A Advanced Micro Devices (AMD) vai colaborar com a GlobalFoundries para o desenvolvimento de sua solução Co-Packaged Optics (CPO), um componente crucial para os futuros aceleradores de IA Instinct MI500.
Colaboração entre a GlobalFoundries e a AMD em óptica co-embalada de última geração.
A tecnologia Co-Packaged Optics (CPO), também conhecida como Fotônica de Silício, representa um grande avanço na redução da dependência de cabeamento de cobre, utilizando a luz para a transmissão de sinais. Essa inovação permite a integração direta de CPOs com aceleradores de hardware, como GPUs, melhorando significativamente a latência de interconexão e possibilitando a comunicação de alta largura de banda entre CPUs e GPUs, um requisito para os futuros data centers de IA.
#Atualização de Informações do Setor 1) Espera-se que o desempenho dos módulos ópticos acelere no segundo trimestre. Os embarques de materiais da Easun no primeiro trimestre dobraram em comparação com o quarto trimestre. Solvay, Cambridge e Luxshare devem se tornar novas metaentradas.2) As soluções ópticas de escala da Rubin Ultra priorizam a CPO, com a NPO como alternativa. Anteriormente, o mercado esperava discussões do departamento de P&D, mas recentemente, o departamento interno da cadeia de suprimentos foi claramente notificado. As soluções da Feynman Ultra iniciaram as fases de P&D e design, e a escala…
— Notícias Diárias Flash (@dmjk001) 19 de abril de 2026
Tanto a AMD quanto a NVIDIA estão se preparando para capitalizar as tecnologias de CPO (Optical Processing Optic – Processamento Fotônico Combinado) para suas GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) de IA de próxima geração. A iniciativa da AMD inclui uma solução de CPO exclusiva baseada em MRM (Modified Resonance Material – Material Ressonante Multicanal), projetada especificamente para os aceleradores Instinct MI500. A fabricação dos Circuitos Integrados Fotônicos (PICs) para este projeto será realizada pela GlobalFoundries, com a embalagem fornecida pela ASE. Notavelmente, no ano passado, a AMD reforçou suas capacidades ao adquirir a Enosemi, especialista em fotônica, para acelerar os avanços nas tecnologias de CPO.
De maneira semelhante, a NVIDIA estaria desenvolvendo seus próprios circuitos integrados CPO para os futuros aceleradores Vera Rubin. A fabricação desses circuitos será gerenciada pela TSMC, e a SPIL ficará responsável pela embalagem, enquanto a montagem ocorrerá na Foxconn Industrial Internet, uma divisão da Foxconn. Para o modelo Rubin Ultra, a implementação de CPO está sendo priorizada em relação à tecnologia Near-Package Optics (NPO).
Conforme a NVIDIA avança, planeja integrar totalmente a tecnologia Co-Packaged Optics (Óptica Co-Embalada) em sua geração Feynman de aceleradores de IA, eliminando assim a dependência de NPOs (Optical Optical Platforms – Plataformas Ópticas Não-Propagantes).
Os avanços da AMD para a série MI500 são notáveis, pois utilizarão um processo de fabricação ultramoderno de 2 nm, superando a futura série MI400, que também operará com tecnologia de 2 nm, mas não será tão avançada quanto a MI500. Os aceleradores MI500 se beneficiarão da arquitetura de ponta CDNA 6, enquanto a MI400 empregará a arquitetura CDNA 5. Além disso, a memória HBM4E será utilizada na MI500, prometendo uma largura de banda de memória excepcionalmente alta, superior a 19, 6 TB/s, em comparação com seu antecessor, os aceleradores MI400, que utilizam memória HBM4.
Apesar das especulações anteriores, a AMD confirmou que manterá sua convenção de nomenclatura de arquitetura para as GPUs Instinct, optando por não adotar a marca UDNA.
A AMD está fazendo promessas significativas em relação aos avanços no desempenho de IA com o lançamento da série Instinct MI500, visando um aumento de mais de 1000 vezes nas capacidades de IA em um prazo de quatro anos. Essa meta ambiciosa é crucial para atender à crescente demanda por IA e manter a competitividade, especialmente à medida que os concorrentes intensificam seus próprios esforços tecnológicos. O lançamento do MI500 está previsto para 2027.
Visão geral dos aceleradores de IA AMD Instinct
| Nome da aceleradora | AMD Instinct MI500 | AMD Instinct MI400 | AMD Instinct MI350X | AMD Instinct MI325X | AMD Instinct MI300X | AMD Instinct MI250X |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Arquitetura de GPU | CDNA 6 | CDNA 5 | CDNA 4 | Água Vanjaram (CDNA 3) | Água Vanjaram (CDNA 3) | Aldebaran (CDNA 2) |
| Nó de processamento da GPU | 2 nm | 2nm+3nm | 3nm | 5nm+6nm | 5nm+6nm | 6 nm |
| XCDs (Chiplets) | A definir | 8 (MCM) | 8 (MCM) | 8 (MCM) | 8 (MCM) | 2 (MCM) 1 (Por Dado) |
| Núcleos da GPU | A definir | A definir | 16.384 | 19.456 | 19.456 | 14.080 |
| Velocidade do clock da GPU (máxima) | A definir | A definir | 2400 MHz | 2100 MHz | 2100 MHz | 1700 MHz |
| INT8 Calcular | A definir | A definir | 5200 TOPS | 2614 TOPS | 2614 TOPS | 383 TOPS |
| Matriz FP6/FP4 | A definir | 40 PFLOPs | 20 PFLOPs | N / D | N / D | N / D |
| Matriz FP8 | A definir | 20 PFLOPs | 5 PFLOPs | 2, 6 PFLOPs | 2, 6 PFLOPs | N / D |
| Matriz FP16 | A definir | 10 PFLOPs | 2, 5 PFLOPs | 1, 3 PFLOPs | 1, 3 PFLOPs | 383 TFLOPs |
| Vetor FP32 | A definir | A definir | 157, 3 TFLOPs | 163, 4 TFLOPs | 163, 4 TFLOPs | 95, 7 TFLOPs |
| Vetor FP64 | A definir | A definir | 78, 6 TFLOPs | 81, 7 TFLOPs | 81, 7 TFLOPs | 47, 9 TFLOPs |
| VRAM | HBM4E | 432 GB HBM4 | 288 GB HBM3e | 256 GB HBM3e | 192 GB HBM3 | 128 GB HBM2e |
| Cache infinito | A definir | A definir | 256 MB | 256 MB | 256 MB | N / D |
| Relógio de memória | A definir | 19, 6 TB/s | 8, 0 Gbps | 5, 9 Gbps | 5, 2 Gbps | 3, 2 Gbps |
| Ônibus da Memória | A definir | A definir | 8192 bits | 8192 bits | 8192 bits | 8192 bits |
| Largura de banda da memória | A definir | A definir | 8 TB/s | 6, 0 TB/s | 5, 3 TB/s | 3, 2 TB/s |
| Fator de forma | A definir | A definir | OAM | OAM | OAM | OAM |
| Resfriamento | A definir | Passivo / Líquido | Passivo / Líquido | Resfriamento passivo | Resfriamento passivo | Resfriamento passivo |
| TDP (máx.) | A definir | A definir | 1400W (355X) | 1000W | 750W | 560W |
Para obter informações adicionais, você pode consultar as últimas atualizações de @jukan05.
Para ver imagens e obter mais detalhes, visite Wccftech.
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