Markteinführung des AMD Instinct MI350: Mit 3-nm-Technologie, 185 Milliarden Transistoren, 288 GB HBM3E-Speicher, FP4- und FP6-Kompatibilität und MI355X übertrifft den MI300 um das 35-Fache und den Blackwell B200 um das 2,2-Fache

AMD hat mit der Einführung der GPUs der nächsten Generation der Instinct MI350-Serie einen bedeutenden Fortschritt im Hochleistungsrechnen und in der künstlichen Intelligenz erzielt. Diese Serie umfasst zwei Modelle, den MI350 und das Flaggschiff MI350X, die mit bis zu 185 Milliarden Transistoren überzeugen.

Einführung der AMD Instinct MI350-Serie: Revolutionierung von KI und HPC mit Spitzentechnologie

Die neu erschienene AMD Instinct MI350-Serie markiert einen Wendepunkt in der GPU-Technologie und integriert die hocheffiziente CDNA 3-Architektur, die auf TSMCs bahnbrechendem 3-nm-Prozessknoten basiert. Diese Chips sind in zwei Varianten erhältlich: dem MI350 und dem robusteren MI350X, beide mit Luft- und Flüssigkeitskühlung. Jede Variante unterstützt erweiterte KI-Datentypen, insbesondere FP4 und FP6, sowie umfangreiche HBM3e-Speicherkapazitäten.

Eines der herausragenden Merkmale der MI350-Serie ist ihre beeindruckende KI-Rechenleistung, die bis zu 20 PFLOPs bei FP4/FP6-Workloads liefert. Dies entspricht einer bemerkenswerten Leistungssteigerung um das Vierfache im Vergleich zur Vorgängergeneration. Darüber hinaus sind beide Modelle mit HBM3e ausgestattet, was außergewöhnlich hohe Datenübertragungsgeschwindigkeiten gewährleistet, ergänzt durch eine beeindruckende Speicherkapazität von 288 GB.

Darüber hinaus führt die MI350-Serie UBB8 ein, einen neuen Standard für die schnelle Bereitstellung von KI-Infrastrukturen, der die Installationsprozesse sowohl für luft- als auch für flüssigkeitsgekühlte Knoten rationalisiert und so die Betriebseffizienz verbessert.

Mit diesen innovativen Funktionen positioniert sich die AMD Instinct MI350-Serie als starker Konkurrent im Bereich KI und Hochleistungsrechnen. Ihre fortschrittliche Architektur und Spitzentechnologie unterstützen Forscher, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die das volle Potenzial von KI ausschöpfen möchten.

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