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Der Wettbewerb um die Vorherrschaft im Markt für Künstliche-Intelligenz-Chips erreicht eine neue Stufe: AMD hat diese Woche offiziell seine Instinct MI350 Series GPUs vorgestellt. Die Präsentation erfolgte auf der firmeneigenen Advancing AI 2025 Konferenz. Diese GPUs der nächsten Generation versprechen deutliche Fortschritte in puncto KI-Leistung und Energieeffizienz und treten damit direkt in Konkurrenz zu Nvidias leistungsstarker Blackwell-Architektur.
Durchbruch bei KI-Performance mit der Instinct MI350 Serie
AMD betont, dass die neuen Instinct MI350 GPUs eine beeindruckende Vervierfachung der KI-Verarbeitungsleistung im Vergleich zur vorherigen Generation bieten. Dieses Leistungsplus zielt explizit darauf ab, die Nvidia Blackwell Chips zu übertreffen und den stetig wachsenden Anforderungen von generativer KI, maschinellem Lernen und Hochleistungs-Data-Center-Anwendungen gerecht zu werden.
Neben der reinen Performance hebt AMD auch eine bemerkenswerte 35-fache Verbesserung bei der KI-Inferenz hervor, was die Effizienz bei der Ausführung fortschrittlicher KI-Modelle deutlich erhöht. Im Hinblick auf das Preis-Leistungs-Verhältnis liefert die MI350 Serie 40% mehr Tokens pro Dollar als direkte Wettbewerber wie die Nvidia B200. Das senkt die Einstiegshürden für Unternehmen, die Large Language Models und andere KI-Lösungen entwickeln.
Innovative Hardware: Das Helios KI-Rack
CEO Dr. Lisa Su stellte zudem das Helios KI-Rack vor – eine skalierbare Rack-Lösung, die zukünftige Instinct MI400 GPUs, die nächste Generation der AMD EPYC Venice CPUs sowie AMD Pensando Vulcano Netzwerkkarten integrieren wird. Dieses System ist darauf ausgelegt, sowohl die erforderliche Rechenleistung als auch die Effizienz der Vernetzung in künftigen KI- und HPC-Umgebungen zu bieten.
Marktdurchdringung und Praxis-Einsätze
Trotz Nvidias bisheriger Dominanz im KI-Bereich berichtet AMD von einer wachsenden Akzeptanz seiner KI-Beschleuniger bei führenden Technologiekonzernen. Die Instinct Beschleuniger unterstützen die KI-Forschung und den Einsatz bei Unternehmen wie Meta, OpenAI, Microsoft und xAI. So werden etwa die MI300X GPUs zur Bereitstellung von Metas Llama 3 und Llama 4 Modellen auf Plattformen wie Azure eingesetzt und unterstützen sowohl proprietäre als auch Open-Source-KI-Ökosysteme.
Nachhaltigkeit im KI-Computing
Ein besonderer Fokus liegt bei AMDs aktueller Hardware auf der Energieeffizienz. Die MI350 Serie hat das eigene Fünfjahresziel zur Steigerung der Energieeffizienz im KI-Training und in der Hochleistungsrechnung bereits mit einem Plus von 38-fach (statt ursprünglich geplant 30-fach) übertroffen. Für die Zukunft plant AMD eine Steigerung der Rack-Energieeffizienz um das 20-Fache bis 2030 und prognostiziert eine mögliche Reduzierung des Stromverbrauchs beim Training standardisierter KI-Modelle um bis zu 95 %.
Blick in die Zukunft: MI400 und offene Innovationen
Die Roadmap von AMD bleibt ehrgeizig. Die kommenden Instinct MI400 GPUs sollen bis zu 10-mal mehr Leistung bei fortschrittlichen Inferenzaufgaben wie Mixture of Experts (MoE)-Modellen bieten. Während Nvidia weiterhin einen höheren Börsenwert vorweisen kann – zum Zeitpunkt der Ankündigung betrug dieser 192,14 Milliarden Dollar – signalisiert AMDs rasante technologische Entwicklung einen sich verschärfenden Konkurrenzkampf im KI-Chip-Segment.
Dr. Lisa Su bringt AMDs Vision auf den Punkt: „AMD beschleunigt die KI-Innovation mit unserer Instinct MI350 Serie, wegweisenden Helios Rack-Lösungen und unserem wachsenden Support für den offenen ROCm Software-Stack. Wir sind überzeugt, dass ein offenes, kollaboratives KI-Ökosystem entscheidend für die nächste Entwicklungsstufe der Künstlichen Intelligenz ist.“
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