Helios: AMDs Rack-Scale-System soll Nvidia alt aussehen lassen

Ein neuer Akteur im KI-Wettlauf

Im Rahmen der „Advancing AI“-Veranstaltung hat AMD sein neuestes Rack-Scale-System namens Helios offiziell vorgestellt. Mit dieser Hardware zielt der Konzern direkt auf den Markt für KI-Rechenzentren ab, der derzeit maßgeblich von Nvidia dominiert wird. AMD-CEO Lisa Su betonte während der Keynote, dass Helios nicht nur das leistungsfähigste, sondern auch das kosteneffizienteste System seiner Klasse auf dem Markt sein soll.

Technische Spezifikationen und Aufbau

Das Herzstück von Helios bildet ein hochgradig modulares Design. Jedes der massiven Blades, die jeweils über 72 Kilogramm wiegen, ist mit vier MI455X-Beschleunigern sowie einer speziell für dieses System entwickelten Epyc-CPU mit 96 Kernen ausgestattet. Die Speicherbandbreite des Prozessors liegt bei beeindruckenden 1,6 TByte/s.

Die Kommunikation zwischen den Komponenten erfolgt über spezialisierte Schnittstellen: Während die MI455X-GPUs über den „Ultra Accelerator Link“ (UAL) miteinander kommunizieren, erfolgt die Anbindung an die CPU über den bewährten Infinity Fabric. Besonders hervorzuheben ist die Netzwerkanbindung: AMD nutzt hier das „Ultra Ethernet“-Protokoll (UALoE), wobei die entsprechende Hardware direkt auf den GPU-Packages integriert ist. Dies soll eine effiziente Vernetzung innerhalb der Cluster ermöglichen.

Fokus auf Modularität und Kühlung

Ein wesentliches Merkmal von Helios ist die Wartungsfreundlichkeit. Die MI455X-GPUs sind auf individuellen Platinen verbaut, was den Austausch defekter Komponenten erheblich beschleunigen soll. Hinsichtlich der Kühlung geht AMD einen hybriden Weg: Während für die Hauptkomponenten eine leistungsstarke Kühlung erforderlich ist, setzt das System nicht auf eine vollständige Wasserkühlung; kleinere Wärmequellen werden weiterhin klassisch per Luft gekühlt.

Netzwerkarchitektur: Salina und Vulcano

Für die Datenübertragung setzt AMD auf ein zweigleisiges Netzwerk-Konzept innerhalb der Blades:

* **Salina (DPU):** Diese Data Processing Unit ist für das Front-End-Netzwerk zuständig, liefert Daten an und beschleunigt Storage-Funktionen.

* **Vulcano:** Zwölf dieser Chips pro Blade sind für das Scale-out-Netzwerk verantwortlich, das die einzelnen Racks miteinander verbindet.

Bei den Switches setzt AMD auf die Thor-Ultra-Technologie von Broadcom, um die hohen Anforderungen an die Datenübertragung zu erfüllen.

Wettbewerb mit Nvidia

Im direkten Vergleich mit Nvidias Rubin-Plattform (NVL72) sieht AMD deutliche Vorteile bei der HBM-Kapazität und der Bandbreite des Scale-out-Netzwerks. Laut den Angaben von Lisa Su erreicht Helios eine Rechenleistung von bis zu 40 Petaflops (FP4). Zwar erreicht Nvidias Rubin-GPU bei Nutzung von Sparsity-Techniken (Ausdünnung) theoretisch 50 Petaflops, doch AMD positioniert sich mit Helios über das reine Leistungsversprechen hinaus als wirtschaftlichere Alternative.

Das Unternehmen verspricht bei mittlerer bis hoher Auslastung eine Senkung der Kosten pro Token um den Faktor 18 im Vergleich zu Systemen mit MI355X. Gegenüber der Rubin NVL72-Konfiguration stellt AMD bei gleichen Kosten eine um 30 Prozent höhere Token-Ausbeute in Aussicht. Ergänzend dazu plant AMD eine Kooperation mit Cerebras, um durch deren Wafer Scale Engine (WSE) insbesondere bei Inferenz-Anwendungen die Latenzzeiten weiter zu minimieren.

Ausblick und Verfügbarkeit

Die Produktion der Helios-Systeme ist bereits angelaufen. Laut AMD ist das Interesse am Markt groß; so hat beispielsweise Anthropic bereits Systeme mit einer Gesamtleistung von zwei Gigawatt geordert. Die Auslieferung der ersten Einheiten soll gegen Ende des dritten Quartals 2026 erfolgen. Die weitere Entwicklung wird zeigen, ob sich die modulare Architektur und die gewählte Netzwerkstrategie im harten Alltag der KI-Rechenzentren gegen die etablierten Lösungen durchsetzen können.