AMD首套AI机架Helios亮相：2.9 Exaflops全液冷巨兽挑战NVIDIA

7月21日消息，AMD首个全栈机架级AI方案<span style="font-weight:bold;">Helios</span>将在<span style="font-weight:bold;">Advancing AI 2026</span>活动上正式发布。目前，官方已经公布了详细规格参数，涵盖<span style="font-weight:bold;">GPU</span>、<span style="font-weight:bold;">CPU</span>及<span style="font-weight:bold;">网络芯片</span>，全部为自研产品，旨在对标<span style="font-weight:bold;">NVIDIA</span>现有的<span style="font-weight:bold;">Oberon</span>和即将推出的<span style="font-weight:bold;">Kyber</span>机架。

根据报道，单机架成本约500万至550万美元。

整机架规格方面，Helios可提供2.9 Exaflops FP4算力和1.4 Exaflops FP8算力，搭载总计31TB HBM4内存，聚合带宽1.4PB/s，纵向扩展互连带宽260TB/s，纵向扩展带宽43TB/s。CPU与GPU核心总数分别达到4600和18000个。

Helios的三大核心组件分别是Instinct MI455X GPU、第六代EPYC Venice CPU和Pensando网络芯片。

GPU方面，MI455X基于CDNA 5架构，单卡提供40 PFLOPS FP4算力和20 PFLOPS FP8算力，相比上一代MI350系列算力翻倍。作为对比，NVIDIA Rubin GPU提供50 PFLOPS FP4和17.5 PFLOPS FP8算力，AMD在FP8算力上领先。

MI455X还从MI350系列的288GB HBM3e升级到432GB HBM4，容量提升50%，带宽从8TB/s跃升至19.6TB/s，提升超过一倍。NVIDIA Rubin GPU则配备288GB HBM4，带宽22TB/s，AMD在内存容量上领先50%，

更大的容量意味着能加载更大的模型分片，减少跨节点通信开销，对大规模推理场景尤为关键。

MI455X属于MI400系列三款产品之一，其中MI455X和MI450X面向大规模AI训练和推理，MI455X专门用于Helios机架。MI430X则面向HPC和主权AI场景，具备最高性能FP64计算能力，支持CPU+GPU混合计算，搭载与MI455X相同的HBM4内存。

CDNA 5架构还带来基于标准的机架级网络互连支持，包括UALoE、UAL和UEC等开放标准，与NVIDIA依赖NVLink和InfiniBand的封闭路线形成鲜明对比。

CPU方面，EPYC Venice是首款基于Zen 6架构的HPC产品，也是台积电2nm工艺首个进入量产的高性能计算芯片。台积电2nm工艺从FinFET转向GAA晶体管架构，同功耗下性能提升10至15%，同性能下功耗降低25至30%，晶体管密度提升最高15%。

Venice最高配备256核心512线程，采用8个大型计算芯片和2个更大的I/O芯片的多芯片封装设计，性能和能效提升超过70%，线程密度提升超过30%。

目前Agentic AI工作负载对CPU性能的要求正在急剧攀升，AI Agent需要频繁的调度、内存管理和数据预处理。AMD早期基准测试显示，第五代Turin（Zen 5）已在性能上领先NVIDIA基于Arm架构的Vera CPU，第六代Venice的领先幅度进一步拉大，在相近功耗下提供更高性能和更优的TCO。

网络互联方面，Helios搭载Pensando Vulcano 800 AI NIC和Salina DPU。Vulcano 800提供800 Gbps以太网吞吐量，是目前唯一提供单GPU最高2.4Tbps纵向扩展带宽的网卡，是其他方案的8倍。

通过UALink/PCIe Gen6主机接口驱动GPU间超低延迟通信，支持UEC标准和RDMA以太网优化。基于UALoE开放标准，Helios实现机架内最多72块GPU的高速互连，正好对应单机架GPU总数。

Salina DPU搭载16个Arm N1核心，负责网络、安全和存储卸载，比仅用CPU处理快40%，性能是AMD上一代DPU的两倍，比NVIDIA BlueField-3 DPU快40%。

软件生态方面，AMD ROCm已更新至7.14版本，原生支持PyTorch、TensorFlow、JAX、Hugging Face、vLLM、SGL、Deepspeed、ONNX、llm-d、OpenXLA、MLID、Llama Stack等主流框架，提供Day-0支持。AMD强调其采用开放硬件和软件标准，降低集成复杂度，与NVIDIA封闭生态形成差异化竞争。

客户方面，微软已经宣布将部署Helios机架用于Azure AI服务，提供三种实例：

面向CPU密集型负载的Azure HDv2（近500个EPYC核心、4TB内存、32TB NVMe存储、400Gb Azure Boost网络）

面向Agentic AI的Azure HXv2（176核心3D V-Cache、5GHz+频率、50%更多缓存、2至4TB内存、800Gb InfiniBand）

搭载72块MI455X GPU的ND MI455X v7实例。

OpenAI、Meta、Oracle、HPE、TCS、Celestica、Nutanix和美国能源部也确认采用Helios方案或相关产品。