AMD Instinct MI350 zmienia reguły gry. To eksplozja inteligencji
AMD właśnie podniosło poprzeczkę w segmencie akceleratorów AI, prezentując serię Instinct MI350 oraz AMD Developer Cloud na wydarzeniu Advancing AI 2025. To nie jest zwykła ewolucja - to zmiana w sposobie, w jaki będziemy trenować i wdrażać modele sztucznej inteligencji. A najlepsze? Całość oparta jest na otwartych standardach, co w dzisiejszych czasach brzmi jak oddech świeżego powietrza.
Nowa seria AMD Instinct MI350 składa się z dwóch głównych modeli: MI350X i MI355X, oba zbudowane na architekturze AMD CDNA 4. To nie są zwykłe karty graficzne - to prawdziwe bestie obliczeniowe zaprojektowane z myślą o najbardziej wymagających zadaniach AI.
AMD Instinct MI350X
- 288 GB pamięci HBM3E z przepustowością 8 TB/s
- Wydajność FP16: 4,6 PFLOPS
- Wydajność FP8: 9,2 PFLOPS
- Wydajność FP4: 18,45 PFLOPS
- Pobór mocy: do 1000 W
AMD Instinct MI355X:
- Również 288 GB pamięci HBM3E z przepustowością 8 TB/s
- Wydajność FP16: 5 PFLOPS
- Wydajność FP8: 10,1 PFLOPS
- Wydajność FP4: 20,1 PFLOPS
- Pobór mocy: do 1400 W
Różnica w poborze mocy między modelami może wydawać się znacząca, ale pamiętajmy - w świecie AI każdy dodatkowy PFLOPS to potencjalnie godziny zaoszczędzonego czasu obliczeniowego.
Czytaj też:
Architektura CDNA 4 - więcej niż suma części składowych
Nowa architektura CDNA 4 przynosi szereg usprawnień, które w praktyce przekładają się na znaczący wzrost wydajności. Najważniejsze innowacje to:
- Podwojone jednostki macierzowe - 2x więcej operacji mieszanej precyzji na takt na jednostkę obliczeniową;
- Rozszerzona pamięć lokalnych danych (LDS) - zwiększona do 160KB z poprawioną przepustowością;
- Obsługs nowych formatów danych - FP4 i FP6 zgodnie ze specyfikacją OCP MX;
- Ulepszona efektywność energetyczna - optymalizacje na poziomie napięcia i częstotliwości
ROCm 7 - wydajność, której nie trzeba koloryzować, by ją sprzedać
Wraz z nowym sprzętem AMD wprowadza ROCm 7 - najnowszą wersję swojego stosu oprogramowania AI. Liczby mówią same za siebie:
- 3,5x poprawa wydajności inference w porównaniu do ROCm 6;
- 3x poprawa wydajności treningu - średnio we wszystkich testowanych modelach;
- Obsługa najnowszych modeli jak Llama 4, Gemma 3 i DeepSeek od pierwszego dnia.
Te usprawnienia to nie tylko teoretyczne liczby w benchmarkach. W praktyce oznaczają one, że model, który wcześniej potrzebował godzin na przetworzenie, teraz może to zrobić w ułamku tego czasu.
ROCm 7 wprowadza wyrafinowane podejście do rozproszonego wnioskowania, współpracując z ekosystemem open-source, włączając frameworki takie jak SGLang, vLLM i llm-d. To oznacza, że możemy efektywnie rozłożyć obliczenia na wiele GPU, co jest kluczowe przy pracy z największymi modelami językowymi.
AMD Developer Cloud, czyli demokratyzacja AI
AMD Developer Cloud to odpowiedź na jedno z największych wyzwań współczesnego rozwoju AI - dostęp do odpowiedniego sprzętu. Platforma oferuje:
- Środowisko zero-setup - notebooki Jupyter uruchamiające się natychmiast;
- Prekonfigurowane kontenery Docker z popularnymi narzędziami AI;
- Skalowalne opcje obliczeniowe - od 1x MI300X (192 GB pamięci GPU) do 8x MI300X (1536 GB pamięci GPU);
- Darmowe kredyty dla deweloperów - 25 godzin na start z możliwością uzyskania dodatkowych 50 godzin.
To podejście to prawdziwa demokratyzacja AI - każdy z GitHub ID może teraz eksperymentować z najnowszymi technologiami AMD bez konieczności inwestowania w drogi sprzęt.
Ekosystem partnerów i siła współpracy
Lista partnerów AMD robi wrażenie i pokazuje, jak poważnie branża traktuje nową ofertę. Meta wykorzystuje Instinct MI300X do inferencji modeli Llama 3 i Llama 4, planując współpracę przy platformie MI450. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) jako jeden z pierwszych wdraża infrastrukturę rack-scale z GPU MI355X. Microsoft uruchomił Instinct MI300X w produkcji na Azure dla modeli proprietary i open-source. Cohere wdraża swoje modele Command na MI300X.
Szczególnie interesująca jest współpraca z Humain, która ma zbudować otwartą, skalowalną i efektywną kosztowo infrastrukturę AI wykorzystującą pełne spektrum platform obliczeniowych AMD. To sygnał, że przyszłość AI nie musi być monopolizowana przez jednego dostawcę.
Efektywność energetyczna? 30x25 to dopiero początek
AMD nie tylko osiągnęło swój cel 30x25 (30-krotna poprawa efektywności energetycznej do 2025 roku), ale go przekroczyło, osiągając 38-krotną poprawę. To oznacza 97 proc. redukcję zużycia energii przy tej samej wydajności w porównaniu do systemów sprzed pięciu lat.
Ale AMD nie zamierza spocząć na laurach. Nowy cel to 20-krotna poprawa efektywności energetycznej na poziomie racka do 2030 r. W praktyce oznacza to, że typowy model AI, który dziś wymaga ponad 275 racków do treningu, będzie mógł być wytrenowany w mniej niż jednym racku, zużywając 95 proc. mniej energii.
Co to oznacza w praktyce?
- Redukcja emisji CO2 z około 3000 do 100 ton metrycznych CO2 dla treningu modelu;
- Znaczące obniżenie kosztów operacyjnych centrów danych;
- Możliwość wdrażania AI na większą skalę bez proporcjonalnego wzrostu zużycia energii.
Przyszłość to seria MI400 i architektura Helios
AMD już teraz pokazuje karty na przyszłość, prezentując zapowiedź serii Instinct MI400 planowanej na 2026 r. Kluczowe cechy to:
- Do 432 GB pamięci HBM4;
- 19,6 TB/s przepustowości pamięci;
- 40 PFLOPS wydajności FP4 i 20 PFLOPS FP8;
- 300 GB/s przepustowości scale-out.
Razem z architekturą racka Helios, która zintegruje procesory Epyc Venice, GPU MI400 i karty sieciowe Pensando Vulcano, AMD kreśli wizję przyszłości, w której AI będzie jeszcze bardziej wydajne i dostępne.
Pierwsza karta sieciowa gotowa na Ultra Ethernet Consortium
AMD Pensando Pollara 400 AI NIC to pierwsza w branży karta sieciowa gotowa na standardy Ultra Ethernet Consortium. Oferuje
- 20 proc. lepszą wydajność RDMA w porównaniu do konkurencji;
- 25 proc. wyższą wydajność dzięki optymalizacjom oprogramowania UEC;
- Pełną programowalność dzięki architekturze P4.
W świecie AI, gdzie komunikacja między GPU często stanowi wąskie gardło, takie usprawnienia mogą mieć kluczowe znaczenie dla wydajności całego systemu.
Nowa era AI już się rozpoczęła
AMD Instinct MI350 wraz z ROCm 7 i AMD Developer Cloud to nie tylko kolejne produkty - to kompleksowa wizja przyszłości sztucznej inteligencji. Wizja, w której otwarte standardy przeważają nad zamkniętymi ekosystemami, efektywność energetyczna jest równie ważna co surowa wydajność, dostępność dla deweloperów nie jest ograniczona przez bariery finansowe a innowacje powstają dzięki współpracy, a nie monopolowi.
Czy AMD zdoła rzucić wyzwanie dominacji NVIDIA w segmencie AI? Sądząc po reakcji partnerów i imponujących specyfikacjach szanse są całkiem realne. A dla nas, entuzjastów technologii, najważniejsze jest to, że mamy wybór - i konkurencja zawsze oznacza lepsze produkty dla wszystkich.
Seria MI350 będzie dostępna w drugiej połowie bieżącego roku, a AMD Developer Cloud jest już dostępny dla deweloperów na całym świecie. Czas pokaże, czy ta ofensywa AMD przyniesie oczekiwane rezultaty, ale jedno jest pewne - rynek AI właśnie stał się znacznie bardziej interesujący.
