AAI 2026: AMD推出AMD Helios機櫃級解決方案，驅動前沿AI發展

全新AI基礎設施結合頂尖算力、網路技術與開放軟體，為大規模AI提供機櫃級效能

• 於 Advancing AI 2026 年度大會中，AMD 推出全新機櫃級 AI 基礎設施 AMD Helios™機櫃級解決方案，專為前沿 AI（frontier AI）、大規模推論與基礎模型訓練打造。AMD Helios 將 AMD Instinct™ MI455X GPU、第 6 代 AMD EPYC™伺服器 CPU、AMD ROCm™軟體以及 AMD Pensando™網路技術整合至統一的機櫃級架構中，提供 Exaflop 等級的 AI 效能、領先業界的記憶體容量與頻寬^註1，以及卓越的擴展性。

 

 

隨著對 AI 工廠與前沿 AI 的需求日益增長，客戶需要能夠從單一機櫃高效擴展至 Gigawatt 等級大型 AI 叢集的基礎設施，同時實現效能、每瓦效能與每 Token 成本效益的最大化。AMD Helios 提供整合式的機櫃級建構模組，不僅簡化部署，更提供下一代 AI 基礎設施所需的算力、網路技術與開放軟體基礎。 

AMD Helios 機櫃級 AI 解決方案在低、中、高互動性水平下皆能提供最高的 Token 吞吐量效能^註2，且自設計之初即採用開放式架構。與主要競爭解決方案相比，AMD Helios 提供眾多優勢，其中包括：

• 15% 的峰值 FP4 效能提升^註3
• 50% 的高頻寬記憶體（HBM）容量提升^註1
• 6% 的 HBM 頻寬提升^註1
• 50% 的向外擴展（Scale-out）頻寬提升^註4
• 高達 30% 的每美元 Token 產出提升^註5，讓客戶在部署每個機櫃時獲得更多輸出量

 

AMD AI 事業群資深副總裁 Vamsi Boppana 表示：「前沿 AI 基礎設施正在快速演進，客戶需要能夠提供卓越效能、同時隨著工作負載增長而高效擴展的平台。AMD Helios 將頂尖運算能力、高效能網路技術與開放軟體整合於統一的機櫃級平台中。這些技術相輔相成，賦予客戶靈活性，以加速大規模推論、前沿模型訓練以及下一代 AI 基礎設施的發展。」

 

AMD Helios機櫃級解決方案

AMD Helios 擴展 AMD AI 產品組合，提供開放式機櫃級架構，旨在支援從單一機櫃到多機櫃叢集的大規模推論、前沿模型訓練與微調（fine-tuning）。在 AI 正在重塑現代運算基礎設施之際，AMD 推出 AMD Helios，提供結合高效能運算、機櫃級架構與開放軟體的高度整合平台。 

• 專為前沿AI打造：AMD Helios 是專為前沿 AI 與 AI 工廠部署所設計的 AMD 機櫃級 AI 基礎設施平台，透過將第 5 代 AMD Instinct GPU、第 6 代 AMD EPYC 伺服器 CPU、AMD Pensando 網路技術與 AMD ROCm 軟體整合至基於開放標準的統一平台中，為高吞吐量推論、前沿模型訓練與微調提供可擴展的基礎。
• 領先業界的機櫃效能：AMD Helios 在針對大規模推論與前沿模型開發最佳化的統一架構中，提供 Exaflop 等級的 AI 效能。單一機櫃可提供高達 2.9 Exaflops 峰值 FP4 效能、1.4 Exaflops 峰值 FP8 效能、31 TB 的 HBM4 記憶體，以及每秒 1.7 PB 的記憶體頻寬。
• 可擴展的AI功能：AMD Helios 旨在實現從單一機櫃擴展至 Gigawatt 等級 AI 叢集。每個機櫃整合 18 個符合開放機櫃寬規範（Open Rack Wide-aligned）的 4-GPU 運算托盤（共計 72 個 GPU），為叢集部署與擴展提供一致的建構模組。在叢集規模下，AMD Pensando™ Vulcano 800 AI 網路介面卡（NIC）可提供支援分散式推論、前沿模型訓練與快速超大規模（hyperscale）增長所需的高頻寬與低延遲連接性。
• 開放式基礎設施：AMD Helios 結合用於高效能向上擴展（Scale-up）的 UALink™ over Ethernet (UALoE) 技術，以及符合超乙太網路聯盟（Ultra Ethernet Consortium）標準的向外擴展（Scale-out）乙太網路，讓客戶能夠利用開放、基於標準的技術建構 AI 基礎設施。該平台亦納入縱深防禦（defense-in-depth）的機櫃級安全功能。AMD ROCm™軟體則可在跨機櫃與叢集規模的部署中，實現高吞吐量推論與統一的分散式訓練。

 

AMD 推出開放式 AI 基礎設施平台 AMD Helios 機櫃級解決方案，整合 AMD Instinct MI455X GPU、第 6 代 AMD EPYC 伺服器 CPU、AMD Pensando 網路技術與 AMD ROCm 軟體，以支援前沿 AI、大規模推論與基礎模型訓練。該平台提供 Exaflop 等級的效能，可從單一機櫃擴展至 Gigawatt 等級 AI 叢集，並在 AI 運算、記憶體容量、記憶體頻寬以及每美元產出 Token 產出方面超越主要競爭解決方案。

 

 

_{註1：根據AMD效能實驗室（AMD Performance Labs）於2026年6月的計算，比較AMD Helios機櫃級解決方案已公布的記憶體容量與記憶體頻寬規格，與NVIDIA Vera Rubin NVL72機櫃已公布的記憶體容量與記憶體頻寬規格。系統製造商可能採用不同組態，導致結果有所不同。MI400-007
註2：根據AMD效能實驗室（AMD Performance Labs）於2026年7月的模擬分析，於AMD Helios機櫃級解決方案上，使用ISL/OSL為32K/8K的Kimi K2 Thinking模型，測量在高、中、低互動性操作點下每GPU的Token吞吐量，並與NVIDIA Vera Rubin NVL72機櫃已公布的模擬規格進行比較。系統製造商可能採用不同組態，導致結果有所不同。MI400-023
註3：根據AMD效能實驗室（AMD Performance Labs）於2026年6月的計算，以峰值Matrix FP16、BF16、INT8資料型態，以及Open Compute Project峰值MXFP6、MXFP8、FP8及MXFP4資料型態，計算AMD Instinct™ MI455X GPU的峰值理論精度效能，並與NVIDIA Vera Rubin GPU（NVFP4 Dense資料型態）已公布規格進行比較。系統製造商可能採用不同組態，導致結果有所不同。MI400-003
註4：根據AMD效能實驗室（AMD Performance Labs）於2026年7月的計算，比較 AMD 機櫃級解決方案已公布的向外擴展（Scale-out）頻寬，以及NVIDIA Vera Rubin NVL72機櫃已公布的Scale-out頻寬規格。系統製造商可能採用不同組態，導致結果有所不同。
註5：根據AMD效能實驗室（AMD Performance Labs）截至2026年7月的估計，以Kimi K2 Thinking工作負載（輸入32K／輸出8K）計算AMD Helios機櫃級解決方案相較於NVIDIA Vera Rubin NVL72機櫃之每美元Token產出效能。結果反映低、中、高互動性操作點下的估計總吞吐量，以及依市場狀況推估之系統 GPU 每小時價格。系統製造商可能採用不同組態，導致結果有所不同。MI400-025}

 

 

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