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AMD Helios agrupa 72 GPUs en un solo rack
El primer sistema de IA a escala de rack de AMD combina 72 GPUs MI455X, 31 TB de HBM4 y 2,9 exaflops de inferencia FP4. Las muestras llegarán en la segunda mitad de 2026.
Imagen: TNW
AMD ha presentado Helios, su primer sistema de IA a escala de rack, concebido como rival directo del Vera Rubin NVL72 de Nvidia. En un único rack, Helios combina 72 GPUs Instinct MI455X, 31 TB de memoria HBM4 y 2,9 exaflops de cómputo de inferencia FP4.
El sistema está organizado en 18 bandejas de cómputo, cada una con cuatro aceleradores MI455X basados en la nueva arquitectura CDNA 5 y un procesador EPYC «Venice» de sexta generación. Las muestras de ingeniería llegarán en la segunda mitad de 2026, y la producción en masa está prevista para el segundo trimestre de 2027.
AMD está apostando claramente por estándares abiertos. Helios utiliza UALink para la interconexión GPU a GPU de escala interna del rack, las especificaciones del Ultra Ethernet Consortium para la interconexión entre racks y el factor de forma OCP Open Rack Wide. Esto contrasta con el NVLink propietario de Nvidia, y plantea la propuesta de AMD a los operadores de centros de datos que quieren evitar quedar atados a un único proveedor de interconexión.
La memoria es una parte importante de esa propuesta. Cada GPU MI455X incluye HBM4 con 19,6 TB/s de ancho de banda. En todo el rack, Helios ofrece 260 TB/s de ancho de banda de escala interna (scale-up) y 43 TB/s de ancho de banda de escala externa (scale-out). Como señala la fuente, eso es importante para el entrenamiento de modelos de vanguardia y la inferencia con contextos largos, donde la capacidad de memoria y el movimiento de datos están convirtiéndose en tan críticos como el cómputo bruto.
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Supermicro mostró el hardware Helios en Computex en junio. AMD también comprometió miles de millones para infraestructura de IA en el Reino Unido durante London Tech Week, y según la fuente, Helios es el hardware que ejecutará esos compromisos.
En cuanto al software, AMD afirma que su pila ROCm es compatible con PyTorch, TensorFlow y JAX, lo que en teoría permite a los desarrolladores migrar desde el ecosistema CUDA de Nvidia sin reescribir el código. Las cifras de hardware son competitivas; si AMD puede cerrar la brecha de software con Nvidia es la prueba más difícil, y Helios es su intento más claro hasta ahora para forzar esa comparación.
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vía TNW
