• Enthüllt die Instinct MI350-Serie und einen Ausblick auf den MI400
  • Kündigt ein offenes Rack-Design und ROCm 7 an

Was geschah:AMD präsentiert seine Roadmap für KI-Chips und das Helios-Rack-System

Auf der Veranstaltung „Advancing AI“ am 12. Juni 2025 in San José hatAMDseine InstinctMI350-Serie vorgestellt, darunter die MI350X und MI355X. Diese Chips bieten die vierfache Leistung des MI300X für Training und Inferenz. AMD hob bis zu 40 % mehr Tokens pro Dollar im Vergleich zu Nvidias B200-Chips hervor. Die MI350-Chips werden im dritten Quartal 2025 über OEMs wie Dell, HPE, Supermicro und Cloud-Anbieter ausgeliefert. AMD gab auch einen Ausblick auf die zukünftigen MI400-GPUs, die für sein Helios-Rack-System im Jahr 2026 entwickelt werden.

Das Helios-Rack unterstützt bis zu 72 MI400-Chips, EPYC Venice CPUs auf Basis von Zen 6 und ein vollständig auf offenen Standards basierendes Netzwerk. AMD kündigte auch die ROCm 7-Software an, die die Inferenz- und Trainingsleistung um das 3- bis 3,5-fache im Vergleich zu ROCm 6 verbessert und verteilte Inferenz unterstützt. Wichtige Partner wie Meta, OpenAI, Microsoft, Oracle, xAI, Red Hat und Astera Labs kamen auf die Bühne, um über die Bereitstellung zu diskutieren. Diese Fortschritte stützen sich auf die jüngste Übernahme von ZT Systems durch AMD, um das Rack-Design und die Integration zu stärken.

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Warum das wichtig ist

Die MI350-Serie von AMD hebt das Niveau in Bezug auf Rechenleistung und Effizienz für KI. Mit der vierfachen Leistung des MI300X bietet sie verbesserte Performance für KI-Workloads. Der zukünftige MI400 und das Helios-Rack bieten eine vollständig auf offenen Standards basierende Plattform. Dies positioniert AMD gegen Nvidias proprietäre Infrastruktur. ROCm 7 zeigt ein verstärktes Engagement der Entwickler mit verbesserter Leistung und Funktionen.

Die Beteiligung führender KI-Unternehmen zeigt breite Branchenunterstützung. Das vollständige AMD-Ökosystem, von Silizium über Software bis zu Systemen, fördert den Wettbewerb. Dies wird Cloud-Anbietern, Unternehmen und Forschern zugutekommen, indem es die Auswahlmöglichkeiten bei KI-Infrastruktur erweitert.