Microsoft nutzt AMDs neueste Chips in Azure zur Bewältigung der KI-Rechenleistungskrise
Drei neue Virtual-Machine-Typen landen in Microsofts Cloud-Plattform, jeder basierend auf AMDs neuesten Prozessoren und für verschiedene Aspekte der KI-Workload-Bewältigung konzipiert.
Wichtige Punkte
- Microsoft kündigte 2025 drei neue Azure-Virtual-Machine-Typen an, alle basierend auf AMDs neuester Prozessortechnologie.
- HDv2-Virtual-Machines verfügen über nahezu 500 CPU-Kerne und 4 Terabyte RAM und sind darauf ausgerichtet, Daten für große KI-Trainings- und Agentensysteme bereitzustellen.
- HXv2-Virtual-Machines erreichen Taktraten über 5 GHz und bieten 50 Prozent mehr Cache pro Kern als die vorherige Generation, ausgerichtet auf Chip-Designer.
- Die ND MI455X v7-Virtual-Machine nutzt AMDs Helios-Rack-Scale-System zur Ausführung von KI-Inferenzen, dem Schritt, in dem ein fertiges KI-Modell echte Benutzeranfragen beantwortet.
- AMDs CTO Mark Papermaster bestätigte, dass AMD selbst Azure-HX-Maschinen zur Gestaltung zukünftiger EPYC- und Instinct-Chips nutzt.
Der Cloud-Infrastruktur geht langsam der Platz aus. Weitere KI-Modelle, mehr Softwareagenten, die im Auftrag von Benutzern handeln, und ein unerbittlicher Hunger nach Rechenleistung haben jeden Teil des Infrastruktur-Stacks unter Druck gesetzt. Microsofts Antwort, angekündigt im offiziellen Microsoft-AI-Blog, sind drei neue Varianten von Azure-Virtual-Machines, jede basierend auf AMDs neuesten Chips.
Stellen Sie sich eine Virtual-Machine als einen gemieteten Computer vor, der sich in einem massiven Microsoft-Rechenzentrum befindet. Sie zahlen nur für das, was Sie nutzen, und Microsoft kümmert sich um die physische Hardware. Die neuen Maschinen bieten Unternehmen unterschiedliche Werkzeuge für verschiedene Aufgaben.
Der Daten-Versorger: Azure HDv2
KI-Modelle lernen aus Daten, und Agenten – also KI-Software, die mehrstufige Aufgaben im Auftrag eines Benutzers ausführt – benötigen eine konstante Zufuhr davon. HDv2 existiert, um diese Pipeline voll zu halten. Sie nutzt AMDs Prozessoren der 6. Generation EPYC, eine Familie von Server-Chips mit hoher Kernanzahl, und packt nahezu 500 Kerne, 4 Terabyte RAM und 32 Terabyte schnellen lokalen Speicher in eine einzelne Virtual-Machine. Das ist eine Menge Rechenleistung, die rein dem Verschieben und Organisieren von Informationen gewidmet ist.
Das Arbeitstier des Chip-Designers: Azure HXv2
Die Gestaltung eines neuen Prozessors erfordert die Simulation von Milliarden von Transistoren in Software, bevor ein einziges Stück Silizium hergestellt wird. Diese Simulationsarbeit ist äußerst anspruchsvoll. HXv2 richtet sich genau an diese Kunden und nutzt AMDs 3D-V-Cache-Technologie, einen Trick, der zusätzlichen Speicher direkt auf dem Prozessor stapelt, um die Zeitdauer zu verkürzen, die Daten auf dem Weg verbringen, und drückt die Taktraten über 5 GHz. Die vorherigen HX-Maschinen, die 2023 eingeführt wurden, zogen bereits Halbleiterdesign-Unternehmen an; HXv2 geht weiter mit 50 Prozent mehr adressiertem Cache pro Kern und bis zu 4 Terabyte RAM. AMD selbst nutzt die HX-Serie zur Gestaltung seiner eigenen Chips der nächsten Generation.
Die Inference-Engine: ND MI455X v7
Inference ist der Moment, in dem ein fertiges KI-Modell seine eigentliche Aufgabe erfüllt: eine Frage beantworten, ein Bild generieren, eine Suche durchführen. Die ND MI455X v7 nutzt AMDs Helios-Rackscale-Plattform, ein System, das mehrere Prozessoren über ein ganzes Server-Rack verbindet, um diese Arbeit im Produktionsmaßstab zu bewältigen.
Was bedeutet das für normale Nutzer?
Direkt ändert sich nichts in Ihren alltäglichen Apps. Aber die Unternehmen, die diese Apps entwickeln, haben nun mehr Optionen, um KI kostengünstig und effizient auszuführen, was im Laufe der Zeit tendenziell schnellere Reaktionen und niedrigere Kosten für Kunden bedeutet. Für Unternehmen, die ihre eigenen KI-Tools auf Azure entwickeln, bieten diese Maschinen spezialisierte Optionen, anstatt jede Aufgabe auf die gleiche universelle Hardware zu zwingen.
