistung (TBP) von 1000 W auf 1400 W und erh?ht die Rackdichte von 64 GPUs pro Rack auf bis zu 128 GPU pro Rack.

AMD behauptet, dass die MI350 -Serie im Vergleich zur früheren MI300 -Generation einen 3 -fachen -Leistungssteiger sowohl im KI -Training als auch im Inferenz bietet und wettbewerbsf?hige Ergebnisse liefert, die Konkurrenten für bestimmte KI -Modelle und Workloads entsprechen oder übertreffen. (Tirias Research ver?ffentlicht keine vergleichenden Benchmark -Daten, es sei denn, sie validiert unabh?ngig).

In Bezug auf das Design beh?lt die MI350 -Serie eine Struktur bei, die der MI300 -Generation ?hnelt, wobei die 3D -Hybridbindung verwendet wird, um einen Infinity -Fabric -Würfel zu stapeln, zwei E/A -Stanze und acht Berechnungsststststststs auf einen Siliziuminterposer. Zu den wichtigsten Upgrades z?hlen die Einführung der cDNA 4 -Rechenarchitektur, die Integration des neuesten HBM3E -Speichers und Verbesserungen der E/A -Architektur, die die Anzahl der I/A -Sterben von vier auf zwei verringern. Diese Komponenten basieren auf den N3- und N6 -Herstellungsprozessen von TSMC, was zu einer verbesserten Leistungseffizienz des Chips führt und gleichzeitig die physische Gr??e kompakt h?lt.

AMD beschleunigt KI -Rechenzentren mit Instinkt und Helios

Der zweite Schlüssel von Ankündigungen dreht sich um ROCM, die Open-Source-GPU-Softwareentwicklungsplattform von AMD. Mit dem Start von ROCM 7 ist die Plattform erheblich gereift. Eines der bemerkenswertesten Updates ist die native Pytorch-Unterstützung unter Windows für AMD-basierte PCs, was für Entwickler ein wichtiger Vorteil ist und ROCM auf allen AMD-Plattformen vollst?ndig tragbar macht. ROCM unterstützt nun alle wichtigen KI -Frameworks und -Modelle, einschlie?lich 1,8 Millionen Modelle, die auf dem Umarmungsgesicht verfügbar sind. Im Vergleich zu ROCM 6 liefert ROCM 7 durchschnittlich dreimal eine schnellere Trainingsleistung und 3,5 -mal bessere Inferenzgeschwindigkeiten für führende Branchenmodelle. Neben diesen Software -Verbesserungen erweitert AMD sein Engagement mit Entwicklern durch Initiativen wie ein engagierter Entwickler -Track bei der Event für Fortschritts -KI und Zugriff auf die neue AMD -Entwickler -Cloud über GitHub.

AMD beschleunigt KI -Rechenzentren mit Instinkt und Helios

Die dritte wichtige Ankündigung war die kommende Systemarchitektur auf Rack-Ebene, Helios, die 2026 ver?ffentlicht wurde. Wie andere Branchenführer bewegt sich AMD eher in die Behandlung des gesamten Racks als prim?re Computerplattform als nur einzelne Serverschalen. Helios wird von den neuesten AMD -Technologien für Verarbeitung, KI und Networking betrieben. Es wird die Zen 6 EPYC CPU, den Instinkt MI400 GPU Accelerator basierend auf der n?chsten Architektur der n?chsten Generation und dem Pensando Vulcano Nic für gro?fl?chige Netzwerke enthalten. Für die interne Rack -GPU -Konnektivit?t implementiert Helios UALINK. Der UALINK 1.0 -Standard wurde im April ver?ffentlicht, wobei die IP -Verfügbarkeit von Marvell und Synopsys und Switch -Chips von Anbietern wie Astera Labs und Cisco, die ebenfalls Ualink -Partner sind, erwartet werden.

AMD wurde von einer starken Reihe von Partnern und Kunden vorangetrieben, darunter Astera Labs, Cohere, Humain, Meta, Marvell, Microsoft, Openai, Oracle, Red Hat und Xai. Von besonderem Interesse war Humain aufgrund seines Joint Venture mit AMD und anderen Halbleiterunternehmen zur Entwicklung der KI -Infrastruktur in Saudi -Arabien. Humain hat bereits damit begonnen, elf Rechenzentren zu bauen und plant, jedes Quartal 50 MW -Module einzusetzen. Ein zentraler Bestandteil der Strategie von Humain besteht darin, die reichlich vorhandenen Energieressourcen und jungen Belegschaft Saudi -Arabiens zu nutzen.

In Bezug auf diese Ankündigungen und die zahlreichen Partnerschaftskollaborationen gibt es noch viel mehr auszupacken. Diese drei heben das anhaltende Engagement der AMD für den Wettbewerb auf dem AI -Markt für Rechenzentren, die solide Ausführung und die St?rkung seiner Position als glaubwürdiger alternativer Anbieter von GPU -Beschleunigern und AI -Plattformen der Rechenzentrumsanbieter. Da der Tech -Sektor rennt, um die Anforderungen an den wachsenden KI zu erfüllen, verfeinert AMD seine Serverl?sungen weiterhin, um KI -Entwicklern und -anwendungen besser zu bedienen. Obwohl es den Wettbewerb nicht direkt überholt, schlie?t AMD die Lücke in mehreren Bereichen und positioniert sich als die st?rkste Alternative zu Nvidia.

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