La nueva plataforma rack-scale de AMD, equipada con GPUs Instinct MI400 y la interconexión UALink, promete destronar a Nvidia en capacidad de memoria y rendimiento para modelos de IA de frontera
Una arquitectura creada para frontier models
En su evento Advancing AI, AMD exhibió Helios, un rack doble ancho que reúne 72 GPUs Instinct MI400 y las hace comportarse como “un solo GPU gigante” gracias a la red UALink. El resultado es una máquina capaz de 2.9 exaFLOPS en FP4, pensada para entrenar e inferir modelos multimodales de billones de parámetros.
Potencia bruta y memoria líder
Cada MI400 integra 432 GB de HBM4 y 19.6 TB/s de ancho de banda, llevando el rack a más de 31 TB de memoria y 260 TB/s de interconexión interna. Esto le otorga alrededor de un 50 % más de capacidad y ancho de banda que la futura NVL144 “Vera Rubin” de Nvidia, según estimaciones de AMD.
Abierto por diseño: ROCm 7 y Developer Cloud
Helios se apoya en ROCm 7, versión que amplía la compatibilidad con frameworks populares y añade nuevas API para depuración y perfilado. Para acelerar la adopción, AMD lanzó el Developer Cloud, un entorno gestionado que expone Instinct GPUs y todo el stack de software a investigadores y start-ups sin inversión inicial en hardware.
Sinergia de CPU, GPU y red
Además de las MI400, la plataforma incorpora EPYC “Venice” Zen 6 y tarjetas de red Pensando Vulcano, garantizando balance entre cómputo y throughput de red. La meta declarada es permitir que un modelo que hoy requiere 275 racks se entrene en uno solo antes de 2030, reduciendo hasta 95 % el consumo eléctrico.
Competencia frontal con Nvidia
Nvidia domina actualmente con su ecosistema CUDA y NVLink. Helios responde con un enfoque abierto y estandarizado: UALink, CXL 3.0 y ROCm. Esta apertura atrae a gigantes como OpenAI, xAI y Meta, que ya reservaron capacidad en la plataforma, y presiona a Nvidia a flexibilizar su propio stack.
Impacto para empresas y desarrolladores
Para los hiperescalares, Helios representa densidad y eficiencia energética; para start-ups y centros de investigación, acceso a hardware de última generación vía la nube. En ambos casos, se acelera el tiempo de entrenamiento y el time-to-market de aplicaciones basadas en LLM y agentes autónomos.
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