AMD s’associe à GlobalFoundries pour la fabrication de composants optiques MI500, dans un contexte de concurrence accrue avec NVIDIA dans le domaine de la photonique sur silicium.

Advanced Micro Devices (AMD) s’apprête à collaborer avec GlobalFoundries pour le développement de sa solution Co-Packaged Optics (CPO), un composant crucial pour les futurs accélérateurs d’IA Instinct MI500.

Collaboration entre GlobalFoundries et AMD sur les solutions optiques co-emballées de nouvelle génération

La technologie CPO (Co-Packaged Optics), également appelée photonique sur silicium, représente une avancée majeure en réduisant la dépendance au câblage en cuivre grâce à l’utilisation de la lumière pour la transmission des signaux. Cette innovation permet l’intégration directe des CPO avec des accélérateurs matériels tels que les GPU, améliorant considérablement la latence d’interconnexion et autorisant une communication à haut débit entre les CPU et les GPU, une condition essentielle pour les futurs centres de données d’IA.

AMD et NVIDIA se préparent à tirer parti des technologies CPO pour leurs processeurs graphiques (GPU) dédiés à l’IA de nouvelle génération. L’initiative d’AMD comprend une solution CPO unique basée sur la technologie MRM, spécialement conçue pour les accélérateurs Instinct MI500. La fabrication des circuits intégrés photoniques (PIC) pour ce projet sera assurée par GlobalFoundries, tandis que l’encapsulation sera fournie par ASE. L’année dernière, AMD a notamment renforcé ses capacités en acquérant Enosemi, spécialiste en photonique, afin d’accélérer le développement des technologies CPO.

Dans le même esprit, NVIDIA développerait ses propres circuits intégrés photoniques à polarisation circulaire (CPO) pour les futurs accélérateurs Vera Rubin. La fabrication de ces circuits sera assurée par TSMC, le packaging par SPIL et l’assemblage par Foxconn Industrial Internet, une filiale de Foxconn. Pour le modèle Rubin Ultra, la technologie CPO est privilégiée par rapport à la technologie NPO (Near-Package Optics).

À mesure que NVIDIA progresse, elle prévoit d’intégrer pleinement la technologie Co-Packaged Optics dans sa génération Feynman d’accélérateurs d’IA, éliminant ainsi la dépendance vis-à-vis des NPO.

Les avancées d’AMD pour la série MI500 sont remarquables. Elles reposent sur un procédé de fabrication ultramoderne de 2 nm, surpassant ainsi la future série MI400, qui utilisera également la technologie 2 nm, mais sera moins avancée. Les accélérateurs MI500 bénéficieront de l’architecture CDNA 6 de pointe, tandis que les MI400 utiliseront l’architecture CDNA 5. De plus, la mémoire HBM4E sera utilisée pour les MI500, promettant une bande passante mémoire exceptionnellement élevée, supérieure à 19, 6 To/s, contre 19, 6 To/s pour les accélérateurs MI400, qui utilisent la mémoire HBM4.

Malgré les spéculations précédentes, AMD a confirmé qu’elle conserverait sa convention de dénomination d’architecture pour les GPU Instinct, s’abstenant de passer à la marque UDNA.

Une image de feuille de route intitulée « Extension de la feuille de route du leadership » présentant les GPU AMD Instinct MI300A/X pour 2023, MI325X pour 2024, la série MI350 pour 2025, la série MI400 pour 2026 et la série MI500 pour 2027.

Avec le lancement de la série Instinct MI500, AMD fait des promesses ambitieuses concernant les performances de l’IA, visant une multiplication par plus de 1 000 des capacités d’IA en quatre ans. Cet objectif est crucial pour répondre à la demande croissante en IA et maintenir la compétitivité, d’autant plus que les concurrents intensifient leurs efforts technologiques. La commercialisation du MI500 est prévue pour 2027.

Présentation des accélérateurs d’IA AMD Instinct

Nom de l’accélérateur AMD Instinct MI500 AMD Instinct MI400 AMD Instinct MI350X AMD Instinct MI325X AMD Instinct MI300X AMD Instinct MI250X
Architecture GPU CDNA 6 CDNA 5 CDNA 4 Aqua Vanjaram (CDNA 3) Aqua Vanjaram (CDNA 3) Aldébaran (ADNc 2)
Nœud de traitement GPU 2 nm 2 nm + 3 nm 3 nm 5 nm + 6 nm 5 nm + 6 nm 6 nm
XCD (Chiplets) À déterminer 8 (MCM) 8 (MCM) 8 (MCM) 8 (MCM) 2 (MCM) 1 (par matrice)
Cœurs GPU À déterminer À déterminer 16 384 19 456 19 456 14 080
Fréquence d’horloge du GPU (Max) À déterminer À déterminer 2400 MHz 2100 MHz 2100 MHz 1700 MHz
INT8 Calculer À déterminer À déterminer 5200 TOPS 2614 TOPS 2614 TOPS 383 TOPS
Matrice FP6/FP4 À déterminer 40 PFLOPS 20 PFLOPS N / A N / A N / A
Matrice FP8 À déterminer 20 PFLOPS 5 PFLOPS 2, 6 PFLOPS 2, 6 PFLOPS N / A
Matrice FP16 À déterminer 10 PFLOPS 2, 5 PFLOPS 1, 3 PFLOPS 1, 3 PFLOPS 383 TFLOPS
Vecteur FP32 À déterminer À déterminer 157, 3 TFLOPS 163, 4 TFLOPS 163, 4 TFLOPS 95, 7 TFLOPS
Vecteur FP64 À déterminer À déterminer 78, 6 TFLOPS 81, 7 TFLOPS 81, 7 TFLOPS 47, 9 TFLOPS
VRAM HBM4E 432 Go HBM4 288 Go HBM3e 256 Go HBM3e 192 Go HBM3 128 Go HBM2e
Cache infini À déterminer À déterminer 256 Mo 256 Mo 256 Mo N / A
Horloge à mémoire À déterminer 19, 6 To/s 8, 0 Gbit/s 5, 9 Gbit/s 5, 2 Gbit/s 3, 2 Gbit/s
Bus mémoire À déterminer À déterminer 8192 bits 8192 bits 8192 bits 8192 bits
Bande passante de la mémoire À déterminer À déterminer 8 To/s 6, 0 To/s 5, 3 To/s 3, 2 To/s
Facteur de forme À déterminer À déterminer OAM OAM OAM OAM
Refroidissement À déterminer Passif / Liquide Passif / Liquide Refroidissement passif Refroidissement passif Refroidissement passif
TDP (Max) À déterminer À déterminer 1400W (355X) 1000W 750 W 560 W

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Pour des images et plus de détails, visitez Wccftech.

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