Ein Schwestermodell der Instinct MI455X bewegt den Fokus weg von Künstlicher Intelligenz, hin zu einem klassischen Beschleuniger fürs High-Performance-Computing (HPC). AMD maximiert bei der GPU die Rechenleistung bei Gleitkomma-Berechnungen mit doppelter Genauigkeit (FP64), die etwa für akkurate physikalische Simulationen notwendig sind.
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Erstmals nennt AMD einen konkreten Wert: Mehr als 200 FP64-Teraflops soll die Instinct MI430X schaffen, also über 200 Billionen Berechnungen pro Sekunde. Stumpf hochgerechnet würden bereits 5000 GPUs für ein Exascale-System reichen. Das bisherige Instinct-Topmodell MI355X ist noch ein Hybrid-Beschleuniger sowohl für hochgenaue FP64- als auch KI-Berechnungen, das 78,6 FP64-Teraflops erreicht.
Jede Instinct MI430X trägt 432 GByte Stapelspeicher in Form von HBM4, vermutlich aufgeteilt auf 12 Bausteine. Sie kommen zusammen auf eine Übertragungsrate von 19,6 TByte/s. Es wurden bereits drei Supercomputer angekündigt, die neue Epyc-Venice-Prozessoren und MI430X-GPUs von AMD verwenden: Herder in Deutschland, Alice Recoque in Frankreich und Discovery in den USA.
AMD muss für die Instinct MI430X eigene Compute-Dies auflegen, deren Rechenwerke und Datenpfade auf die 64-Bit-Werte ausgelegt sind. Die Instinct MI455X mit KI-Fokus ist für eine hohe Rechenleistung bei geringerer Genauigkeit gedacht, primär 4 bis 16 Bit. Beim Training und Ausführen von KI-Modellen spielt die Genauigkeit eine untergeordnete Rolle, weil die Ergebnisse ohnehin nur Annäherungen darstellen. Wichtiger sind hier viele schnelle Berechnungen.
KI-Marketing auch beim HPC-Beschleuniger
AMD lässt es sich allerdings nicht nehmen, auch bei der Instinct MI430X das Thema KI einzubringen. Demnach könnten Systeme mit der GPU hochwertige Simulationsdaten liefern, die wiederum KI-Modellen beim Training helfen würden. Zudem enthält auch diese GPU KI-Recheneinheiten für Hybrid-Workloads, allerdings weniger als die Instinct MI455X.
Zur Verfügbarkeit der Instinct MI430X äußert sich AMD bislang nicht. Spätestens 2027 muss der Versand beginnen, wenn die ersten Supercomputer mit der GPU entstehen. Erste Auslieferungen in der zweiten Jahreshälfte 2026 erscheinen realistisch.
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(mma)
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