LONDON (IT BOLTWISE) – AMD stellt mit Helios eine neue Hardware-Generation für KI-Rechenzentren vor und verspricht deutliche Kostenvorteile bei der Token-Produktion. Im Fokus steht ein Rack-Scale-Design, das Rechenleistung, HBM4-Speicherbandbreite und ein eng integriertes Scale-up-Netzwerk zusammenbringt. Damit will AMD unter anderem bei der Auslastung Kosten pro Token deutlich senken. Wie stark sich der Vorsprung in der Praxis gegen vergleichbare NVIDIA-Cluster auswirkt, hängt letztlich von Workloads, Latenzprofilen und dem Zusammenspiel der Netzkomponenten ab.
AMD hat auf der Veranstaltung Advancing AI mit Helios eine Rack-Scale-Plattform für KI-Rechenzentren gestartet und dabei gleich mehrere Hebel gleichzeitig betont: mehr Rechenleistung, mehr Speicherdurchsatz und vor allem ein Cluster-Netzwerk, das nicht als nachträgliche Verdrahtung verstanden wird, sondern als integrierter Teil des Designs. CEO Lisa Su ordnete Helios als das leistungsfähigste und zugleich günstigste Rack-Scale-System auf dem Markt ein. Zentral ist dabei die Architektur, mit der sich große KI-Cluster typischerweise skalieren lassen: Statt einzelne GPUs in einem beliebigen Serverbaukasten zu “verlängern”, setzt AMD auf ein Systemkonzept, das Blades, CPU-Komplex und Scale-up-Netzwerk innerhalb eines Rack-Layouts eng gekoppelt.
Technisch betrachtet besteht Helios pro Blade aus vier MI455X-Beschleunigern, die mit einem speziell für Helios entwickelten EPYC mit 96 Kernen verbunden sind. Die CPU-Anbindung nennt AMD dabei nicht als generische Schnittstelle, sondern über Infinity Fabric, womit sich auch in Mehrsockelszenarien mehrere CPUs kohärent zusammenführen lassen. Für die Vernetzung der MI455X setzt AMD auf Ultra Accelerator Link (UAL), und für das Scale-up-Netzwerk, das die GPUs im Cluster vernetzt, tunnelt AMD UAL über Ultra Ethernet (UALoE). Besonders auffällig: Laut Beschreibung steckt die Netzwerkhardware dafür direkt in den GPU-Packages, sodass Latenz- und Durchsatzpfade näher an der Beschleuniger-Logik bleiben, statt nur über separate Adapterkarten zu laufen.
Beim Rechen- und Speichermodell spielt AMD ebenfalls auf eine konkrete Zielgröße im KI-Betrieb an: Die MI455X nennt Su mit bis zu 40 Petaflops bei FP4 sowie 432 GByte angebundenem HMB4, inklusive 23,3 TByte/s Speicherbandbreite. In der Argumentation wird das System ausdrücklich ohne Sparsity (g+) positioniert; das ist für viele Training- und Inferenz-Workloads relevant, weil Sparsity-optimierte Pfade je Modell und Quantisierungsstrategie unterschiedlich gut funktionieren. AMD stellt dem die Dimension gegenüber, dass NVIDIA für Rubin (genauer: Rubin-GPU) 50 Petaflops nennt, allerdings im Kontext einer Ausdifferenzierung der Vergleichsannahmen. Für Szenarien mit Schwerpunkt Inferenz führt AMD zudem eine Partnerschaft mit Cerebras an: Deren Wafer Scale Engine (WSE) soll insbesondere zusammen mit MI455X für niedrige Latenzen sorgen, also dort ansetzen, wo sich “schnelle Antworten” in Echtbetriebsmessungen oft stärker auswirken als reine Spitzen-TFLOPS-Werte.
In der Marktdynamik versucht AMD, Helios als Kostenargument zu verkaufen, nicht nur als Performance-Story. Su erwartet gegenüber Systemen mit MI355X bei mittlerer bis hoher Auslastung eine Reduktion der Kosten pro Token um den Faktor 18. Der Kern dieser Rechnung liegt aus AMD-Sicht in einer Kombination aus mehr Rechenleistung, mehr Speicher sowie einem schnelleren Netzwerkpfad; damit soll die Pipeline aus Modellberechnung und Datenbewegung besser durchlaufen, statt durch Bandbreitenengpässe oder Netzwerk-Latenzen “ausgebremst” zu werden. Im Vergleich zu Rubin NVL72 kündigt AMD bei gleichen Kosten 30 Prozent mehr Token-Leistung an. Für Enterprise-Käufer ist das deshalb mehr als Marketing: Bei großen KI-Betrieben entscheidet die effektive Token-Rate über Betriebskosten, Kapazitätsplanung und Skalierungszeitpläne, und genau diese Kennzahl adressiert Helios.
Auch beim Scale-out-Netzwerk geht AMD auf konkrete Ausbaustufen ein, was die Plattform vom klassischen “GPU-Cluster mit Ethernet-Fabric” unterscheidbar macht. Neben der Data Processing Unit (DPU) namens Salina nutzt AMD laut Beschreibung zwei verschiedene Netzwerkchips pro Blade: einen klassischen Vulcano-Chip sowie weitere Vulcano-Chips im Scale-out-Setup. Salina soll im Front-End-Netzwerk eingesetzt werden, also dort, wo Daten in den Stack gelangen und Funktionen wie etwa Storage-Fähigkeiten beschleunigt werden. Für das Scale-out-Netzwerk, das die Racks verbindet, nennt AMD zwölf Vulcano-Chips pro Blade, verteilt auf zwei Platinen; auch hier setzt AMD auf UALoE. Als Switch-Backbone nennt AMD zudem Broadcoms Thor Ultra. Unterm Strich entsteht so ein Hierarchiemodell: Front-End für Daten- und Storage-Pfade, Scale-out für Rack-zu-Rack-Transport, jeweils mit Ultra-Ethernet-Tunneling als verbindender Idee.
Die physische Umsetzung zeigt, dass AMD zwar in der Kühlung nicht auf eine komplett wasserdurchströmte Lösung setzt, aber dennoch auf hohe Leistungsdichte geht. Helios nutzt demnach deutlich sichtbar keine vollständige Wasserkühlung; kleinere Wärmequellen werden klassisch luftgekühlt. Gleichzeitig wiegt jedes der 18 riesigen Blades über 72 kg. Das ist für Rechenzentrumsbetreiber relevant, weil es Transport, Handling, Rack-Engineering und Wartungsfenster beeinflusst. Bei der Servicefähigkeit setzt AMD laut Beschreibung ebenfalls auf Austauschbarkeit: Die MI455X sind individuell auf Platinen verbaut, sodass sich defekte Komponenten schneller tauschen lassen sollen. Damit wird Wartungsaufwand nicht nur als organisatorisches Thema verstanden, sondern als Teil der technischen Betriebsstrategie für langfristige Cluster.
Für die Einordnung in die Liefer- und Nachfrageplanung nennt AMD konkrete Zeitpunkte und erste Bestellsignale. Die Produktion läuft demnach bereits, und die Auslieferung soll AMD Ende des dritten Quartals 2026 starten. Die Nachfrage sei groß; zudem wird genannt, dass allein ein großer KI-Anbieter Helios-Systeme mit einer Gesamtleistung von zwei GW bestellt hat. Selbst wenn solche Zahlen nicht 1:1 die zukünftige Marge garantieren, geben sie Unternehmen in der Beschaffungs- und Architekturphase einen messbaren Takt vor: Wer 2026/2027 Kapazitäten aufbaut, kann nicht beliebig warten, sondern muss Plattformentscheidungen früh absichern. Helios zielt genau darauf: ein skalierbares Rack-Scale-System mit enger Kopplung aus Beschleunigern, CPU und Netzwerk, das sich nicht erst im Feld gegen die Realität der Cluster-Bottlenecks bewähren muss.
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