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L'événement Advancing AI 2026 d'AMD a privilégié l'échelle et l'ouverture, en présentant le GPU MI455X basé sur CDNA 5, le système rack Helios à 72 GPU et les CPU EPYC Venice de 6e génération. Cette analyse couvre la plateforme MI455X et Helios, avec les détails des CPU Venice dans un article dédié.
Le MI455X dispose de 432 Go de mémoire HBM4 — 50 % de plus que les 288 Go de Rubin/B300 de NVIDIA — d'une bande passante mémoire de 23,3 To/s et d'une puissance de calcul MXFP4 de pointe de 40,26 PFLOPS. Un rack Helios complet offre un débit FP4 de 2,9 exaFLOPS, 31 To de HBM4 au total, une bande passante mémoire de 1,7 Po/s, une bande passante de mise à l'échelle (scale-up) de 260 To/s et une bande passante de mise à l'échelle (scale-out) de 43 To/s, garantissant des performances de rack IA de premier plan.
Les normes ouvertes définissent Helios de bout en bout, y compris le tissu intra-rack UALoE, la mise à l'échelle Ultra Ethernet, les formats basse précision OCP et le châssis Open Rack Wide, ainsi que le logiciel ROCm entièrement open-source. En tant que conception de référence ouverte, il prend en charge la personnalisation complète par les hyperscalers du réseau, de l'alimentation et de la gestion. Les principaux adoptants incluent OpenAI, Meta, Anthropic, Microsoft et Oracle.
AMD Instinct MI455X : GPU phare CDNA 5
Emballé via TSMC CoWoS-L, le MI455X à 320 milliards de transistors intègre huit XCD N2, deux dies d'E/S N3, deux dies de tissu et de cache (FCD) N3 et douze piles HBM4. Son interface HBM4 à 2048 bits par pile offre une bande passante de 23,3 To/s, associée à des caches L2 FCD doubles de 96 Mo atteignant un débit de 54 To/s.
Les capacités d'E/S comprennent une bande passante de mise à l'échelle bidirectionnelle UALoE de 3,6 To/s, une liaison CPU-GPU Infinity Fabric de 256 Go/s et une mise à l'échelle flexible via des ports PCIe Gen6 x16 doubles ou trois cartes IA-NIC. Il surpasse les GPU AMD de génération précédente et le Rubin/B300 de NVIDIA sur la plupart des métriques clés.
Comparaison des spécifications clés
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Spécification
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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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Architecture
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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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Transistors
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320 milliards
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336 milliards
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185 milliards
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208 milliards
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Capacité HBM
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432 Go HBM4
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288 Go HBM4
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288 Go HBM3E
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288 Go HBM3E
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Bande passante HBM
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23,3 To/s
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22 To/s
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8 To/s
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8 To/s
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Mise à l'échelle par GPU
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3,6 To/s
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3,6 To/s
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1,08 To/s
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1,8 To/s
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Mise à l'échelle par 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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Liaison CPU-GPU
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Infinity Fabric 256 Go/s
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C2C 1,8 To/s
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PCIe 5
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C2C 900 Go/s
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Le MI455X devance ses concurrents en capacité HBM, bande passante mémoire et débit de mise à l'échelle, égalant les performances de mise à l'échelle de Rubin via UALoE pour combler l'écart NVLink de longue date de NVIDIA. La liaison CPU-GPU C2C plus performante de NVIDIA reste son principal avantage matériel, entraînant des différences fondamentales de plateforme.
Comparaison du débit de calcul
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Format de précision
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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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Par rapport au MI355X, le MI455X quadruple le débit basse précision et double les performances en précision standard. Il surpasse le B300 dans tous les formats, devance Rubin de 15 % en basse précision et de 26 % en FP16/BF16, et offre un avantage de 2,4x en FP32, essentiel pour les poids IA haute précision et les charges de travail HPC.
Mises à niveau architecturales de CDNA 5
Tout en conservant 8 XCD et 256 unités d'exécution de CDNA 4, CDNA 5 a remanié ses structures de calcul internes. Chaque XCD est divisé en deux moteurs de shaders avec 16 processeurs de groupe de travail (WGP) actifs. L'exécution native Wave32 remplace Wave64, réduisant les pénalités de divergence, diminuant la pression sur les registres et doublant les vagues concurrentes par WGP à 64 pour un meilleur masquage de la latence mémoire.
Les unités SIMD redessinées permettent une exécution parallèle, une accélération BF16 native et de nouvelles instructions de conversion de tenseurs, avec un débit transcendantal doublé et un support natif tanh pour améliorer les performances des transformeurs. Un nouveau Data Mover de tenseur 5D par WGP prend en charge le streaming asynchrone de tenseurs, égalant les capacités des accélérateurs de tenseurs NVIDIA dédiés.
Hiérarchie mémoire optimisée
CDNA 5 a supprimé les caches L2 discrets par XCD et le cache Infinity global, adoptant des caches L2 doubles basés sur FCD de 96 Mo avec une bande passante totale 3 fois supérieure à CDNA 4. Le cache cohérent unifié accélère les atomiques du périphérique et offre une bande passante de lecture effective 4 fois supérieure via le multicasting de tenseurs.
Le stockage sur puce par WGP a été doublé à 384 Ko, permettant la résidence complète des noyaux FlashAttention et MoE en mémoire. Les piles HBM4 améliorées 12x2048 bits augmentent considérablement la capacité et la bande passante, formant la base de l'avantage de performance IA du GPU.
Partitionnement et virtualisation des GPU
La conception à double FCD prend en charge les modes NPS NUMA flexibles : mémoire GPU complète unifiée via NPS1, ou deux domaines à faible latence isolés avec cache L2 privé via NPS2. La segmentation spatiale configurable 1/2/4/8 voies et la virtualisation SR-IOV permettent un déploiement de GPU multi-locataires finement granulaire et isolé matériellement.
Plateforme à l'échelle du rack AMD Helios
Helios utilise le châssis OCP Open Rack Wide co-développé par AMD, contenant 72 GPU MI455X répartis sur 18 plateaux de calcul et 6 plateaux de commutation. Le rack refroidi par liquide consomme 225 à 245 kW, avec un câblage arrière à connexion aveugle pour une maintenance sans outil et remplaçable à chaud.
Conception du plateau de calcul
Chaque plateau associe 4 GPU MI455X à un CPU Venice SP7 à 96 cœurs et 5 GHz pour une connectivité CPU-GPU cohérente 1:4 via Infinity Fabric. Le matériel SP7 sur socket prend en charge les mises à niveau vers des CPU Venice-X standard ou optimisés pour le cache à 256 cœurs, avec jusqu'à 4 To de DRAM et 1,6 To/s de bande passante mémoire par plateau.
Trois réseaux indépendants desservent chaque plateau : un DPU Salina 400G pour l'accès au datacenter frontal ; 3 cartes Vulcano 800G par GPU pour une bande passante de mise à l'échelle (scale-out) sans intervention du CPU de 2400 Gb/s ; et 36 liaisons UALoE par GPU pour une bande passante de mise à l'échelle (scale-up) partagée à l'échelle du rack de 3,6 To/s.
Tissu de commutation et fiabilité
Helios utilise 12 commutateurs Broadcom Tomahawk 6 — un tiers du nombre de NVSwitch de NVIDIA — offrant une bande passante de mise à l'échelle (scale-up) complète de 3,6 To/s par GPU via Ethernet L2 standard. Sa topologie all-to-all à un seul niveau garantit une faible latence uniforme entre tous les GPU.
Le tissu à 12 plans prend en charge une dégradation progressive des performances et un réacheminement automatique du trafic en cas de défaillance matérielle. Les Virtual Pods (vPods) isolés matériellement et cryptés AES-256 permettent un partitionnement multi-locataire flexible, confinant les défaillances à des pods individuels et prenant en charge des modes de déploiement allant de l'entraînement sur rack complet au découpage de GPU finement granulaire.
Pile de gestion
AMD Fabric Manager (AFM) assure le provisionnement de rack sans intervention, l'orchestration des vPods et la récupération des défaillances via des contrôleurs distribués redondants. Construit sur une architecture Kubernetes et le système d'exploitation open-source SONiC avec prise en charge UALoE intégrée, il offre une observabilité complète et une intégration API standard avec les planificateurs de cluster.
Helios vs. NVIDIA Vera Rubin NVL72
Helios surpasse le NVL72 avec 50 % de HBM totale en plus (31 To contre 20,7 To), une bande passante de mise à l'échelle (scale-out) par GPU 50 % plus rapide et un débit de mise à l'échelle (scale-up) équivalent avec moins de composants de commutation. Les tests AMD enregistrent un débit de jetons par GPU 10 à 15 % plus élevé et une efficacité par dollar de jeton jusqu'à 30 % meilleure sur les charges de travail Kimi K2.
Les compromis architecturaux définissent les deux plateformes : les cartes NIC GPU-direct de Helios éliminent la latence de transfert du CPU, tandis que les cartes NIC de NVIDIA s'appuient sur les liaisons C2C du CPU Vera, provoquant une contention de bande passante. NVIDIA mène en matière de stockage GPUDirect natif et de logiciel DOCA convivial, tandis que le DPU programmable P4 d'AMD favorise le développement de réseaux personnalisés pour hyperscalers.
Le plus grand avantage de Helios est la personnalisation client complète des CPU, de la mémoire, du réseau et des budgets d'alimentation, par rapport à la configuration super-puce fixe de NVIDIA.
Écosystème logiciel DPU et ROCm.AI
Le DPU Salina 400G fournit une SDN programmable, une décharge de sécurité et une virtualisation NVMe-over-Fabrics. Sa décharge unique de cache KV compense l'absence de stockage GPUDirect natif en déversant l'excès de cache IA vers le stockage externe à la vitesse de la ligne.
Lancé en août, ROCm.AI offre des gains d'inférence de 3,3x et d'entraînement de 2,4x par rapport à ROCm 7 via des outils pour développeurs IA, une optimisation autonome Hyperloom et un contrôle de bas niveau FlyDSL. Les métriques réelles publiées par AMD atteignent 50 % du débit FP4 de pointe du MI455X.
MXFP4 et NVFP4 adoptent des mécanismes de mise à l'échelle différents, rendant les comparaisons de FLOPS de pointe des fournisseurs moins fiables que le débit de jetons au niveau de l'application, avec une marge de manœuvre considérable pour une optimisation supplémentaire de ROCm dans les déploiements de production.
Conclusion
Helios positionne AMD comme un rival direct des systèmes de rack IA phares de NVIDIA, offrant une capacité HBM leader de l'industrie, un réseau de mise à l'échelle (scale-out) supérieur, du matériel ouvert rentable et une personnalisation client complète. Soutenu par une adoption majeure par les hyperscalers, une feuille de route GPU claire pour 2027-2028 et un logiciel ROCm mature, AMD a construit une infrastructure IA complète et compétitive pour défier la domination de longue date de NVIDIA à l'échelle du rack.
Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
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