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AMDs 2026 Advancing AI-Veranstaltung priorisierte Skala und Offenheit und debütierte mit der CDNA 5-basierten MI455X-GPU, dem 72-GPU-Helios-Racksystem und den EPYC Venice-CPUs der 6. Generation.Diese Analyse umfasst die MI455X- und Helios-Plattform., mit Einzelheiten zur CPU von Venedig in einem speziellen Artikel.
Der MI455X verfügt über eine 432GB HBM4-Speicher-Bandbreite von 50% mehr als NVIDIA's Rubin/B300 288GB und 40,26 PFLOPS Peak MXFP4-Rechenleistung.9 exaFLOPS FP4 Durchsatz, 31 TB Gesamt-HBM4, 1,7 PB/s Speicherbandbreite, 260 TB/s Skalierung und 43 TB/s Skalierung Bandbreite, um eine erstklassige AI-Rackleistung zu gewährleisten.
Offene Standards definieren Helios von Ende zu Ende, einschließlich UALoE-Intra-Rack-Textil, Ultra-Ethernet-Scale-out, OCP-Niedrigpräzisionsformate und Open Rack Wide-Chassis sowie vollständig Open-Source-ROCm-Software.Als offenes ReferenzdesignEs unterstützt die vollständige hyperscale-Anpassung von Netzwerken, Stromversorgung und Management.
AMD Instinct MI455X: CDNA 5 Flaggschiff-GPU
Der 320 Milliarden Transistor MI455X, der über TSMC CoWoS-L verpackt ist, integriert acht N2 XCDs, zwei N3 I/O-Days, zwei N3 Fabric & Cache-Days (FCDs) und zwölf HBM4-Stacks.Die 2048-Bit-Schnittstelle HBM4 pro Stapel liefert 23.3 TB/s Bandbreite, gepaart mit 96 MB FCD L2 Caches mit einer Durchsatzleistung von 54 TB/s.
Zu den I/O-Fähigkeiten gehören eine bidirektionale UALoE-Skala-up-Bandbreite von 3,6 TB/s, eine 256 GB/s-Infinity Fabric-CPU-GPU-Verknüpfung und ein flexibles Scale-out über zwei PCIe Gen6 x16-Ports oder drei AI-NICs.Es übertrifft AMD-GPUs der vorherigen Generation und NVIDIA®s Rubin/B300 in den meisten wichtigen Kennzahlen.
Vergleich der wichtigsten Spezifikationen
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Spezifikation
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AMD MI455X
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NVIDIA Rubin
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AMD MI355X
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NVIDIA B300
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Architektur
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CDNA 5
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Rubin
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CDNA 4
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Blackwell Ultra
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Transistoren
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320B
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336B
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185B
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208B
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HBM-Kapazität
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432 GB HBM4
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288 GB HBM4
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288 GB HBM3E
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288 GB HBM3E
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HBM Bandbreite
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23.3 TB/s
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22 TB/s
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8 TB/s
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8 TB/s
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Skalierung pro GPU
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3.6 TB/s
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3.6 TB/s
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1.08 TB/s
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10,8 TB/s
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Skalierung pro GPU
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2400 Gb/s
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1600 Gb/s
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400 Gb/s
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800 Gb/s
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CPU-GPU-Verbindung
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256 GB/s Infinity Fabric
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1.8 TB/s C2C
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PCIe 5
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900 GB/s C2C
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Der MI455X führt seine Konkurrenten in HBM-Kapazität, Speicherbandbreite und Scale-Out-Durchsatz an und entspricht der Scale-Up-Leistung von Rubin über UALoE, um die langjährige NVLink-Lücke von NVIDIA zu schließen.Die stärkere C2C-CPU-GPU-Verbindung von NVIDIA bleibt ihr Haupt-Hardwarevorteil, was die grundlegenden Plattformunterschiede auslöst.
Vergleich der Durchsatzleistung
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Präzisionsformat
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AMD MI455X
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NVIDIA Rubin
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AMD MI355X
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NVIDIA B300
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MXFP4 / NVFP4
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40.26 PF
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35 PF
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10.1 PF
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15 PF
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MXFP6 / FP6
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20.13 PF
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17.5 PF
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10.1 PF
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5 PF
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MXFP8 / FP8
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20.13 PF
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17.5 PF
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5 PF
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5 PF
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FP16 / BF16
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5.03 PF
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4 PF
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2.5 PF
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2.5 PF
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FP32
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315 TF
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130 TF
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157.3 TF
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75 TF
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Im Vergleich zum MI355X vervierfacht der MI455X die niedrige Präzisionsleistung und verdoppelt die Standardpräzisionsleistung.führt Rubin bei niedriger Präzision um 15% und bei FP16/BF16 um 26%, und bietet einen 2,4-fachen FP32-Vorteil, der für hochpräzise KI-Gewichte und HPC-Workloads von entscheidender Bedeutung ist.
CDNA 5 Architektur-Upgrades
Beibehalten 8 XCDs und 256 Ausführungs-Einheiten von CDNA 4, CDNA 5 überholte interne Rechenstrukturen. Jede XCD spaltet sich in zwei Shader Engines mit 16 aktiven Arbeitsgruppenprozessoren (WGP).Die native Ausführung von Wave32 ersetzt Wave64, die Abweichungsstrafen reduzieren, den Registerdruck senken und die WGP-Gleichzeitwellen auf 64 verdoppeln, um eine bessere Speicherverzögerung zu ermöglichen.
Neugestaltete SIMD-Einheiten ermöglichen parallele Ausführung, native BF16-Beschleunigung und neue Tensor-Konversionsanweisungen.mit verdoppeltem Transzendentaldurchsatz und native Tanh-Unterstützung zur Steigerung der Transformatorleistung. Ein neuer per-WGP 5D Tensor Data Mover unterstützt asynchrone Tensor-Streaming, das den dedizierten NVIDIA Tensor-Beschleunigerfunktionen entspricht.
Optimierte Speicherhierarchie
CDNA 5 entfernt diskret pro-XCD L2 und globale Infinity Cache, die Annahme von 96 MB FCD-basierten L2 Caches mit 3x höherer Gesamtbandbreite als CDNA 4.Der einheitliche kohärente Cache beschleunigt die Geräteatomik und liefert 4x effektive Lesebandbreite über Tensor-Multicasting.
Der Speicherplatz auf dem WGP-Chip verdoppelte sich auf 384 KB und ermöglicht eine volle FlashAttention im Speicher und MoE-Kernel-Residenz.die Grundlage der GPUs KI-Leistungskante bilden.
GPU-Partitionierung und Virtualisierung
Das Dual-FCD-Design unterstützt flexible NPS NUMA-Modi: ein einheitliches Voll-GPU-Speicher über NPS1 oder zwei isolierte Domänen mit geringer Latenzzeit mit privater L2-Cache über NPS2.Die konfigurierbare 1/2/4/8-Wege-Raumsegmentierung und die SR-IOV-Virtualisierung ermöglichen feinkörnige, Hardware-isolierter Multi-Tenant-GPU-Einsatz.
AMD Helios Rack-Scale-Plattform
Helios verwendet AMD Co-Entwicklung OCP Open Rack Wide Chassis, hält 72 MI455X GPUs über 18 Rechen-und 6 Schaltflächen.mit einer Hinterleiste mit Blindmatte für die Werkzeugfreie Wartung.
Konstruktion des Rechenfachs
Jedes Tablett verbindet 4 MI455X-GPUs mit einer 96-Kern-5GHz-Venice SP7-CPU für eine 1:4-kohärente CPU-GPU-Konnektivität über Infinity Fabric.Socketed SP7-Hardware unterstützt Upgrades auf 256-Core-Standard- oder Cache-optimierte Venice-X-CPUs, mit bis zu 4 TB DRAM und 1,6 TB/s Speicherbandbreite pro Tray.
Drei unabhängige Netzwerke bedienen jedes Tray: eine 400G Salina DPU für den Frontend-Rechenzentrumszugriff; 3 Vulcano 800G NICs pro GPU für eine 2400Gb/s CPU-umgehte Scale-out-Bandbreite;und 36 UALoE-Verbindungen pro GPU für 3.6 TB/s Bandbreite für die Erweiterung des rackweiten gemeinsamen Speichers.
Wechselstoff und Zuverlässigkeit
Helios beschäftigt 12 Broadcom Tomahawk 6 Switches, ein Drittel der NVSwitch-Zahl von NVIDIA, die volle Bandbreite von 3,6 TB/s pro GPU über das Standard-L2 Ethernet liefern.Seine einstufige All-to-All-Topologie garantiert eine gleichmäßige geringe Latenzzeit für alle GPUs.
Das 12-Ebenen-Gewebe unterstützt eine anmutige Leistungsabnahme und automatische Verkehrsumleitung bei Hardwarefehlern.AES-256-verschlüsselte virtuelle Pods (vPods) ermöglichen eine flexible Partitionierung für mehrere Mieter, die Ausfälle auf einzelne Module beschränkt und Bereitstellungsmodi von Full-Rack-Training bis hin zum feinkörnigen GPU-Slicing unterstützt.
Management-Stack
Der AMD Fabric Manager (AFM) bietet null-touch-Rack-Provisioning, vPod-Orchestrierung und Fehlerwiederherstellung über redundante verteilte Controller.Auf Kubernetes-Architektur und offenem SONiC-Betriebssystem mit UALoE-Unterstützung basiert, bietet eine vollständige Beobachtbarkeit und eine Standard-API-Integration mit Cluster-Schedulern.
Helios gegen NVIDIA Vera Rubin NVL72
Helios übertrifft NVL72 mit 50% höherem Gesamt-HBM (31 TB vs. 20,7 TB), 50% schnellerer Skalierungsbandbreite pro GPU und gleichwertiger Skalierungsdurchsatz mit weniger Switch-Komponenten.AMD-Tests zeigten einen um 1015% höheren Token-Durchsatz pro GPU und eine bis zu 30% bessere Token-Per-Dollar-Effizienz bei Kimi K2-Workloads.
Architektonische Kompromisse definieren die beiden Plattformen: Helios-GPU-direkte NICs eliminieren die CPU-Weiterleitungslatenz, während NVIDIA-NICs auf Vera-CPU-C2C-Links angewiesen sind, was zu Bandbreitenkonflikten führt.NVIDIA führt in native GPUDirect Storage und benutzerfreundliche DOCA-Software, während AMDs P4-programmierbare DPU die Entwicklung von hyperskaligen benutzerdefinierten Netzwerken begünstigt.
Der größte Vorteil von Helios ist die vollständige Kundenanpassbarkeit über CPUs, Speicher, Netzwerke und Strombudgets hinweg, im Vergleich zu NVIDIA's fixierter Superchip-Konfiguration.
DPU & ROCm.AI Software-Ökosystem
Die 400G Salina DPU bietet programmierbare SDN, Sicherheits-Offloading und NVMe-over-Fabrics-Virtualisierung.Der einzigartige KV-Cache-Offload kompensiert den Mangel an nativem GPUDirect-Speicher, indem er den überschüssigen KI-Cache in den externen Speicher mit Zeilenrate verschüttet.
ROCm.AI wurde im August eingeführt und bietet über AI-Entwickler-Tools, autonome Hyperloom-Optimierung und FlyDSL-Niedrigstufe-Steuerung 3,3-fache Inferenz und 2,4-fache Trainingsgewinne gegenüber ROCm 7.AMD veröffentlichte reale Metriken erreichten 50% des MI455X-Peak-FP4-Durchsatzes.
MXFP4 und NVFP4 verwenden unterschiedliche Skalierungsmechanismen, wodurch der Verkäufer-Peak-FLOPS-Vergleich weniger zuverlässig ist als der Token-Durchsatz auf Anwendungsebene.mit großem Spielraum für eine weitere Optimierung der ROCm in Produktionsbereichen.
Schlussfolgerung
Helios etabliert AMD als direkten Konkurrenten zu NVIDIA's AI-Rack-Systemen, die branchenführende HBM-Kapazitäten, überlegene Scale-Out-Netzwerke,kostengünstige offene Hardware und vollständige Kundenanpassbarkeit. Unterstützt durch eine große Hyperscaler-Einführung, eine klare GPU-Roadmap für 2027-2028 und eine ausgereifte ROCm-Software,AMD hat eine wettbewerbsfähige End-to-End-KI-Infrastruktur aufgebaut, um die langjährige Dominanz von NVIDIA auf der Rack-Skala herauszufordern.
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