AMD heeft recent de rack-scale AI-architectuur “Helios” geïntroduceerd, die de aanpak van grote bedrijven ten aanzien van infrastructuur sterk verandert in vergelijking met traditionele datacentermodellen. Terwijl klassieke datacenterarchitecturen gebaseerd zijn op algemene rekenkracht, waarbij compute, geheugen en networking stapsgewijs worden samengesteld en geoptimaliseerd, stelt AI op grote schaal andere eisen: training en uitgebreide inferentie vereisen sterk geïntegreerde systemen die accelerators, geheugenbandbreedte, CPU’s en networking vanaf het begin in balans brengen voor maximale efficiëntie. “Helios” weerspiegelt deze evolutie door vanaf dag één rack-level integratie te bieden, met AMD Instinct GPU’s, AMD EPYC CPU’s, AMD Pensando networking en AMD ROCm software, in plaats van losse componenten te combineren.
Voor grote ondernemingen in EMEA verandert dit de manier waarop infrastructuur klaar wordt gemaakt voor AI. In plaats van op maat gemaakte architecturen aan elkaar te knutselen, maakt “Helios” de uitrol mogelijk van een consistent, schaalbaar en open rack-scale platform dat vanaf het begin productiegericht is. Daarmee ontstaat een fundament dat kan doorgroeien van één rack naar multi-rack clusters, terwijl afhankelijkheid van propriëtaire oplossingen wordt vermeden en AI-uitrol wordt ondersteund die bedoeld is voor productie, niet alleen voor pilots. Dit wordt des te relevanter nu de EU plannen heeft voor AI-gigafabrieken, waar uitrolsnelheid en herhaalbare systeemintegratie minstens zo belangrijk zijn als brute rekenkracht. In omgevingen van honderden megawatts en industriële clusters helpt een rack-scale architectuur als “Helios” de integratietijd te verkorten doordat meteen met een gebalanceerd systeemontwerp wordt gestart.
Flexibiliteit en open standaarden
AMD heeft consequent de nadruk gelegd op open standaarden en rack-scale systeemontwerp, en die aanpak helpt EMEA-ondernemingen flexibel te blijven en lock-in te vermijden terwijl zij hun AI-infrastructuur op schaal uitbreiden. AI ontwikkelt zich snel, en modellen, frameworks en zakelijke vereisten veranderen voortdurend, waardoor starre infrastructuur op de lange termijn een risico vormt. Daarom vormt een focus op open standaarden een kern van onze aanpak. Via het open softwareplatform AMD ROCm kunnen ondernemingen veelgebruikte frameworks zoals PyTorch en TensorFlow draaien, waardoor zij de vrijheid behouden om de modellen en tools te gebruiken die het beste passen bij hun behoeften naarmate workloads veranderen.
Op systeemniveau versterkt rack-scale ontwerp die flexibiliteit naarmate uitrol verder groeit. Met “Helios” wordt uitbreiding gebaseerd op het verder uitbouwen van een consistent, open fundament in plaats van het telkens herontwerpen van de infrastructuur bij elke nieuwe fase. Dat vereenvoudigt de uitrol, versnelt de opschaling en behoudt interoperabiliteit tussen leveranciers en omgevingen. De plannen van de EU voor gigafabrieken laten bovendien zien op welke schaal ondernemingen zich voorbereiden, met verwachtingen van ongeveer 100.000 AI-chips per gigafabriek. Zodra die capaciteit beschikbaar komt, wordt het vermogen om consequent op te schalen van rack- naar multi-rack-implementaties, zonder het platform opnieuw te moeten ontwerpen, een concreet voordeel.
Soevereine AI
Nu EMEA zijn capaciteit voor AI-geschikte datacenters uitbreidt, wordt systeemarchitectuur net zo belangrijk als pure megawatts bij het mogelijk maken van soevereine AI-capaciteiten en langdurige infrastructuuronafhankelijkheid. AI-capaciteit wordt niet alleen bepaald door hoeveel vermogen beschikbaar is, maar door hoe die capaciteit wordt ontworpen, geïntegreerd en verder ontwikkeld. Grootschalige AI-infrastructuur moet schaalbaarheid, operationele controle en langdurige flexibiliteit ondersteunen, zodat modellen, frameworks en workloads kunnen veranderen zonder dat de architectuur telkens opnieuw moet worden opgebouwd.
Juist hier speelt open, rack-scale systeemontwerp een cruciale rol. Door te bouwen op open standaarden en geïntegreerde rack-level architecturen te leveren, biedt “Helios” langdurige keuzevrijheid in plaats van afhankelijkheid van één propriëtair ecosysteem. Het past systeemdenken toe op AI-infrastructuur en ondersteunt platforms die zijn ontworpen om consistent te schalen, efficiënt te werken en zich aan te passen over de tijd.
Talent en ecosysteem
Naarmate AI zich verplaatst van pilotprogramma’s naar operationele implementatie, wordt het concurrentievoordeel van EMEA steeds meer bepaald door de diepte en schaalbaarheid van het talentecosysteem, naast groeiende AI-klaarheid van de infrastructuur. EMEA beschikt over een grote, toekomstgerichte groep engineers, onderzoekers en ontwikkelaars, ondersteund door een sterke open-sourcecultuur en een toenemende afstemming tussen industrie, academie en nationale AI-initiatieven. Terwijl ondernemingen de stap maken van experiment naar productie, zullen juist de landen vooroplopen die technisch talent kunnen combineren met platformen die vaardigheden, modellen en innovatie betrouwbaar laten opschalen.
AMD positioneert zich om die ontwikkeling te ondersteunen door niet alleen te investeren in rack-scale AI-infrastructuur zoals “Helios”, maar ook in het AI-werkveld en ontwikkelaarsecosysteem in EMEA. Via initiatieven zoals het beschikbaar stellen van 100.000 GPU-uren op de AMD Developer Cloud voor onderzoekers, academische instellingen en startups, het organiseren van grootschalige hands-on workshops en hackathons, en het opbouwen van curricula en Centers of Excellence via het AMD AI Engage-platform, helpt AMD ervoor te zorgen dat talent toegang heeft tot echte rekenkracht, open tools en productieklare omgevingen. Nu er tientallen voorstellen voor gigafabrieken zijn verspreid over uiteenlopende locaties en exploitanten, worden portableerbaarheid en reproduceerbaarheid essentiële productvereisten. “Helios” en AMD ROCm zijn ontworpen om een consistent rack-scale fundament en een open softwareomgeving te bieden die kunnen worden ingezet over verschillende datacenterontwerpen heen naarmate programma’s groeien. Samen met open standaarden en schaalbare systeemarchitecturen helpt deze aanpak innovaties uit EMEA van onderzoek en pilots naar operationele AI-implementaties op enterprise- en nationaal niveau te brengen.
Dit is een ingezonden bijdrage van AMD. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.