Neue Benchmarks zeigen, dass AMD EPYC-CPUs Nvidia Grace bei KI- und Rechenzentrums-Workloads übertreffen, während Ryzen AI MAX+ 395 die Laptop-KI neu definiert.
AMD präsentierte wettbewerbsfähige Benchmarks für seine EPYC-CPUs im Vergleich zu Nvidias Grace-Prozessoren. Außerdem stellte das Unternehmen den Ryzen AI MAX+ 395-Prozessor für Consumer-Laptops vor und stellte das weltraumtaugliche adaptive System-on-Chip (SoC) Versal AI Edge vor.
AMD EPYC-CPUs übernehmen bei KI-Leistungstests die Führung vor Nvidia Grace
AMD präsentierte Benchmark-Vergleiche, die deutliche Leistungsvorteile seiner EPYC-Prozessoren gegenüber Nvidias Grace-CPUs belegen, insbesondere bei Rechenzentrums- und KI-Workloads. EPYC-Prozessoren nutzen eine ausgereifte x86-Architektur und bieten im Vergleich zu neueren Arm-basierten Lösungen wie Nvidia Grace robuste Leistungs-, Skalierbarkeits- und Kompatibilitätsvorteile.
AMD hob mehrere wichtige Benchmarks hervor, die die Vorteile der EPYC-Prozessoren gegenüber Nvidias Grace demonstrieren, darunter:
- Beispiellose Dichte: EPYC-Prozessoren bieten eine um 33 % höhere Dichte und 192 Kern-SKUs (pro Sockel) als die 144 Arm-Neoverse-Kerne von Grace Superchip.
- Energie-Effizienz: In Dual-Socket-SPECpower®-Tests zeigten EPYC-CPUs eine 2.75-mal bessere Energieeffizienz, was sie für groß angelegte Bereitstellungen deutlich energieeffizienter macht.
- Datenbankleistung: EPYC-Prozessoren zeigten bei MySQL TPROC-C-Workloads eine über doppelt so hohe Leistung. Dies ist umso wichtiger, da wir zunehmend autonome RAG-Systeme einsetzen, die umfangreiche Vektordatenbanken benötigen.
- Videocodierung: Beim Kodieren von Videos mit dem FFmpeg VP9-Codec erreichte EPYC einen 2.9-mal höheren Durchsatz und ermöglichte so eine schnellere und effizientere Medienverarbeitung.
- GPU-beschleunigte Workloads: EPYC-CPUs boten einen bis zu 20 % besseren Durchsatz als andere führende x86-Lösungen, was sie besonders effektiv für GPU-intensive KI-Aufgaben macht.
- Taktgeschwindigkeiten: Mit Taktfrequenzen von bis zu 5 GHz übertreffen EPYC-Prozessoren die Basisfrequenz von 3.1 GHz von Nvidia Grace deutlich und bieten eine überlegene Rohleistung für rechenintensive Anwendungen.
- Ressourcennutzung: Die Simultaneous Multithreading (SMT)-Technologie von AMD steigerte die Ressourceneffizienz weiter und ermöglichte es EPYC-Prozessoren, mehr Aufgaben gleichzeitig und effektiv zu bewältigen.
Diese Benchmarks zeigen die Eignung von EPYC für verschiedene KI-Anwendungen in Unternehmen, darunter Echtzeit-Empfehlungssysteme, vorausschauende Wartung sowie Aufgaben zur Bild- und Sprachverarbeitung.
Ryzen AI MAX+ 395 setzt neue KI-Leistungsstandards für Consumer-Laptops
AMD stellte außerdem den Ryzen AI MAX+ 395 Prozessor („Strix Halo“) vor, der als leistungsstärkste x86-APU für hochwertige, dünne und leichte Laptops gilt. Er kombiniert 16 Zen 5 CPU-Kerne, eine XDNA™ 2 Neural Processing Unit mit über 50 TOPS und integrierte Grafik mit 40 AMD RDNA™ 3.5 Compute Units.
AMDs Benchmarks zeigen, dass der Ryzen AI MAX+ 395 Intels Copilot+ Prozessoren bei verschiedenen KI-Workloads deutlich übertrifft. In Token-Throughput-Tests lieferte AMDs neuer Prozessor eine bis zu 2.2-mal höhere Leistung als Laptops mit Intels Arc 140V. Besonders beeindruckend sind die Latenzverbesserungen: Kleinere Modelle wie Llama 3.2 mit 3 Milliarden Parametern liefen bis zu viermal schneller. Mittelgroße Modelle mit 7 bis 8 Milliarden Parametern erzielten bis zu 9.1-mal schnellere Reaktionszeiten. Im Vergleich dazu erreichten größere Modelle mit rund 14 Milliarden Parametern eine bis zu 12.2-mal schnellere Latenz im Vergleich zu Intels Core Ultra 258V.
Der Ryzen AI MAX+ 395 glänzte auch bei visionbasierten KI-Aufgaben und führte IBMs Granite Vision-Modelle (3.2 Milliarden Parameter) bis zu siebenmal und Googles Gemma Vision-Modelle (4 Milliarden Parameter) bis zu 4.6-mal schneller aus. Selbst größere Vision-Modelle wie Googles Gemma Vision mit 12 Milliarden Parametern erzielten im Vergleich zu Intels Modellen eine bis zu sechsmal höhere Leistung.
Neben der reinen Leistung unterstützt AMDs neuer Prozessor beeindruckende 128 GB gemeinsamen Arbeitsspeicher und übertrifft damit die maximal 32 GB, die die Konkurrenz bietet. AMDs Variable Graphics Memory-Technologie ermöglicht es Laptops zudem, bis zu 96 GB dieses Speichers dynamisch als VRAM zuzuweisen. Dank dieser Flexibilität können Nutzer umfangreiche KI-Modelle, darunter Googles Gemma Vision mit bis zu 27 Milliarden Parametern, bequem direkt auf ihren Laptops ausführen.
Die Ryzen AI MAX+-Plattform verbessert das Benutzererlebnis erheblich, indem sie es Einzelpersonen ermöglicht, erweiterte lokale Sprach- und Bildmodelle direkt auf ihren Laptops auszuführen, wodurch technisches Fachwissen überflüssig wird, wie Anwendungen wie LM Studio zeigen.
Adaptiver SoC Versal AI Edge XQRVE2303 erreicht Raumfahrtqualifikation
In einer weiteren bahnbrechenden Ankündigung gab AMD bekannt, dass sein adaptives System-on-Chip (SoC) Versal AI Edge XQRVE2303 die Raumfahrtqualifikation der Klasse B abgeschlossen hat und damit AMDs zweites strahlungstolerantes Versal-Gerät ist, das für Weltraummissionen qualifiziert ist.
Der XQRVE2302 wurde entwickelt, um mit seinen verbesserten AMD AI Engines (AIE-ML) erweiterte KI-Inferenzfunktionen in den Weltraum zu bringen. Diese Engines bieten im Vergleich zu AI Engines der ersten Generation die doppelte INT8- und die 16-fache BFLOAT16-Leistung bei reduzierter Latenz und verbesserter Speicherbandbreite. Mit seinem kompakten Formfaktor von 23 mm x 23 mm ist er der kleinste adaptive SoC für Weltraumanwendungen und bietet hohe Leistung bei reduziertem Stromverbrauch und Platzbedarf.
Ausgestattet mit einem Dual-Core Arm® Cortex®-A72 Anwendungsprozessor, einem Dual-Core Arm Cortex-R5F Echtzeitprozessor, DSP-Blöcken und FPGA-programmierbarer Logik eignet sich der XQRVE2302 ideal für Edge-Processing-Aufgaben wie Bildklassifizierung, autonome Navigation und Sensordatenverarbeitung. Diese Funktionen ermöglichen Anwendungen wie Waldbranderkennung, Vegetationsüberwachung und Wolkenerkennung für Erdbeobachtungssatelliten.
AMD hat in Zusammenarbeit mit Alpha Data ein strahlungstolerantes Referenzdesign für den XQRVE2302 entwickelt. Die Designplattform ADM-VB630 ermöglicht schnelles Prototyping und die kostengünstige Entwicklung von Satellitensystemen der nächsten Generation.
Die Versal XQR-Serie ist für ergänzende Aufgaben in Raumfahrtsystemen konzipiert. Während der größere XQRVC1902 die anspruchsvolle Signalverarbeitung übernimmt, konzentriert sich der kleinere XQRVE2302 auf Befehls- und Steuerungsfunktionen, KI-Inferenz und Edge Computing. Beide Geräte unterstützen unbegrenzte Neuprogrammierung während der Entwicklung und nach dem Einsatz in der rauen Strahlungsumgebung des Weltraums.
Fazit
Die jüngsten Ankündigungen von AMD unterstreichen seine starke Positionierung sowohl im Unternehmens- als auch im Verbrauchermarkt. Mit EPYC-Prozessoren, die Nvidias Grace-CPUs in kritischen Benchmarks – insbesondere in Rechenzentren und bei KI-Workloads – deutlich übertreffen, und dem Ryzen AI MAX+ 395, der neue Maßstäbe in der KI-Leistung von Consumer-Laptops setzt, beweist AMD seine Fähigkeit, robuste, effiziente und leistungsstarke Computing-Lösungen für vielfältige Anwendungen bereitzustellen.
Die raumflugtaugliche Qualifikation des adaptiven SoC Versal AI Edge XQRVE2303 unterstreicht AMDs Engagement, technologische Grenzen weiter zu verschieben. Mit leistungsstarken, vielseitigen und strahlungsresistenten KI-Verarbeitungsfunktionen für Weltraummissionen erweitert AMD die Möglichkeiten in der Luft- und Raumfahrt und macht fortschrittliches Computing auch in anspruchsvollen Umgebungen zugänglich. Diese Innovationen positionieren AMD an der Spitze der KI- und Hochleistungsrechnerentwicklung.
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