AMD Helios tanıtıldı: Tek Rack’te 72 GPU ve 2,9 Exaflops FP4 performans

AMD, Advancing AI 2026 etkinliğinde yeni Helios rack ölçekli yapay zeka altyapısını tanıttı. Instinct MI455X GPU’ları, altıncı nesil EPYC sunucu işlemcilerini, Pensando ağ çözümlerini ve ROCm yazılımını tek mimaride birleştiren platform büyük ölçekli yapay zeka çıkarımı, öncü model eğitimi ve ince ayar işlemleri için kullanılacak. Tek rack yapılandırmasında 72 GPU, 31 TB HBM4 bellek ve 2,9 exaflops seviyesinde FP4 hesaplama performansı bulunuyor.AMD Helios, 31 TB HBM4 bellek ve 72 Instinct MI455X GPU ile geliyorAMD Helios, tek rack’ten çoklu rack kurulumlarına ve gigawatt ölçeğindeki yapay zeka kümelerine kadar genişleyebilen açık bir altyapı olarak geliştirildi. Platformda beşinci nesil AMD Instinct ailesinde yer alan MI455X hızlandırıcılar, altıncı nesil AMD EPYC sunucu işlemcileri, AMD Pensando ağ donanımları ve ROCm yazılım platformu birlikte çalışıyor. Tek bir Helios rack’i, 18 adet Open Rack Wide standardıyla uyumlu işlem tepsisine sahip. Her işlem tepsisinde dört GPU bulunuyor ve rack genelindeki toplam GPU sayısı 72’ye ulaşıyor. Bu yapılandırma 2,9 exaflops tepe FP4 performansı ve 1,4 exaflops tepe FP8 performansı sağlıyor.Sistemin bellek tarafında toplam 31 TB HBM4 kapasitesi bulunuyor. Bellek bant genişliği ise saniyede 1,7 petabayta ulaşıyor. Yüksek bellek kapasitesi ve bant genişliği, büyük yapay zekâ modellerinin çıkarım, eğitim ve ince ayar süreçlerinde verilerin GPU’lar arasında taşınması için kullanılıyor.Helios’un ağ altyapısında AMD Pensando Vulcano 800 AI NIC birimleri yer alıyor. Bu ağ kartları, dağıtılmış çıkarım ve öncü model eğitimi sırasında rack’ler ve sunucular arasında yüksek bant genişlikli, düşük gecikmeli bağlantı sağlıyor. Sistem, tek rack kurulumundan çok sayıda rack içeren büyük veri merkezi kümelerine aynı donanım bloklarıyla genişletilebiliyor. GPU’ların aynı rack içindeki ölçeklendirilmesi için Ethernet üzerinden UALink, diğer adıyla UALoE kullanılıyor. Rack’ler ve kümeler arasındaki ölçeklendirme bağlantıları ise Ultra Ethernet Consortium standartlarıyla uyumlu Ethernet altyapısı üzerinden kuruluyor. Böylece platformun ölçek büyütme ve ölçek genişletme bağlantıları açık standartlara dayanan Ethernet teknolojileriyle sağlanıyor.ROCm yazılım platformu, rack ve küme ölçeğindeki sistemlerde yüksek hacimli çıkarım ile birleşik dağıtılmış eğitim desteği sunuyor. Helios mimarisinde ayrıca donanım ve yazılım katmanlarını kapsayan çok katmanlı rack güvenliği bulunuyor. AMD, platformu özel ağ teknolojilerine bağlı olmayan açık bir yapay zekâ altyapısı olarak konumlandırıyor.Helios, düşük, orta ve yüksek etkileşim seviyelerindeki yapay zekâ iş yükleri için token aktarım performansına odaklanıyor. Kimi K2 Thinking modeliyle yapılan modellemede 32 bin token giriş ve 8 bin token çıkış uzunluğu kullanıldı. Testler, farklı yanıt süresi ve etkileşim gereksinimlerine sahip çıkarım senaryolarını kapsadı.NVIDIA Vera Rubin NVL72 rack ile yapılan teknik karşılaştırmada Helios, yüzde 15 daha yüksek teorik tepe FP4 performansı, yüzde 50 daha fazla HBM kapasitesi, yüzde 6 daha yüksek HBM bant genişliği ve yüzde 50 daha fazla ölçek genişletme bant genişliği sundu. Token başına maliyet hesaplamasında Helios için dolar başına yüzde 30’a kadar daha fazla token üretim değeri paylaşıldı.Performans ve bellek karşılaştırmaları, AMD Performance Labs tarafından Haziran ve Temmuz 2026’da yaşandırilen hesaplama ve modellemeleri kapsıyor. Değerlerde Helios’un teknik özellikleri ile NVIDIA Vera Rubin NVL72’nin yayımlanmış özellikleri kullanıldı. FP4 karşılaştırması teorik tepe hesaplama performansı üzerinden yapıldı.Dolar başına token karşılaştırmasında Kimi K2 Thinking iş yükünün toplam çıkarım hacmi, düşük, orta ve yüksek etkileşim seviyeleri ve piyasa koşullarına dayanan tahmini saatlik GPU fiyatları kullanıldı. Sistem üreticilerinin donanım yapılandırmaları ve fiyatlandırmaları nihai performans ile maliyet sonuçlarını değiştirebilir.AMD Yapay Zekâ Kıdemli Başkan Yardımcısı Vamsi Boppana, Helios’un yüksek performanslı hesaplama, ağ teknolojileri ve açık yazılımı tek rack ölçekli platformda birleştirdiğini belirtti. Platform; büyük ölçekli çıkarım, öncü model eğitimi, ince ayar ve yapay zekâ fabrikası kurulumlarında kullanılacak.