AMD plant laut Berichten ausländischer Medien, seine Instinct MI400-Beschleuniger der nächsten Generation in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 auf den Markt zu bringen. Diese umfassen zwei unterschiedliche Modelle: den MI450X für künstliche Intelligenz (KI) und den MI430X für High-Performance-Computing (HPC).

Die MI400-Serie basiert auf der neuesten CDNA-Next-Architektur von AMD. Im Gegensatz zur MI300-Serie, die sowohl für KI als auch für HPC geeignet ist, aber aufgrund ihres universellen Designs eine begrenzte Spitzenleistung aufweist, bietet die MI400-Serie spezialisierte Lösungen. Der MI450X ist für KI-Funktionen optimiert und konzentriert sich auf Rechenformate mit niedrigerer Präzision wie FP4, FP8 und BF16, während die Logik von FP32 und FP64 ausgeschlossen wird. Im Gegensatz dazu verbessert der MI430X HPC-Aufgaben, indem er hochpräzise FP32- und FP64-Berechnungen unterstützt und weniger präzise KI-Funktionen entfernt. Diese gezielte Architektur ermöglicht es dem MI450X und MI430X, in ihren jeweiligen Bereichen, wie dem KI-Training, der Inferenz und den wissenschaftlichen Berechnungen, herausragende Ergebnisse zu erzielen.

Hinsichtlich der technischen Spezifikationen wird erwartet, dass die MI400-Serie die Stärken von AMD bei Speicherkapazität und Bandbreite beibehält. Angesichts der MI300-Serie verfügt die MI300X über 192 GB HBM3-Speicher mit 5,3 TB/s Bandbreite, wobei die MI325X auf 256 GB HBM3E und 6 TB/s Bandbreite aufgerüstet wird. Die MI400-Serie könnte HBM3E oder HBM4 nutzen, die bis zu 288 GB Speicher und noch höhere Bandbreiten ermöglichen, um groß angelegte KI-Modelle und HPC-Anwendungen zu unterstützen. Der MI300X erreicht bei FP8-Präzision einen theoretischen Spitzenwert von 2.614,9 TFLOPS, und es wird erwartet, dass die MI400-Serie diese Leistung durch architektonische Upgrades und Prozessverbesserungen, wie den Wechsel zu einem 3-nm-Prozess, deutlich steigern wird.

Ein herausragendes Merkmal der MI400-Serie ist die Integration der UALink-Interconnect-Technologie. Diese leistungsstarke, skalierbare GPU-Interconnect-Lösung, die von AMD in Zusammenarbeit mit Intel, Microsoft und anderen entwickelt wurde, konkurriert direkt mit NVLink von Nvidia. UALink unterstützt Datenübertragungen mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz, die für den Aufbau umfangreicher KI- und HPC-Cluster geeignet sind. Die Kommerzialisierung steht jedoch vor Herausforderungen, da externe Anbieter wie Astera Labs und Enfabrica wahrscheinlich nicht vor 2026 reifes Schaltersilizium liefern werden. Somit könnte die Verwendung von UALink durch die MI400-Serie zunächst auf kleine Mesh- oder Ringtopologien beschränkt sein, da AMD auf Partner für UALink-Switches angewiesen ist, was Unsicherheiten bei der Bereitstellung mit sich bringt. In der Zwischenzeit bieten die weiterentwickelten Netzwerklösungen des Ultra Ethernet Consortiums alternative Skalierungsoptionen.

Neben UALink wird die MI400-Serie weiterhin die Infinity Fabric-Technologie von AMD unterstützen, die eine hohe Durchsatz- und geringe Latenzzeit-Interchip-Kommunikation gewährleistet. AMD plant die Einführung von Infinity Fabric-basierten Systemlösungen wie den MI450X IF64 und MI450X IF128, die 64 bzw. 128 GPUs in clusterbasierten Konfigurationen unterstützen. Diese Setups werden über Ethernet verbunden, was gegen Nvidia Rack-Level-Angebote wie den VR200 NVL144 steht. Infinity Fabric hat sich bereits in der MI300-Serie als vorteilhaft erwiesen, wobei die APUs MI300A durch eine einheitliche CPU-GPU-Speicherstruktur bis zu 5,3 TB/s Bandbreite erzielen, eine Fähigkeit, die voraussichtlich in der MI400-Serie weiter verfeinert wird.

Das Design des MI400 spiegelt außerdem die kontinuierliche Innovation von AMD in der modularen Architektur wider. Jüngste Erkenntnisse zeigen, dass der MI400 ein Chiplet-Design mit zwei Active Interposer-Die (AID) aufweisen wird, wobei jeder vier Accelerated Compute-Die (XCD) enthält, was insgesamt acht XCDs entspricht – eine Erweiterung von den zwei XCDs pro AID der MI300-Serie. Darüber hinaus zielt die Einführung der Multimedia IO Die (MID) darauf ab, den Datendurchsatz und die Verarbeitungseffizienz zu steigern, wodurch nicht nur die Leistung verbessert wird, sondern auch die Fertigungskosten minimiert und die Produktanpassbarkeit erhöht werden.

Auf dem Markt positioniert, um direkt mit den Hopper- und Blackwell-Architekturen von Nvidia konkurrieren zu können, zielt die MI400-Serie auf präzise Leistungssteigerungen durch eine niedrigpräzise KI-Optimierung und hochpräzise HPC-Unterstützung ab. Mit der H100 GPU von NVIDIA, die im FP8 einen Spitzenwert von 1978,9 TFLOPS lieferte, hat AMDs MI325X diese Leistung bereits übertroffen. Darüber hinaus unterstützt die ROCm-Softwareplattform von AMD die MI400-Serie. Die neueste ROCm-Version 6.2 erhöht die Inferenz- und Trainingseffizienz um das 2,4-fache bzw. das 1,8-fache und enthält wichtige KI-Funktionen wie FP8 und Flash Attention 3, wodurch die Wettbewerbsfähigkeit des Software-Ökosystems der MI400-Serie erhalten bleibt.

Dennoch bestehen Herausforderungen für die MI400-Serie. Abgesehen von den Einschränkungen von UALink liegt AMDs Ruf in der KI hinter Nvidia zurück, das von einem etablierten CUDA-Ökosystem und einer frühen Marktpräsenz profitiert. AMD ist bestrebt, Nutzer durch seine offene ROCm-Plattform und überlegene Preis-Leistungs-Angebote zu überzeugen. Darüber hinaus erfordert der sich schnell entwickelnde KI- und HPC-Markt eine konsequente Iteration und schnelle Entwicklung von AMD. Berichte deuten darauf hin, dass die MI350-Serie (auf der CDNA 4-Architektur basierend) für Mitte 2025 veröffentlicht wird, die FP4- und FP6-Formate bietet und möglicherweise FP16-Leistung von bis zu 2,3 PFLOPS erreicht.

Da die Nachfrage auf den KI- und HPC-Märkten weiter steigt, werden Modelle wie Generative AI (z.B. Llama 3.1 70B) mehr Arbeitsspeicher und Rechenleistung erfordern, während HPC-Anwendungen präzise Berechnungen und groß angelegte Unterstützung benötigen. Die MI400-Serie von AMD stellt sich diesen Herausforderungen mit einer Strategie der Differenzierung und Spezialisierung. Gleichzeitig ebnen Fortschritte bei offenen Interconnect-Standards wie UALink und Ultra Ethernet den Weg für flexiblere, skalierbare Architekturen, die Unternehmen wie AMD erheblich zugute kommen.

Die AMD Instinct MI400-Serie demonstriert ihre Fähigkeiten in den Bereichen KI und HPC durch maßgeschneiderte Designs, hochmoderne Interconnections und modulare Architekturen. Mit der bevorstehenden Veröffentlichung von MI450X und MI430X können Anwender spezialisierte Lösungen erwarten, die durch die Einführung von Infinity Fabric und UALink weiter gestärkt werden, wodurch das Potenzial für Clustering-Bereitstellungen verstärkt wird. Trotz der Hürden in der Interconnect-Technologie und der Marktrivalität haben der innovative Entwurf der MI400-Serie und AMDs proaktive Iterationsstrategie sie auf den Weg gebracht, bis 2026 eine beeindruckende Präsenz in der GPU-Landschaft für Rechenzentren zu werden.