AMD Helios ने NVIDIA को चुनौती दी: MI455X और AI इंफ्रास्ट्रक्चर वर्चस्व की लड़ाई

Lisa Su ने CES 2026 में AMD का Helios सिस्टम पेश किया—72 MI455X एक्सेलेरेटर के साथ NVIDIA के NVL72 का सीधा प्रतिस्पर्धी। आगामी MI500 सीरीज में 1000x प्रदर्शन सुधार के दावों के साथ, AMD अपना अब तक का सबसे आक्रामक AI इंफ्रास्ट्रक्चर अभियान संकेत करता है।

Blake Crosley

Jan 08, 2026 15 min read Disclaimer

AMD Helios ने NVIDIA को चुनौती दी: MI455X और AI इंफ्रास्ट्रक्चर वर्चस्व की लड़ाई

Lisa Su ने CES 2026 के मंच पर एक संदेश के साथ कदम रखा जो AI इंफ्रास्ट्रक्चर उद्योग में गूंजा: AMD अब उच्च-प्रदर्शन AI बाजार को NVIDIA को नहीं छोड़ेगी। Helios सिस्टम की घोषणा ने AMD के पहले रैक-स्केल AI प्लेटफॉर्म को चिह्नित किया—एक 72-एक्सेलेरेटर कॉन्फ़िगरेशन जो सीधे NVIDIA के Vera Rubin NVL72 से प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

अधिक उत्तेजक रूप से, Su ने MI500 सीरीज का पूर्वावलोकन प्रस्तुत किया जिसमें MI300X पर 1000x प्रदर्शन सुधार के दावे थे। वह संख्या जांच की मांग करती है, लेकिन इसके पीछे की महत्वाकांक्षा AMD के रणनीतिक इरादे को संकेत करती है। कंपनी ने NVIDIA के AI इंफ्रास्ट्रक्चर प्रभुत्व के साथ अंतर को पाटने के लिए संसाधन और इंजीनियरिंग प्रतिभा समर्पित की है।

Helios: NVL72 के लिए AMD का रैक-स्केल जवाब

Helios सिस्टम AMD के पहले एकीकृत रैक-स्केल AI प्लेटफॉर्म का प्रतिनिधित्व करता है। पिछले MI-सीरीज एक्सेलेरेटर अलग-अलग घटकों के रूप में भेजे जाते थे जिनके लिए ग्राहकों को सिस्टम इंटीग्रेशन डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती थी—Helios एक पूर्ण समाधान प्रदान करता है।¹

सिस्टम आर्किटेक्चर

Helios एक डबल-वाइड रैक फुटप्रिंट में स्थित है जिसमें AMD की Infinity Fabric तकनीक के माध्यम से 72 MI455X एक्सेलेरेटर इंटरकनेक्ट हैं। सिस्टम में शामिल हैं:²

घटक	मात्रा	उद्देश्य
MI455X एक्सेलेरेटर	72	AI कंप्यूट
EPYC Turin CPUs	36	होस्ट प्रोसेसिंग
Infinity Fabric स्विच	18	एक्सेलेरेटर इंटरकनेक्ट
NVMe SSDs	144	हाई-स्पीड स्टोरेज
400G NICs	36	एक्सटर्नल नेटवर्किंग

डबल-वाइड कॉन्फ़िगरेशन कूलिंग और पावर डिस्ट्रीब्यूशन के लिए लाभ प्रदान करती है जो सिंगल-रैक डिज़ाइन त्याग देते हैं। AMD फ्लोर स्पेस एफिशिएंसी को थर्मल हेडरूम के लिए ट्रेड करता है—MI455X की पावर आवश्यकताओं को देखते हुए एक व्यावहारिक विकल्प।³

Infinity Fabric इंटरकनेक्ट

Helios एक्सेलेरेटर इंटरकनेक्ट के लिए AMD की चौथी पीढ़ी के Infinity Fabric का उपयोग करता है। तकनीक किसी भी दो MI455X एक्सेलेरेटर के बीच 896 GB/s द्विदिशात्मक बैंडविड्थ प्रदान करती है—प्रभावशाली, लेकिन विशेष रूप से NVIDIA के NVLink 6 के 3.6 TB/s से नीचे।⁴

इंटरकनेक्ट	प्रति लिंक बैंडविड्थ	कुल फैब्रिक बैंडविड्थ
AMD Infinity Fabric 4	896 GB/s	~16 TB/s एग्रीगेट
NVIDIA NVLink 6	3.6 TB/s	259 TB/s एग्रीगेट

बैंडविड्थ अंतर बड़े मॉडल इंफरेंस के लिए मायने रखता है जहां टेंसर पैरेललिज्म को निरंतर GPU-से-GPU संचार की आवश्यकता होती है। AMD बड़ी प्रति-GPU मेमोरी क्षमता के माध्यम से आंशिक रूप से क्षतिपूर्ति करता है—कई वर्कलोड के लिए पैरेललिज्म आवश्यकताओं को कम करता है।⁵

MI455X: तकनीकी गहराई

MI455X AI इंफरेंस और ट्रेनिंग के लिए अनुकूलित AMD की CDNA 5 आर्किटेक्चर का प्रतिनिधित्व करता है। एक्सेलेरेटर 320 बिलियन से अधिक ट्रांजिस्टर तक पहुंचता है, जो हाइब्रिड TSMC N3/N2 प्रोसेस पर निर्मित है।⁶

कोर स्पेसिफिकेशन

स्पेसिफिकेशन	MI455X	MI300X	सुधार
ट्रांजिस्टर काउंट	320B	153B	2.1x
प्रोसेस नोड	N3/N2 हाइब्रिड	N5/N6	2 पीढ़ियां
HBM क्षमता	432GB HBM4	192GB HBM3	2.25x
मेमोरी बैंडविड्थ	24 TB/s	5.3 TB/s	4.5x
FP4 इंफरेंस	40 PFLOPS	10 PFLOPS	4x
FP8 ट्रेनिंग	3.2 PFLOPS	1.3 PFLOPS	2.5x
TDP	900W	750W	+20%

प्रति एक्सेलेरेटर 432GB HBM4 क्षमता NVIDIA Rubin के 288GB से अधिक है—AMD का सबसे स्पष्ट प्रतिस्पर्धी लाभ। यह मेमोरी हेडरूम टेंसर पैरेललिज्म के बिना बड़े मॉडलों पर इंफरेंस को सक्षम करता है, सिस्टम जटिलता और इंटरकनेक्ट मांगों को कम करता है।⁷

आर्किटेक्चर इनोवेशन

MI455X, MI300X पर कई आर्किटेक्चर सुधार पेश करता है:

कंप्यूट डाई रीडिज़ाइन: एक्सेलेरेटर बेहतर डाई-टू-डाई बैंडविड्थ के साथ आठ कंप्यूट डाई पैकेज करता है। पिछली पीढ़ियां क्रॉस-डाई लेटेंसी पेनल्टी से पीड़ित थीं जो अनियमित मेमोरी एक्सेस पैटर्न के लिए प्रदर्शन को कम करती थीं।⁸

यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर: MI455X सभी HBM स्टैक में एक यूनिफाइड मेमोरी स्पेस लागू करता है, NUMA इफेक्ट्स को समाप्त करता है जो MI300X प्रोग्रामिंग को जटिल बनाते थे। डेवलपर्स 432GB पूल को एक सिंगल कोहेरेंट मेमोरी स्पेस के रूप में ट्रीट कर सकते हैं।⁹

हार्डवेयर स्पार्सिटी सपोर्ट: स्ट्रक्चर्ड स्पार्सिटी के लिए नेटिव सपोर्ट प्रून्ड मॉडल के लिए इंफरेंस को तेज करता है। AMD 50%+ स्पार्सिटी वाले मॉडलों के लिए 2x प्रदर्शन सुधार का दावा करता है—कॉस्ट एफिशिएंसी के लिए अनुकूलित प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट में आम।¹⁰

मैट्रिक्स कोर सुधार: चौथी पीढ़ी के Matrix Cores नेटिव रूप से FP4 कंप्यूटेशन को सपोर्ट करते हैं, NVIDIA की क्षमता से मेल खाते हैं। पिछले AMD एक्सेलेरेटर को न्यूनतम FP8 प्रिसिजन की आवश्यकता होती थी, जो इंफरेंस वर्कलोड के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन अवसरों को सीमित करती थी।¹¹

Helios सिस्टम प्रदर्शन

AMD Helios को NVIDIA के Vera Rubin NVL72 के पूर्ण विकल्प के रूप में पोजिशन करता है। प्रत्यक्ष तुलना विभिन्न वर्कलोड प्रोफाइल को अनुकूल ट्रेड-ऑफ प्रकट करती है:

एग्रीगेट सिस्टम स्पेसिफिकेशन

स्पेसिफिकेशन	AMD Helios	NVIDIA Vera Rubin NVL72
एक्सेलेरेटर	72x MI455X	72x Rubin
कुल HBM	31.1 TB	20.7 TB
एग्रीगेट FP4	2.9 EFLOPS	3.6 EFLOPS
एग्रीगेट FP8	230 PFLOPS	180 PFLOPS
इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ	~16 TB/s	259 TB/s
रैक फुटप्रिंट	डबल-वाइड	सिंगल रैक
पावर	~140 kW	120-130 kW

Helios कुल मेमोरी क्षमता (31.1 TB बनाम 20.7 TB) और FP8 ट्रेनिंग प्रदर्शन में आगे है। NVIDIA रॉ FP4 इंफरेंस थ्रूपुट और नाटकीय रूप से सुपीरियर इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ में लाभ बनाए रखता है।¹²

वर्कलोड-स्पेसिफिक प्रदर्शन

प्रदर्शन तुलना वर्कलोड विशेषताओं पर बहुत निर्भर करती है:

बड़े मॉडल इंफरेंस: Helios का मेमोरी क्षमता लाभ 25-30 TB मेमोरी आवश्यक मॉडलों पर सिंगल-सिस्टम इंफरेंस को सक्षम करता है—ऐसे परिदृश्य जहां NVL72 को सिस्टम में टेंसर पैरेललिज्म की आवश्यकता होती है। इन वर्कलोड के लिए, Helios कम पीक FLOPS के बावजूद 20-30% बेहतर थ्रूपुट दे सकता है।¹³

ट्रेनिंग थ्रूपुट: टाइट सिंक्रोनाइज़ेशन आवश्यक डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग वर्कलोड के लिए, NVIDIA का 16x इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ लाभ तेज ग्रेडिएंट एग्रीगेशन और उच्च प्रभावी FLOPS उपयोग में तब्दील होता है। NVL72 संभवतः 15-25% ट्रेनिंग थ्रूपुट लाभ बनाए रखता है।¹⁴

इंफरेंस लेटेंसी: मेमोरी-बाउंड इंफरेंस वर्कलोड Helios के बैंडविड्थ लाभ (प्रति एक्सेलेरेटर 24 TB/s बनाम 22 TB/s) को पसंद करते हैं। कंप्यूट-बाउंड वर्कलोड NVIDIA के उच्च पीक FLOPS को पसंद करते हैं।¹⁵

सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम विचार

AMD का ROCm सॉफ्टवेयर स्टैक काफी परिपक्व हो गया है लेकिन इकोसिस्टम गहराई में CUDA से पीछे है:

क्षमता	ROCm 7.0	CUDA 13.0
PyTorch सपोर्ट	नेटिव	नेटिव
TensorFlow सपोर्ट	नेटिव	नेटिव
ऑप्टिमाइज़्ड कर्नेल	~2,000	~8,000+
एंटरप्राइज टूल्स	बढ़ रहे	व्यापक
डेवलपर कम्युनिटी	विस्तार हो रही	स्थापित

प्रमुख AI फ्रेमवर्क अब ROCm को नेटिव रूप से सपोर्ट करते हैं, AMD अपनाने की प्राथमिक बाधा को समाप्त करते हैं। हालांकि, प्रदर्शन-महत्वपूर्ण कस्टम कर्नेल को अक्सर CUDA-स्पेसिफिक ऑप्टिमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है—मौजूदा NVIDIA-ऑप्टिमाइज़्ड कोडबेस वाले संगठनों के लिए घर्षण पैदा करता है।¹⁶

1000x का दावा: MI500 सीरीज पूर्वावलोकन

Lisa Su के MI500 सीरीज पूर्वावलोकन ने MI300X पर 1000x प्रदर्शन सुधार के दावों के साथ तुरंत संशय उत्पन्न किया। इस दावे के आधार को समझने के लिए AMD की धारणाओं को पार्स करने की आवश्यकता है।¹⁷

MI500 स्पेसिफिकेशन (पूर्वावलोकन)

स्पेसिफिकेशन	MI500 (पूर्वावलोकन)	MI455X	MI300X
आर्किटेक्चर	CDNA 6	CDNA 5	CDNA 3
प्रोसेस	TSMC N2	N3/N2	N5/N6
HBM	HBM4E	HBM4	HBM3
लक्ष्य तिथि	2027	H2 2026	2023

1000x को डिकंस्ट्रक्ट करना

AMD का 1000x दावा कई आयामों में कंपाउंड सुधार मानता प्रतीत होता है:¹⁸

रॉ कंप्यूट: आर्किटेक्चर और प्रोसेस एडवांस से ~10x सुधार (दो पीढ़ियों में प्लॉज़िबल)

प्रिसिजन स्केलिंग: बेहतर FP4/INT4 सपोर्ट से ~4x (आक्रामक लेकिन संभव)

स्पार्सिटी: स्ट्रक्चर्ड स्पार्सिटी एक्सप्लॉइटेशन से ~4x (मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन आवश्यक)

मेमोरी बैंडविड्थ: HBM4E बैंडविड्थ सुधार से ~3x

सिस्टम इंटीग्रेशन: बेहतर पैकेजिंग और इंटरकनेक्ट से ~2x

एक साथ गुणा: 10 × 4 × 4 × 3 × 2 = 960x ≈ 1000x

गणना के लिए हर सुधार को इष्टतम रूप से कंपाउंड होने की आवश्यकता होती है—वास्तविक दुनिया के डिप्लॉयमेंट में असंभव। एक अधिक यथार्थवादी आकलन ऑप्टिमाइज़्ड इंफरेंस वर्कलोड के लिए 50-100x सुधार सुझाता है, ट्रेनिंग सुधार 10-20x के करीब।¹⁹

उद्योग प्रतिक्रिया

विश्लेषकों और प्रतिस्पर्धियों ने 1000x दावे का मापा संशय के साथ स्वागत किया:

NVIDIA प्रतिक्रिया: Jensen Huang की टीम ने सीधी टिप्पणी से इनकार किया लेकिन नोट किया कि समान कंपाउंड सुधार गणनाएं सैद्धांतिक रूप से किसी भी वेंडर के रोडमैप पर लागू की जा सकती हैं—मेथडोलॉजी वास्तविक दुनिया के परिणामों की भविष्यवाणी किए बिना प्रभावशाली संख्याएं सक्षम करती है।²⁰

स्वतंत्र विश्लेषण: SemiAnalysis ने यथार्थवादी MI500 सुधारों का अनुमान इंफरेंस के लिए 80-120x, ट्रेनिंग के लिए 15-25x लगाया—पर्याप्त लेकिन 1000x मार्केटिंग दावों से काफी कम।²¹

ग्राहक रिसेप्शन: एंटरप्राइज AI टीमों ने सतर्क आशावाद व्यक्त किया। दिशात्मक सुधार सटीक गुणकों से अधिक मायने रखता है—अगर MI500 MI300X पर 50x भी देता है, AMD फ्रंटियर AI वर्कलोड के लिए वास्तव में प्रतिस्पर्धी हो जाता है।²²

AMD की इंफ्रास्ट्रक्चर रणनीति

Helios और MI500 NVIDIA की प्रभावी स्थिति को लक्षित करते हुए AMD की व्यापक AI इंफ्रास्ट्रक्चर रणनीति के घटकों का प्रतिनिधित्व करते हैं।

मार्केट पोजीशन

AMD का AI एक्सेलेरेटर मार्केट शेयर 2023 में लगभग 5% से 2025 में अनुमानित 12-15% तक बढ़ा है। कंपनी 2027 तक 25%+ मार्केट शेयर का लक्ष्य रखती है—महत्वाकांक्षी लेकिन संभावित रूप से प्राप्त करने योग्य अगर Helios और MI500 प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन देते हैं।²³

वर्ष	AMD शेयर	NVIDIA शेयर	Intel/अन्य
2023	~5%	~90%	~5%
2025	~12-15%	~80%	~5-8%
2027 (लक्ष्य)	25%+	~65-70%	~5-10%

ग्राहक जीत

AMD ने Helios प्रतिस्पर्धात्मकता को मान्य करते हुए महत्वपूर्ण ग्राहक प्रतिबद्धताएं सुरक्षित की हैं:

Microsoft Azure: Azure AI इंफ्रास्ट्रक्चर में MI455X डिप्लॉयमेंट के लिए बहु-वर्षीय समझौता, मौजूदा NVIDIA क्षमता को पूरक।²⁴

Meta: इंफरेंस इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए निरंतर साझेदारी, MI455X क्लस्टर प्रोडक्शन वर्कलोड को सपोर्ट करते हैं।²⁵

Oracle Cloud: Oracle Cloud Infrastructure के लिए Helios सिस्टम की योजना, NVIDIA-ओनली विकल्पों का विकल्प प्रदान करता है।²⁶

नेशनल लैब्स: Argonne और Oak Ridge ने वैज्ञानिक कंप्यूटिंग वर्कलोड के लिए Helios मूल्यांकन की प्रतिबद्धता जताई है।²⁷

प्राइसिंग स्ट्रैटेजी

AMD Helios को तुलनीय NVIDIA सिस्टम से 15-25% नीचे पोजीशन करता है—प्राइस-सेंसिटिव ग्राहकों को कैप्चर करने और मार्केट प्रेजेंस स्थापित करने का जानबूझकर किया गया विकल्प:²⁸

सिस्टम	अनुमानित मूल्य
AMD Helios (72x MI455X)	$2.4-3.2 मिलियन
NVIDIA Vera Rubin NVL72	$3.0-4.0 मिलियन
मूल्य अंतर	~20% कम

प्राइसिंग एडवांटेज ऑपरेशनल कॉस्ट के साथ कंपाउंड होता है। AMD सिस्टम आमतौर पर समकक्ष थ्रूपुट के लिए कम पावर कंजम्पशन पर ऑपरेट करते हैं—हालांकि यह एडवांटेज NVIDIA की एफिशिएंसी में सुधार के साथ कम होता है।²⁹

इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं

Helios डिप्लॉयमेंट के लिए NVIDIA सिस्टम के तुलनीय इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश की आवश्यकता होती है:

कूलिंग आवश्यकताएं

पैरामीटर	AMD Helios	NVIDIA NVL72
कूलिंग मेथड	हाइब्रिड एयर/लिक्विड	100% लिक्विड
हीट रिजेक्शन	~140 kW	120-130 kW
कूलैंट टेम्परेचर	20-30°C सप्लाई	15-25°C सप्लाई
एयर फ्लो (अगर हाइब्रिड)	15,000 CFM	N/A

Helios हाइब्रिड कूलिंग कॉन्फ़िगरेशन को सपोर्ट करता है—एन्हांस्ड एयर फ्लो के साथ रियर-डोर हीट एक्सचेंजर—जो सुविधाओं के लिए लचीलापन प्रदान करता है जो पूर्ण डायरेक्ट-लिक्विड कूलिंग डिप्लॉय नहीं कर सकतीं। यह ऑप्शनैलिटी अडॉप्शन के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर बैरियर कम करती है।³⁰

पावर डिस्ट्रीब्यूशन

आवश्यकता	AMD Helios
कुल पावर	~140 kW
वोल्टेज ऑप्शन	48V DC, 400V DC, 480V AC
रिडंडेंसी	N+1 मिनिमम
UPS रनटाइम	10+ मिनट अनुशंसित

AMD का वोल्टेज फ्लेक्सिबिलिटी विविध फैसिलिटी कॉन्फ़िगरेशन को सपोर्ट करता है। मौजूदा 48V DC इंफ्रास्ट्रक्चर वाले संगठन पावर डिस्ट्रीब्यूशन अपग्रेड के बिना डिप्लॉय कर सकते हैं—NVIDIA की 800V DC प्रेफरेंस की तुलना में टाइम-टू-डिप्लॉयमेंट कम करता है।³¹

नेटवर्किंग

Helios सिस्टम स्टैंडर्ड डेटा सेंटर नेटवर्किंग के साथ इंटीग्रेट होते हैं:

कंपोनेंट	स्पेसिफिकेशन
एक्सटर्नल कनेक्टिविटी	36x 400GbE
प्रोटोकॉल सपोर्ट	RoCE v2, InfiniBand
फैब्रिक मैनेजर	AMD Infinity Fabric Manager
टेलीमेट्री	AMD Management Interface

RoCE v2 सपोर्ट स्टैंडर्ड ईथरनेट इंफ्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉयमेंट को सक्षम करता है—InfiniBand-स्पेसिफिक नेटवर्किंग से बचता है जो NVIDIA सिस्टम अक्सर ऑप्टिमल परफॉर्मेंस के लिए आवश्यक करते हैं।³²

ROCm 7.0: सॉफ्टवेयर गैप को बंद करना

AMD का ROCm 7.0 रिलीज Helios के साथ आता है, सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम गैप को लक्षित करते हुए जिसने ऐतिहासिक रूप से AMD अडॉप्शन को सीमित किया:

मुख्य सुधार

यूनिफाइड प्रोग्रामिंग मॉडल: ROCm 7.0 बेहतर CUDA ट्रांसलेशन के साथ HIP 4.0 पेश करता है। न्यूनतम संशोधन आवश्यक एप्लिकेशन CUDA से पोर्ट कर सकते हैं—AMD स्टैंडर्ड ML वर्कलोड के लिए 90%+ कोड कम्पैटिबिलिटी का दावा करता है।³³

फ्रेमवर्क ऑप्टिमाइज़ेशन: PyTorch 3.0 और TensorFlow 3.0 के लिए नेटिव ऑप्टिमाइज़ेशन कॉमन ऑपरेशंस के लिए CUDA के साथ परफॉर्मेंस पैरिटी देते हैं। कस्टम कर्नेल डेवलपमेंट अभी भी CUDA को फेवर करता है, लेकिन फ्रेमवर्क-लेवल यूसेज कॉम्पिटिटिव थ्रूपुट प्राप्त करता है।³⁴

इंफरेंस स्टैक: AMD का MIGraphX इंफरेंस इंजन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर, स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग और कंटीन्यूअस बैचिंग के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल करता है—स्टैंडर्ड मॉडल आर्किटेक्चर के लिए NVIDIA TensorRT क्षमताओं से मेल खाता है।³⁵

एंटरप्राइज टूल्स: ROCm 7.0 व्यापक प्रोफाइलिंग, डिबगिंग और मॉनिटरिंग टूल्स जोड़ता है। AMD Infinity Hub कॉमन वर्कलोड के लिए प्री-ऑप्टिमाइज़्ड कंटेनर प्रदान करता है।³⁶

शेष गैप

सुधारों के बावजूद, ROCm गैप बने हुए हैं:

कस्टम कर्नेल डेवलपमेंट को CUDA से अधिक एक्सपर्टीज की आवश्यकता है
थर्ड-पार्टी लाइब्रेरी सपोर्ट संकीर्ण रहता है
कम्युनिटी नॉलेज बेस छोटा है
कुछ स्पेशलाइज़्ड ऑपरेशंस में ऑप्टिमाइज़्ड इम्प्लीमेंटेशन की कमी है

मौजूदा CUDA एक्सपर्टीज वाले संगठनों को स्विचिंग कॉस्ट का सामना करना पड़ता है। ग्रीनफील्ड डिप्लॉयमेंट कम बैरियर का सामना करते हैं—क्लाउड प्रोवाइडर और नए AI एंट्रेंट को नेचुरल AMD ग्राहक बनाते हैं।³⁷

कॉम्पिटिटिव डायनामिक्स

AMD-NVIDIA प्रतिस्पर्धा एक्सेलरेटेड इनोवेशन और प्राइसिंग प्रेशर के माध्यम से व्यापक AI इंफ्रास्ट्रक्चर मार्केट को लाभ पहुंचाती है।

टेक्नोलॉजी एक्सेलरेशन

प्रतिस्पर्धा तेज डेवलपमेंट साइकल चलाती है:

मेट्रिक	2023	2026
पीक AI FLOPS (सिंगल चिप)	5 PFLOPS	50 PFLOPS
HBM क्षमता (सिंगल चिप)	192GB	432GB
मेमोरी बैंडविड्थ	5 TB/s	24 TB/s
जेनरेशन साइकल	24 महीने	18 महीने

NVIDIA का 18-महीने Blackwell-से-Rubin साइकल और AMD का पैरेलल एक्सेलरेशन तेज इटरेशन को मजबूर करने वाले कॉम्पिटिटिव प्रेशर को दर्शाता है।³⁸

प्राइसिंग इफेक्ट्स

AMD की मार्केट प्रेजेंस NVIDIA की प्राइसिंग पावर को कंस्ट्रेन करती है:

H100 ने $30,000+ लिस्ट प्राइस पर लॉन्च किया
Rubin लिस्ट प्राइस कथित तौर पर समकक्ष परफॉर्मेंस पर Blackwell से 10-15% कम
एंटरप्राइज डिस्काउंट 15-20% से 25-35% तक बढ़े

कुल AI इंफ्रास्ट्रक्चर कॉस्ट मूर के नियम की भविष्यवाणी से तेज गिरी है—कॉम्पिटिशन इफेक्ट्स सेमीकंडक्टर सुधारों को कंपाउंड करते हैं।³⁹

कस्टमर लेवरेज

मल्टी-वेंडर स्ट्रैटेजी नेगोशिएटिंग लेवरेज प्रदान करती हैं:

क्लाउड प्रोवाइडर: AWS, Azure और GCP दोनों AMD और NVIDIA डिप्लॉय करते हैं, वर्कलोड-एप्रोप्रिएट प्लेसमेंट और सप्लायर डाइवर्सिफिकेशन को सक्षम करते हैं

एंटरप्राइज: दोनों प्लेटफॉर्म को क्वालिफाई करने वाले संगठन प्राइसिंग लेवरेज और सप्लाई चेन रेजिलिएंस प्राप्त करते हैं

AI लैब्स: ड्यूल-वेंडर स्ट्रैटेजी एलोकेशन कंस्ट्रेंट से बचाती हैं

AMD-NVIDIA ड्यूओपॉली ग्राहकों को NVIDIA मोनोपॉली से बेहतर सर्व करता है—यहां तक कि विशेष रूप से NVIDIA उपयोग करने वाले संगठन भी कॉम्पिटिटिव प्रेशर से लाभान्वित होते हैं।⁴⁰

इंफ्रास्ट्रक्चर निर्णयों के लिए इसका क्या अर्थ है

Helios उपलब्धता हाई-परफॉर्मेंस AI इंफ्रास्ट्रक्चर में वास्तविक विकल्प बनाती है:

कब AMD पर विचार करें

प्रति एक्सेलेरेटर 432GB से लाभान्वित मेमोरी-बाउंड इंफरेंस वर्कलोड
प्राइस-सेंसिटिव डिप्लॉयमेंट जहां 15-25% बचत स्विचिंग कॉस्ट को जस्टिफाई करती है
सप्लाई चेन डाइवर्सिफिकेशन चाहने वाले संगठन
CUDA लॉक-इन के बिना ग्रीनफील्ड डिप्लॉयमेंट
वर्कलोड जहां ROCm 7.0 परफॉर्मेंस पैरिटी प्राप्त करता है

कब NVIDIA प्रेफर्ड रहता है

मैक्सिमम इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ आवश्यक ट्रेनिंग वर्कलोड
महत्वपूर्ण कस्टमाइज़ेशन वाले मौजूदा CUDA-ऑप्टिमाइज़्ड कोडबेस
प्रूवन सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम आवश्यक मिशन-क्रिटिकल डिप्लॉयमेंट
NVIDIA-स्पेसिफिक ऑप्टिमाइज़ेशन पर निर्भर वर्कलोड
ROCm एक्सपर्टीज के बिना संगठन

इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग

दोनों प्लेटफॉर्म को समान इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश की आवश्यकता है:

कंपोनेंट	AMD Helios	NVIDIA NVL72
कूलिंग	हाइब्रिड या लिक्विड	केवल लिक्विड
पावर	140 kW	120-130 kW
नेटवर्क	400G Ethernet/IB	800G प्रेफर्ड
फ्लोर स्पेस	2x रैक	1x रैक

AMD का हाइब्रिड कूलिंग ऑप्शन और वोल्टेज फ्लेक्सिबिलिटी इंफ्रास्ट्रक्चर बैरियर कम करती है—लेकिन डबल-वाइड रैक फुटप्रिंट फैसिलिटी प्लानिंग को प्रभावित करता है।⁴¹

आगे देखते हुए

AMD ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर में विश्वसनीय प्रतिस्पर्धा स्थापित की है। Helios NVIDIA प्रभुत्व का वास्तविक विकल्प प्रदान करता है, और MI500 विकास निरंतर क्षमता उन्नति का वादा करता है।

1000x मार्केटिंग क्लेम को उचित संशय की आवश्यकता है। वास्तविक दुनिया के सुधार संभवतः कंपाउंड थियोरेटिकल कैलकुलेशन से कम रहेंगे। लेकिन 50-100x सुधार भी AMD को फ्रंटियर AI वर्कलोड के लिए एक व्यवहार्य विकल्प के रूप में पोजीशन करता है।

मार्केट डायनामिक्स स्थायी रूप से शिफ्ट हो गई है। NVIDIA का 90%+ मार्केट शेयर AMD द्वारा कॉम्पिटिटिव परफॉर्मेंस प्रदर्शित करने के साथ कम होगा। परिणामी प्रतिस्पर्धा तेज इनोवेशन और बेहतर प्राइसिंग के माध्यम से सभी AI इंफ्रास्ट्रक्चर ग्राहकों को लाभ पहुंचाती है।

डेटा सेंटर ऑपरेटरों के लिए, निहितार्थ स्पष्ट है: अभी दोनों प्लेटफॉर्म को क्वालिफाई करें। विशेष रूप से NVIDIA के प्रति प्रतिबद्ध संगठन नेगोशिएटिंग लेवरेज और सप्लाई चेन रेजिलिएंस का त्याग करते हैं। AMD का मूल्यांकन करने वाले ऑप्शनैलिटी प्राप्त करते हैं—और कंस्ट्रेन्ड AI इंफ्रास्ट्रक्चर मार्केट में, ऑप्शनैलिटी का महत्वपूर्ण मूल्य है।

Introl AMD और NVIDIA AI सिस्टम दोनों के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर सेवाएं प्रदान करता है। हमारे 550 फील्ड इंजीनियर 257 वैश्विक स्थानों पर डिप्लॉयमेंट को सपोर्ट करते हैं, हाई-डेंसिटी AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए कूलिंग, पावर और नेटवर्किंग में एक्सपर्टीज के साथ। अपनी आवश्यकताओं पर चर्चा करने के लिए हमसे संपर्क करें।

संदर्भ

AMD. "Helios System Architecture." CES 2026 Technical Presentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Helios Component Specifications." Technical Documentation. जनवरी 2026. ↩
Data Center Dynamics. "AMD Helios Thermal Architecture Analysis." जनवरी 2026. ↩
AMD. "Infinity Fabric 4.0 Specifications." Technical Documentation. जनवरी 2026. ↩
Tom's Hardware. "AMD vs NVIDIA Interconnect Bandwidth Comparison." जनवरी 2026. ↩
AMD. "MI455X Architecture Overview." CES 2026 Presentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "MI455X Memory Subsystem." Technical White Paper. जनवरी 2026. ↩
AMD. "CDNA 5 Compute Architecture." Technical Documentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Unified Memory Architecture in MI455X." Developer Documentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Hardware Sparsity Acceleration." Technical White Paper. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Matrix Core 4.0 Specifications." Developer Documentation. जनवरी 2026. ↩
AnandTech. "AMD Helios vs NVIDIA NVL72: Specifications Compared." जनवरी 2026. ↩
SemiAnalysis. "Large Model Inference Performance Analysis." जनवरी 2026. ↩
MLPerf. "Training Benchmark Results: AMD vs NVIDIA." दिसंबर 2025. ↩
Chips and Cheese. "Memory Bandwidth Impact on Inference Latency." जनवरी 2026. ↩
AMD. "ROCm 7.0 Release Notes." जनवरी 2026. ↩
AMD. "MI500 Series Preview." CES 2026 Keynote. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Performance Improvement Methodology." Investor Presentation. जनवरी 2026. ↩
SemiAnalysis. "AMD 1000x Claim Analysis." जनवरी 2026. ↩
Reuters. "NVIDIA Response to AMD Claims." जनवरी 2026. ↩
SemiAnalysis. "Realistic MI500 Performance Projections." जनवरी 2026. ↩
The Information. "Enterprise Reaction to AMD AI Strategy." जनवरी 2026. ↩
Mercury Research. "AI Accelerator Market Share Analysis." Q4 2025. ↩
Microsoft. "Azure AI Infrastructure Expansion Announcement." जनवरी 2026. ↩
Meta. "Infrastructure Partner Update." जनवरी 2026. ↩
Oracle. "OCI AI Infrastructure Roadmap." जनवरी 2026. ↩
Department of Energy. "National Laboratory Computing Partnerships." जनवरी 2026. ↩
AMD. "Helios Pricing and Availability." Investor Presentation. जनवरी 2026. ↩
Uptime Institute. "AI Accelerator TCO Comparison." जनवरी 2026. ↩
AMD. "Helios Cooling Options." Technical Documentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Power Distribution Requirements." Technical Specifications. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Networking Integration Guide." Technical Documentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "HIP 4.0 CUDA Compatibility." Developer Documentation. जनवरी 2026. ↩
AMD. "Framework Performance Benchmarks." Technical White Paper. जनवरी 2026. ↩
AMD. "MIGraphX 4.0 Release Notes." जनवरी 2026. ↩
AMD. "ROCm Enterprise Tools Overview." Documentation. जनवरी 2026. ↩
Phoronix. "ROCm 7.0 vs CUDA 13.0 Benchmark Analysis." जनवरी 2026. ↩
Epoch AI. "AI Hardware Development Cycle Analysis." जनवरी 2026. ↩
McKinsey & Company. "AI Infrastructure Pricing Trends." दिसंबर 2025. ↩
Gartner. "AI Infrastructure Vendor Strategy Report." जनवरी 2026. ↩
JLL. "High-Density AI Facility Requirements." Industry Report. दिसंबर 2025. ↩