AMD تطلق Helios وEpyc لتحدي حوسبة Nvidia
ذكرت Data Center Knowledge أن AMD وضعت Helios في الإنتاج مع MI455X GPUs ومعالجات Epyc وشبكات Pensando وبرمجيات ROCm، بينما تبقى مطالبات الأداء بحاجة إلى تحقق مستقل.

تحول AMD تحديها لشركة Nvidia إلى نظام rack-scale بدل إطلاق شريحة منفردة. ذكرت Data Center Knowledge أن Helios دخل الإنتاج الكامل، مع شحنات شركاء العتاد المقررة بحلول نهاية الربع الثالث من 2026، بعد عرض النظام في مؤتمر Advancing AI في سان فرانسيسكو.
التباين في النشر واضح: تستطيع AMD الآن الإشارة إلى تصميم Helios متكامل يستخدم Epyc CPUs وInstinct MI455X GPUs وشبكات Pensando وبرمجيات ROCm، لكن أقوى أرقام الأداء في الإطلاق تبقى مطالبات benchmark مملوكة لـ AMD وليست نتائج عملاء مستقلة.
Helios يجمع Epyc وMI455X وROCm
يوفر Helios لـ AMD إجابة rack-scale على نموذج Nvidia المتكامل لبنية AI التحتية. يجمع النظام CPUs للخوادم ومسرعات وشبكات وبرمجيات في منصة واحدة، وهي بنية موجهة لعملاء يبنون مجموعات تدريب واستدلال لأعباء agentic AI.
أعلنت Lisa Su، الرئيسة التنفيذية لـ AMD، حالة الإنتاج في 23 يوليو وقدمت النظام ضمن تحول في أعباء العمل من ملايين الوكلاء إلى مليارات الوكلاء. وقدمت الشركة هذا التغير في أعباء العمل كسبب لحاجة العملاء إلى بنية CPU أكبر حول استدلال GPU، بما يشمل التنسيق واسترجاع البيانات واستدعاء الأدوات.
يمتد العتاد أيضًا إلى ما يتجاوز Helios. قدمت AMD سلسلة Epyc 9006، وهي عائلة Venice المصممة لأعباء عمل المؤسسات والسحابة والحوسبة عالية الأداء وAI. وتشمل العائلة معالجات high-density agent sandbox بما يصل إلى 256 cores، وتكوينات SP8 منخفضة الطاقة من 8 إلى 128 cores، وخيار Epyc 9006X SP7 بما يصل إلى 256 cores، ومعالج Epyc 9006 LP لعقد الاستضافة بما يصل إلى 72 cores.
مطالبات AMD تحتاج إلى دليل عملاء
استندت AMD إلى زيادة 15% في AI compute، و50% ذاكرة أكثر، و50% scale-out bandwidth أكثر، وما يصل إلى 30% tokens per dollar أكثر لـ Helios مقارنة بمنصة Nvidia. هذه مطالبات من الشركة في حدث الإطلاق، ولم يتضمن المصدر منهجية benchmark مستقلة أو تحققًا من جانب العملاء لهذه المقارنات.
تتبع مطالبات CPU الحد نفسه. بالنسبة إلى تكوين Venice بعدد 256 cores، قدمت AMD مقارنة throughput تبلغ 2.2 times أمام Nvidia Vera CPU بعدد 88 cores؛ وبالنسبة إلى شريحة Venice بعدد 96 cores، قدمت مقارنة أداء لكل core تبلغ 20%. كما استندت الشركة إلى 34 times token throughput أعلى وما يصل إلى 18 times token cost أقل لـ MI455X GPU مقارنة بجيل MI355X السابق.
تمنح الأرقام AMD قصة أداء لفرق الشراء التي تريد بديلًا لتصاميم Nvidia المتكاملة. لكنها لا تثبت وحدها تكلفة تشغيل أقل في مجموعات منشورة، حيث ستحدد memory fabric والشبكات وتوافق البرمجيات واستهلاك الطاقة ومزيج نماذج العملاء ما إذا كانت مكاسب benchmark تتحول إلى قدرة قابلة للاستخدام.
Microsoft وAnthropic يمنحان Helios مسار نشر
لدى Helios بالفعل دليل من عملاء مسمين. يسجل المصدر أن Microsoft ستستخدم Helios لتشغيل أعباء AI، بما في ذلك frontier-model inference وخدمات Azure AI، بينما ستنشر Anthropic ما يصل إلى 2 GW من GPUs في حلول Helios.
تنقل هذه الإشارات إلى العملاء الإطلاق إلى ما بعد خارطة طريق، خصوصًا أن AMD تحاول أيضًا توسيع حصة CPU. توقعت Su أن يبلغ سوق بنية AI التحتية $1.4 trillion في 2030، ارتفاعًا من توقعها السابق البالغ $500 billion في 2028، ووضعت فرصة server CPU عند $200 billion في 2030 مقارنة بـ $25 billion اليوم.
ربطت AMD الإطلاق أيضًا بزخم الخوادم الحالي. وضعت Su حصة إيرادات Epyc في سوق الخوادم عند 46% في الربع الماضي، وأكثر من 60% من Fortune 100 تعمل على Epyc. تظهر هذه الأرقام قاعدة خوادم يمكن أن تساعد AMD في بيع حزمة AI infrastructure أوسع، لكنها ليست بديلًا عن أحجام شحن Helios العامة.
خارطة Epyc تمتد إلى 2030
تحافظ خارطة الطريق على إيقاع سنوي لدفع AMD في AI infrastructure. من المقرر شحن Epyc 9006 SP7 في الربع الرابع من 2026، وSP8 في النصف الأول من 2027، ومعالج LP host-node في النصف الثاني من 2027. كما عرضت Su معالجات Florence من الجيل السابع لعام 2028 ومعالجات الجيل الثامن لعام 2030.
وعلى جانب المسرعات، تخطط AMD لإطلاق GPU ونظام Helios جديدين كل عام، مع Instinct MI500 في 2027 وMI600 في 2028. وتضيف طبقة البرمجيات ROCm.AI، وهي تجربة للمطورين تجمع ROCm CLI وAMD Skills وتحسين البرمجيات المدعوم بـ AI عبر منصات AMD.
يسمي السجل العام الآن حالة الإنتاج وتوقيت الشحن ومسارات العملاء وخارطة معالجات متعددة السنوات. لم تفصح AMD عن أحجام طلبات Helios أو أداء مجموعات منشورة أو دليل benchmark من طرف ثالث للنظام rack-scale.



















