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Wer KI will, braucht moderne Hardware:
AMD EPYC™ und Instinct™

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich in rasantem Tempo – und mit ihr steigen die Anforderungen an IT-Infrastrukturen. Klassische Serverarchitekturen geraten bei großen Datenmengen, komplexen Modellen und schnellen Inferenzzyklen schnell an ihre Grenzen. Was es braucht, ist eine Plattform, die nicht nur rechenstark, sondern auch effizient und zukunftssicher ist. Genau hier setzen AMD EPYC™ Prozessoren und AMD Instinct™ GPUs an.

Ob Training großer Sprachmodelle, Bilderkennung in Echtzeit oder automatisierte Entscheidungsfindung – AMD-Technologien liefern die Performance, Skalierbarkeit und Energieeffizienz, die moderne KI-Projekte erfordern.

Eine Infrastruktur für alle KI-Phasen

KI ist mehr als nur Machine Learning. Erfolgreiche Projekte durchlaufen typischerweise vier Phasen – jede davon stellt unterschiedliche Anforderungen an die zugrunde liegende Hardware:

  1. Datenvorbereitung

Bevor ein KI-Modell lernen kann, müssen große Mengen an Daten strukturiert, bereinigt und annotiert werden. AMD EPYC™ Prozessoren mit ihren hohen I/O-Kapazitäten und bis zu 192 Kernen eignen sich ideal für diese hochparallelen Prozesse. Besonders bei In-Memory-Analysen oder beim Einsatz von Frameworks wie Apache Spark liefern sie beeindruckende Ergebnisse.

  1. Modelltraining

Hier wird es richtig rechenintensiv: Deep-Learning-Modelle wie GPT oder Stable Diffusion verarbeiten Millionen von Parametern. AMD EPYC™ CPUs bilden dabei die stabile Basis, während AMD Instinct™ GPUs die eigentliche Rechenarbeit übernehmen – mit massiver Bandbreite, großem High-Bandwidth-Memory und exzellenter Floating-Point-Performance. Die MI300-Serie wurde exakt für diesen Zweck entwickelt.

  1. Fine Tuning

Nach dem Training kommt die Feinjustierung – oft auf kleineren, domänenspezifischen Datensätzen. Diese Phase profitiert von der Flexibilität der AMD-Plattform: Je nach Modellgröße und Aufgabenstellung können Workloads entweder rein CPU-basiert oder im GPU-Verbund optimiert werden.

  1. Inferenz

Im Live-Betrieb müssen Modelle blitzschnell Antworten liefern – etwa in der medizinischen Diagnose, im Online-Shopping oder bei der Betrugserkennung in Finanztransaktionen. Hier glänzen AMD EPYC™ CPUs mit niedriger Latenz, hoher Rechentiefe und maximaler Energieeffizienz. Studien zeigen: Bei Inferenz-Workloads wie XG Boost liefert die AMD EPYC™ 9005-Serie bis zu dreimal mehr Leistung als vergleichbare Xeon-CPUs (Quelle).

AMD Instinct™:
High-Performance für KI-Giganten

Für wirklich große KI-Modelle braucht es GPUs, die in puncto Speicher, Bandbreite und Rechenleistung neue Maßstäbe setzen. Genau dafür hat AMD die Instinct™ MI300-Serie entwickelt:

AMD Instinct™ MI325X – bereit für Billionenparameter

  • 256 GB HBM3E Speicher pro GPU
  • 6 TB/s Speicherbandbreite
  • Bis zu 20,9 FP8-Petaflops für extreme Rechenlasten
  • ROCm™ Open Software Stack für maximale Flexibilität in der KI-Entwicklung

Mit dieser Ausstattung lassen sich selbst 1-Billionen-Parameter-Modelle wie GPT-4 auf einer einzigen GPU verarbeiten – ohne Bottlenecks oder Bandbreitenengpässe.

AMD Instinct UBB 8xMI300X

AMD EPYC™ + Instinct™:
Perfekt abgestimmt

Das Besondere an der AMD-Plattform: CPU und GPU sind nicht nur parallel leistungsfähig, sondern auch perfekt aufeinander abgestimmt. Die Kommunikation zwischen AMD EPYC™ CPUs und Instinct™ GPUs erfolgt über PCIe 5.0 mit voller Bandbreite – für minimale Latenzen und maximale Datendurchsätze.

Beispiel: In einem KI-Cluster mit acht MI325X-GPUs und einem AMD EPYC™ 9754-Prozessor lässt sich ein komplettes Sprachmodell in wenigen Stunden trainieren – was früher Tage oder gar Wochen dauerte.

Reale Anwendungen, reale Vorteile

Ob autonomes Fahren, Predictive Maintenance, medizinische Diagnostik oder Cybersecurity – AMD-Technologie ist heute bereits in unzähligen KI-Anwendungen im Einsatz. Und das aus gutem Grund:

  • Höhere Geschwindigkeit beim Modelltraining
  • Geringere Energiekosten pro Inferenz
  • Skalierbarkeit für kleine Edge-Lösungen ebenso wie für Hyperscaler-Umgebungen
  • Offene Plattform – unterstützt Standard-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und ONNX

Fazit: Jetzt ist der richtige Zeitpunkt

Der KI-Zug fährt – und mit AMD EPYC™ und Instinct™ haben Sie das richtige Ticket in der Hand. Ob Sie bestehende Infrastrukturen modernisieren oder neue Projekte starten möchten: Eine Investition in AMD-Technologie zahlt sich langfristig aus – für Ihre Performance, Ihre Effizienz und Ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Marco Marcone Head of Marketing RNT Rausch

Marco Matthias Marcone


Head of Marketing, RNT Rausch GmbH

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