Der Chip-Hersteller AMD hat seine Open-Source-Plattform PACE grundlegend umgebaut. Statt reiner Inferenz-Server soll sie künftig komplexe autonome KI-Workflows steuern – ein strategischer Schritt im Wettbewerb um den wachsenden Markt für Agenten-KI.
LangGraph wird zum Herzstück der Plattform
Die zentrale Neuerung: die native Integration von LangGraph als Orchestrierungsebene. Ursprünglich entwickelte AMD die Platform Aware Compute Engine (PACE), um Transformer-Workloads auf EPYC-Prozessoren zu beschleunigen. Nun fungiert das System als Motor für vollständige Agenten-Graphen – von der ersten Anfrage bis zum abgeschlossenen Arbeitsablauf.
Die neue Version adressiert damit die besonderen Anforderungen agentischer Systeme: deterministische Ausführung und reproduzierbare Benchmarks. Über LangGraph verwaltet die Plattform Zustandsmaschinen, steuert Übergänge zwischen verschiedenen Aufgabenknoten und koordiniert geteilte Zustandsdaten. Entwickler können sich so von einfachen Chat-Interaktionen lösen und Workflows aufbauen, in denen KI-Agenten eigenständig Tools aufrufen, Datenbanken abfragen und Code in isolierten Umgebungen ausführen.
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Der Umbau stützt sich auf vier Kernfähigkeiten, die Entwicklung und Einsatz autonomer Systeme vereinfachen sollen:
Deterministische Ausführung: PACE schafft Umgebungen, die konsistentes Performance-Monitoring und Debugging ermöglichen – eine Antwort auf das branchenweit bekannte Problem unberechenbarer Agenten. Flexible Bereitstellung: Die Software orchestriert Agenten-Aufgaben über lokale und entfernte Infrastruktur. Agenten-Logik läuft auf CPUs, während rechenintensive Inferenz auf externe Beschleuniger wie Instinct-GPUs oder Radeon-Grafikkarten ausgelagert wird – über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle. Native Unterstützung eigener Agenten: Entwickler können eigene LangGraph-Agenten in die plattformbewusste Laufzeitumgebung einbringen. Optimierte Tool-Operationen: Spezielle Optimierungen für API-Aufrufe und Datenbankabfragen beschleunigen die Planungs- und Schleifenphasen agentischer Arbeit.
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Synergien mit Venice und Instinct
Die Software-Entwicklung folgt auf hardware-seitige Meilensteine. Im Sommer brachte AMD seine EPYC-Prozessoren der sechsten Generation mit dem Codenamen Venice auf den Markt – mit bis zu 256 Kernen und 512 Threads pro Sockel.
Die Prozessoren wurden gezielt für sogenannte Agent-Sandboxes entwickelt: Server-Umgebungen, in denen CPUs die rechenintensive Logik, Tool-Aufrufe und Vorverarbeitung übernehmen, um GPU-Cluster kontinuierlich auszulasten. AMD-Manager betonten wiederholt: Je mehr KI von einfachem Training zu aktiver Inferenz und autonomer Entscheidungsfindung übergeht, desto wichtiger wird die CPU. Die Venice-Architektur bietet laut Unternehmensangaben eine 1,7-fache Leistungssteigerung für diese aufgabenorientierten Workloads gegenüber früheren Generationen.
Strategische Partnerschaften als Fundament
Der Schwenk zu einer agenten-zentrierten Plattform wird von hochkarätigen Kooperationen begleitet. Bereits Anfang des Jahres kündigte AMD mehrjährige Engineering-Partnerschaften mit Anthropic, OpenAI und Meta an, um die Infrastruktur für kommende KI-Modelle zu optimieren.
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Konkret arbeiten Anthropic und AMD daran, umfangreiche GPU-Kapazitäten in Helios-Rack-Scale-Lösungen zu deployen. Das Claude-Modell unterstützt dabei AMDs eigene Software-Entwicklung. OpenAI wiederum nutzt das Open-Source-Framework Triton zusammen mit ROCm-Software, um Workloads auf den neuen Instinct-MI400-GPUs zu optimieren.
Branchenbeobachter sehen AMD damit als Anbieter offener, vollständiger KI-Infrastruktur – eine Alternative zu geschlossenen Ökosystemen. Das Unternehmen erwartet, dass der adressierbare Markt für KI-Chips – von Rechenzentren über eingebettete Systeme bis zu PCs – bis 2030 auf rund zwei Billionen US-Dollar wächst.