AMD Helios thách thức NVIDIA: MI455X và cuộc chiến giành quyền thống trị cơ sở hạ tầng AI

Lisa Su ra mắt hệ thống Helios của AMD tại CES 2026—đối thủ trực tiếp của NVL72 NVIDIA với 72 bộ tăng tốc MI455X. Với tuyên bố cải thiện hiệu năng 1000x trong dòng MI500 sắp tới, AMD báo hiệu động thái cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ nhất từ trước đến nay.

Blake Crosley

Jan 08, 2026 20 min read Disclaimer

AMD Helios thách thức NVIDIA: MI455X và cuộc chiến giành quyền thống trị cơ sở hạ tầng AI

Lisa Su bước lên sân khấu CES 2026 với thông điệp vang dội khắp ngành cơ sở hạ tầng AI: AMD sẽ không còn nhường thị trường AI hiệu năng cao cho NVIDIA. Thông báo hệ thống Helios đánh dấu nền tảng AI quy mô rack đầu tiên của AMD—cấu hình 72 bộ tăng tốc được thiết kế để cạnh tranh trực tiếp với Vera Rubin NVL72 của NVIDIA.

Khiêu khích hơn, Su đã giới thiệu trước dòng MI500 với tuyên bố cải thiện hiệu năng 1000x so với MI300X. Con số đó đòi hỏi phải xem xét kỹ lưỡng, nhưng tham vọng đằng sau nó báo hiệu ý định chiến lược của AMD. Công ty đã cam kết nguồn lực và nhân tài kỹ thuật để thu hẹp khoảng cách với sự thống trị cơ sở hạ tầng AI của NVIDIA.

Helios: Câu trả lời quy mô Rack của AMD cho NVL72

Hệ thống Helios đại diện cho nền tảng AI quy mô rack tích hợp đầu tiên của AMD. Các bộ tăng tốc dòng MI trước đây được giao dưới dạng các thành phần rời rạc yêu cầu khách hàng thiết kế tích hợp hệ thống—Helios cung cấp giải pháp hoàn chỉnh.¹

Kiến trúc hệ thống

Helios chiếm diện tích rack rộng gấp đôi chứa 72 bộ tăng tốc MI455X được kết nối thông qua công nghệ Infinity Fabric của AMD. Hệ thống bao gồm:²

Thành phần	Số lượng	Mục đích
Bộ tăng tốc MI455X	72	Tính toán AI
CPU EPYC Turin	36	Xử lý host
Switch Infinity Fabric	18	Kết nối bộ tăng tốc
SSD NVMe	144	Lưu trữ tốc độ cao
NIC 400G	36	Mạng bên ngoài

Cấu hình rộng gấp đôi cung cấp lợi thế cho làm mát và phân phối điện mà các thiết kế rack đơn phải hy sinh. AMD đánh đổi hiệu quả không gian sàn lấy dư địa nhiệt—một lựa chọn thực tế với yêu cầu điện năng của MI455X.³

Kết nối Infinity Fabric

Helios sử dụng Infinity Fabric thế hệ thứ tư của AMD cho kết nối bộ tăng tốc. Công nghệ cung cấp băng thông hai chiều 896 GB/s giữa bất kỳ hai bộ tăng tốc MI455X nào—ấn tượng, nhưng đáng chú ý thấp hơn NVLink 6 của NVIDIA ở 3,6 TB/s.⁴

Kết nối	Băng thông mỗi liên kết	Tổng băng thông Fabric
AMD Infinity Fabric 4	896 GB/s	~16 TB/s tổng hợp
NVIDIA NVLink 6	3,6 TB/s	259 TB/s tổng hợp

Chênh lệch băng thông quan trọng cho suy luận mô hình lớn khi song song tensor yêu cầu giao tiếp GPU-tới-GPU liên tục. AMD bù đắp một phần thông qua dung lượng bộ nhớ lớn hơn mỗi GPU—giảm yêu cầu song song cho nhiều khối lượng công việc.⁵

MI455X: Phân tích kỹ thuật sâu

MI455X đại diện cho kiến trúc CDNA 5 của AMD được tối ưu hóa cho suy luận và huấn luyện AI. Bộ tăng tốc vượt qua 320 tỷ transistor, được chế tạo trên quy trình hybrid TSMC N3/N2.⁶

Thông số cốt lõi

Thông số	MI455X	MI300X	Cải thiện
Số transistor	320B	153B	2,1x
Node quy trình	Hybrid N3/N2	N5/N6	2 thế hệ
Dung lượng HBM	432GB HBM4	192GB HBM3	2,25x
Băng thông bộ nhớ	24 TB/s	5,3 TB/s	4,5x
Suy luận FP4	40 PFLOPS	10 PFLOPS	4x
Huấn luyện FP8	3,2 PFLOPS	1,3 PFLOPS	2,5x
TDP	900W	750W	+20%

Dung lượng 432GB HBM4 mỗi bộ tăng tốc vượt qua 288GB của NVIDIA Rubin—cung cấp lợi thế cạnh tranh rõ ràng nhất của AMD. Dư địa bộ nhớ này cho phép suy luận trên các mô hình lớn hơn mà không cần song song tensor, giảm độ phức tạp hệ thống và yêu cầu kết nối.⁷

Đổi mới kiến trúc

MI455X giới thiệu một số cải tiến kiến trúc so với MI300X:

Thiết kế lại Die tính toán: Bộ tăng tốc đóng gói tám die tính toán với băng thông die-tới-die được cải thiện. Các thế hệ trước chịu hình phạt độ trễ xuyên die làm giảm hiệu năng cho các mẫu truy cập bộ nhớ không đều.⁸

Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất: MI455X triển khai không gian bộ nhớ hợp nhất trên tất cả các stack HBM, loại bỏ các hiệu ứng NUMA làm phức tạp lập trình MI300X. Các nhà phát triển có thể coi pool 432GB như một không gian bộ nhớ nhất quán duy nhất.⁹

Hỗ trợ thưa thớt phần cứng: Hỗ trợ gốc cho thưa thớt có cấu trúc tăng tốc suy luận cho các mô hình được cắt tỉa. AMD tuyên bố cải thiện hiệu năng 2x cho các mô hình có độ thưa 50%+—phổ biến trong các triển khai sản xuất được tối ưu hóa cho hiệu quả chi phí.¹⁰

Cải tiến Matrix Core: Matrix Core thế hệ thứ tư hỗ trợ tính toán FP4 gốc, phù hợp với khả năng của NVIDIA. Các bộ tăng tốc AMD trước đây yêu cầu độ chính xác FP8 tối thiểu, hạn chế cơ hội tối ưu hóa cho khối lượng công việc suy luận.¹¹

Hiệu năng hệ thống Helios

AMD định vị Helios như một thay thế hoàn chỉnh cho Vera Rubin NVL72 của NVIDIA. So sánh trực tiếp cho thấy các đánh đổi ưu tiên các hồ sơ khối lượng công việc khác nhau:

Thông số hệ thống tổng hợp

Thông số	AMD Helios	NVIDIA Vera Rubin NVL72
Bộ tăng tốc	72x MI455X	72x Rubin
Tổng HBM	31,1 TB	20,7 TB
FP4 tổng hợp	2,9 EFLOPS	3,6 EFLOPS
FP8 tổng hợp	230 PFLOPS	180 PFLOPS
Băng thông kết nối	~16 TB/s	259 TB/s
Diện tích Rack	Rộng gấp đôi	Rack đơn
Công suất	~140 kW	120-130 kW

Helios dẫn đầu về tổng dung lượng bộ nhớ (31,1 TB so với 20,7 TB) và hiệu năng huấn luyện FP8. NVIDIA duy trì lợi thế về thông lượng suy luận FP4 thô và băng thông kết nối vượt trội đáng kể.¹²

Hiệu năng theo khối lượng công việc

So sánh hiệu năng phụ thuộc nhiều vào đặc điểm khối lượng công việc:

Suy luận mô hình lớn: Lợi thế dung lượng bộ nhớ của Helios cho phép suy luận hệ thống đơn trên các mô hình yêu cầu bộ nhớ 25-30 TB—các tình huống mà NVL72 yêu cầu song song tensor giữa các hệ thống. Đối với các khối lượng công việc này, Helios có thể cung cấp thông lượng tốt hơn 20-30% mặc dù FLOPS đỉnh thấp hơn.¹³

Thông lượng huấn luyện: Đối với các khối lượng công việc huấn luyện phân tán yêu cầu đồng bộ hóa chặt chẽ, lợi thế băng thông kết nối 16x của NVIDIA chuyển thành tổng hợp gradient nhanh hơn và sử dụng FLOPS hiệu quả cao hơn. NVL72 có thể duy trì lợi thế thông lượng huấn luyện 15-25%.¹⁴

Độ trễ suy luận: Các khối lượng công việc suy luận bị ràng buộc bộ nhớ ưu tiên lợi thế băng thông của Helios (24 TB/s mỗi bộ tăng tốc so với 22 TB/s). Các khối lượng công việc bị ràng buộc tính toán ưu tiên FLOPS đỉnh cao hơn của NVIDIA.¹⁵

Cân nhắc hệ sinh thái phần mềm

Stack phần mềm ROCm của AMD đã trưởng thành đáng kể nhưng vẫn đi sau CUDA về chiều sâu hệ sinh thái:

Khả năng	ROCm 7.0	CUDA 13.0
Hỗ trợ PyTorch	Gốc	Gốc
Hỗ trợ TensorFlow	Gốc	Gốc
Kernel được tối ưu	~2.000	~8.000+
Công cụ doanh nghiệp	Đang phát triển	Toàn diện
Cộng đồng nhà phát triển	Đang mở rộng	Đã thiết lập

Các framework AI lớn hiện hỗ trợ ROCm gốc, loại bỏ rào cản chính để áp dụng AMD. Tuy nhiên, các kernel tùy chỉnh quan trọng về hiệu năng thường yêu cầu tối ưu hóa đặc thù CUDA—tạo ma sát cho các tổ chức có codebase đã được tối ưu hóa cho NVIDIA.¹⁶

Tuyên bố 1000x: Xem trước dòng MI500

Bản xem trước dòng MI500 của Lisa Su ngay lập tức tạo ra sự hoài nghi với tuyên bố cải thiện hiệu năng 1000x so với MI300X. Hiểu cơ sở cho tuyên bố này đòi hỏi phải phân tích các giả định của AMD.¹⁷

Thông số MI500 (Xem trước)

Thông số	MI500 (Xem trước)	MI455X	MI300X
Kiến trúc	CDNA 6	CDNA 5	CDNA 3
Quy trình	TSMC N2	N3/N2	N5/N6
HBM	HBM4E	HBM4	HBM3
Ngày mục tiêu	2027	H2 2026	2023

Phân tích 1000x

Tuyên bố 1000x của AMD dường như giả định các cải thiện tổng hợp trên nhiều chiều:¹⁸

Tính toán thô: ~10x cải thiện từ tiến bộ kiến trúc và quy trình (hợp lý trong hai thế hệ)

Mở rộng độ chính xác: ~4x từ hỗ trợ FP4/INT4 được cải thiện (tích cực nhưng có thể)

Thưa thớt: ~4x từ khai thác thưa thớt có cấu trúc (yêu cầu tối ưu hóa mô hình)

Băng thông bộ nhớ: ~3x từ cải tiến băng thông HBM4E

Tích hợp hệ thống: ~2x từ đóng gói và kết nối được cải thiện

Nhân lại với nhau: 10 × 4 × 4 × 3 × 2 = 960x ≈ 1000x

Phép tính đòi hỏi mọi cải tiến phải kết hợp tối ưu—không chắc trong các triển khai thực tế. Đánh giá thực tế hơn cho thấy cải thiện 50-100x cho các khối lượng công việc suy luận được tối ưu hóa, với cải tiến huấn luyện gần hơn 10-20x.¹⁹

Phản ứng của ngành

Các nhà phân tích và đối thủ cạnh tranh đón nhận tuyên bố 1000x với sự hoài nghi có chừng mực:

Phản hồi của NVIDIA: Đội ngũ của Jensen Huang từ chối bình luận trực tiếp nhưng lưu ý rằng các phép tính cải tiến tổng hợp tương tự về mặt lý thuyết có thể được áp dụng cho lộ trình của bất kỳ nhà cung cấp nào—phương pháp cho phép các con số ấn tượng mà không nhất thiết dự đoán kết quả thực tế.²⁰

Phân tích độc lập: SemiAnalysis ước tính cải tiến MI500 thực tế ở mức 80-120x cho suy luận, 15-25x cho huấn luyện—đáng kể nhưng thấp hơn nhiều so với tuyên bố tiếp thị 1000x.²¹

Tiếp nhận của khách hàng: Các đội AI doanh nghiệp bày tỏ sự lạc quan thận trọng. Cải tiến theo hướng quan trọng hơn các bội số chính xác—nếu MI500 mang lại thậm chí 50x so với MI300X, AMD trở nên thực sự cạnh tranh cho các khối lượng công việc AI tiên tiến.²²

Chiến lược cơ sở hạ tầng của AMD

Helios và MI500 đại diện cho các thành phần của chiến lược cơ sở hạ tầng AI rộng hơn của AMD nhắm vào vị thế thống trị của NVIDIA.

Vị thế thị trường

Thị phần bộ tăng tốc AI của AMD đã tăng từ khoảng 5% năm 2023 lên ước tính 12-15% năm 2025. Công ty nhắm đến 25%+ thị phần vào năm 2027—tham vọng nhưng có thể đạt được nếu Helios và MI500 mang lại hiệu năng cạnh tranh.²³

Năm	Thị phần AMD	Thị phần NVIDIA	Intel/Khác
2023	~5%	~90%	~5%
2025	~12-15%	~80%	~5-8%
2027 (Mục tiêu)	25%+	~65-70%	~5-10%

Chiến thắng khách hàng

AMD đã đảm bảo các cam kết khách hàng quan trọng xác nhận khả năng cạnh tranh của Helios:

Microsoft Azure: Thỏa thuận đa năm để triển khai MI455X trong cơ sở hạ tầng Azure AI, bổ sung cho dung lượng NVIDIA hiện có.²⁴

Meta: Quan hệ đối tác tiếp tục cho cơ sở hạ tầng suy luận, với các cluster MI455X hỗ trợ khối lượng công việc sản xuất.²⁵

Oracle Cloud: Hệ thống Helios được lên kế hoạch cho Oracle Cloud Infrastructure, cung cấp thay thế cho các tùy chọn chỉ NVIDIA.²⁶

Phòng thí nghiệm quốc gia: Argonne và Oak Ridge đã cam kết đánh giá Helios cho các khối lượng công việc tính toán khoa học.²⁷

Chiến lược định giá

AMD định vị Helios thấp hơn 15-25% so với các hệ thống NVIDIA tương đương—một lựa chọn có chủ đích để thu hút khách hàng nhạy cảm về giá và thiết lập sự hiện diện trên thị trường:²⁸

Hệ thống	Giá ước tính
AMD Helios (72x MI455X)	$2,4-3,2 triệu
NVIDIA Vera Rubin NVL72	$3,0-4,0 triệu
Chênh lệch giá	~20% thấp hơn

Lợi thế định giá cộng gộp với chi phí vận hành. Hệ thống AMD thường hoạt động ở mức tiêu thụ điện năng thấp hơn cho thông lượng tương đương—mặc dù lợi thế này thu hẹp khi hiệu quả của NVIDIA cải thiện.²⁹

Yêu cầu cơ sở hạ tầng

Triển khai Helios yêu cầu đầu tư cơ sở hạ tầng tương đương với hệ thống NVIDIA:

Yêu cầu làm mát

Thông số	AMD Helios	NVIDIA NVL72
Phương pháp làm mát	Hybrid không khí/chất lỏng	100% chất lỏng
Thải nhiệt	~140 kW	120-130 kW
Nhiệt độ chất làm mát	Cấp 20-30°C	Cấp 15-25°C
Lưu lượng không khí (nếu hybrid)	15.000 CFM	N/A

Helios hỗ trợ cấu hình làm mát hybrid—bộ trao đổi nhiệt cửa sau kết hợp với lưu lượng không khí tăng cường—cung cấp tính linh hoạt cho các cơ sở không thể triển khai làm mát chất lỏng trực tiếp đầy đủ. Tính tùy chọn này giảm rào cản cơ sở hạ tầng để áp dụng.³⁰

Phân phối điện

Yêu cầu	AMD Helios
Tổng công suất	~140 kW
Tùy chọn điện áp	48V DC, 400V DC, 480V AC
Dự phòng	N+1 tối thiểu
Thời gian chạy UPS	10+ phút khuyến nghị

Tính linh hoạt điện áp của AMD hỗ trợ các cấu hình cơ sở đa dạng. Các tổ chức có cơ sở hạ tầng 48V DC hiện có có thể triển khai mà không cần nâng cấp phân phối điện—giảm thời gian triển khai so với ưu tiên 800V DC của NVIDIA.³¹

Mạng

Hệ thống Helios tích hợp với mạng trung tâm dữ liệu tiêu chuẩn:

Thành phần	Thông số
Kết nối bên ngoài	36x 400GbE
Hỗ trợ giao thức	RoCE v2, InfiniBand
Quản lý Fabric	AMD Infinity Fabric Manager
Đo lường từ xa	AMD Management Interface

Hỗ trợ RoCE v2 cho phép triển khai trên cơ sở hạ tầng Ethernet tiêu chuẩn—tránh mạng đặc thù InfiniBand mà hệ thống NVIDIA thường yêu cầu để có hiệu năng tối ưu.³²

ROCm 7.0: Thu hẹp khoảng cách phần mềm

Bản phát hành ROCm 7.0 của AMD đi kèm Helios, nhắm vào khoảng cách hệ sinh thái phần mềm từ lâu đã hạn chế việc áp dụng AMD:

Cải tiến chính

Mô hình lập trình hợp nhất: ROCm 7.0 giới thiệu HIP 4.0 với dịch CUDA được cải thiện. Các ứng dụng yêu cầu sửa đổi tối thiểu có thể chuyển từ CUDA—AMD tuyên bố khả năng tương thích mã 90%+ cho các khối lượng công việc ML tiêu chuẩn.³³

Tối ưu hóa Framework: Tối ưu hóa gốc cho PyTorch 3.0 và TensorFlow 3.0 mang lại ngang bằng hiệu năng với CUDA cho các hoạt động phổ biến. Phát triển kernel tùy chỉnh vẫn ưu tiên CUDA, nhưng sử dụng cấp framework đạt thông lượng cạnh tranh.³⁴

Stack suy luận: Engine suy luận MIGraphX của AMD bao gồm tối ưu hóa cho kiến trúc transformer, giải mã suy đoán và batching liên tục—phù hợp với khả năng NVIDIA TensorRT cho các kiến trúc mô hình tiêu chuẩn.³⁵

Công cụ doanh nghiệp: ROCm 7.0 thêm các công cụ profiling, debugging và monitoring toàn diện. AMD Infinity Hub cung cấp container được tối ưu hóa sẵn cho các khối lượng công việc phổ biến.³⁶

Khoảng cách còn lại

Mặc dù có cải tiến, khoảng cách ROCm vẫn tồn tại:

Phát triển kernel tùy chỉnh yêu cầu nhiều chuyên môn hơn CUDA
Hỗ trợ thư viện bên thứ ba vẫn hẹp hơn
Cơ sở kiến thức cộng đồng nhỏ hơn
Một số hoạt động chuyên biệt thiếu triển khai tối ưu

Các tổ chức có chuyên môn CUDA hiện có đối mặt với chi phí chuyển đổi. Các triển khai greenfield gặp ít rào cản hơn—khiến nhà cung cấp đám mây và người mới tham gia AI trở thành khách hàng AMD tự nhiên.³⁷

Động lực cạnh tranh

Cuộc cạnh tranh AMD-NVIDIA mang lại lợi ích cho thị trường cơ sở hạ tầng AI rộng hơn thông qua đổi mới được tăng tốc và áp lực giá.

Tăng tốc công nghệ

Cạnh tranh thúc đẩy chu kỳ phát triển nhanh hơn:

Chỉ số	2023	2026
FLOPS AI đỉnh (chip đơn)	5 PFLOPS	50 PFLOPS
Dung lượng HBM (chip đơn)	192GB	432GB
Băng thông bộ nhớ	5 TB/s	24 TB/s
Chu kỳ thế hệ	24 tháng	18 tháng

Chu kỳ 18 tháng Blackwell-đến-Rubin của NVIDIA và sự tăng tốc song song của AMD phản ánh áp lực cạnh tranh buộc phải lặp lại nhanh hơn.³⁸

Tác động giá

Sự hiện diện thị trường của AMD hạn chế quyền định giá của NVIDIA:

H100 ra mắt với giá niêm yết trên $30.000
Giá niêm yết Rubin được báo cáo thấp hơn 10-15% so với Blackwell ở hiệu năng tương đương
Giảm giá doanh nghiệp đã tăng từ 15-20% lên 25-35%

Tổng chi phí cơ sở hạ tầng AI đã giảm nhanh hơn Định luật Moore dự đoán—hiệu ứng cạnh tranh cộng gộp các cải tiến bán dẫn.³⁹

Đòn bẩy khách hàng

Chiến lược đa nhà cung cấp cung cấp đòn bẩy đàm phán:

Nhà cung cấp đám mây: AWS, Azure và GCP triển khai cả AMD và NVIDIA, cho phép đặt chỗ phù hợp khối lượng công việc và đa dạng hóa nhà cung cấp

Doanh nghiệp: Các tổ chức đủ điều kiện cả hai nền tảng có được đòn bẩy giá và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng

Phòng thí nghiệm AI: Chiến lược hai nhà cung cấp bảo vệ chống lại các ràng buộc phân bổ

Thế song quyền AMD-NVIDIA phục vụ khách hàng tốt hơn độc quyền NVIDIA—ngay cả các tổ chức sử dụng độc quyền NVIDIA cũng được hưởng lợi từ áp lực cạnh tranh.⁴⁰

Điều này có ý nghĩa gì với quyết định cơ sở hạ tầng

Sự sẵn có của Helios tạo ra lựa chọn thực sự trong cơ sở hạ tầng AI hiệu năng cao:

Khi nào nên xem xét AMD

Khối lượng công việc suy luận bị ràng buộc bộ nhớ được hưởng lợi từ 432GB mỗi bộ tăng tốc
Triển khai nhạy cảm về giá khi tiết kiệm 15-25% biện minh chi phí chuyển đổi
Các tổ chức tìm kiếm đa dạng hóa chuỗi cung ứng
Triển khai greenfield không bị khóa CUDA
Khối lượng công việc mà ROCm 7.0 đạt ngang bằng hiệu năng

Khi NVIDIA vẫn được ưu tiên

Khối lượng công việc huấn luyện yêu cầu băng thông kết nối tối đa
Codebase đã tối ưu CUDA hiện có với tùy chỉnh đáng kể
Triển khai quan trọng yêu cầu hệ sinh thái phần mềm đã được chứng minh
Khối lượng công việc phụ thuộc vào tối ưu hóa đặc thù NVIDIA
Các tổ chức thiếu chuyên môn ROCm

Lập kế hoạch cơ sở hạ tầng

Cả hai nền tảng đều yêu cầu đầu tư cơ sở hạ tầng tương tự:

Thành phần	AMD Helios	NVIDIA NVL72
Làm mát	Hybrid hoặc chất lỏng	Chỉ chất lỏng
Công suất	140 kW	120-130 kW
Mạng	400G Ethernet/IB	800G ưu tiên
Diện tích sàn	2x rack	1x rack

Tùy chọn làm mát hybrid và tính linh hoạt điện áp của AMD giảm rào cản cơ sở hạ tầng—nhưng diện tích rack gấp đôi ảnh hưởng đến quy hoạch cơ sở.⁴¹

Nhìn về phía trước

AMD đã thiết lập cạnh tranh đáng tin cậy trong cơ sở hạ tầng AI. Helios cung cấp thay thế thực sự cho sự thống trị của NVIDIA, và phát triển MI500 hứa hẹn tiến bộ khả năng tiếp tục.

Tuyên bố tiếp thị 1000x đòi hỏi sự hoài nghi thích hợp. Các cải tiến thực tế có thể sẽ không đạt được các phép tính lý thuyết tổng hợp. Nhưng ngay cả cải tiến 50-100x cũng định vị AMD là lựa chọn khả thi cho các khối lượng công việc AI tiên tiến.

Động lực thị trường đã thay đổi vĩnh viễn. Thị phần 90%+ của NVIDIA sẽ xói mòn khi AMD chứng minh hiệu năng cạnh tranh. Cạnh tranh kết quả mang lại lợi ích cho tất cả khách hàng cơ sở hạ tầng AI thông qua đổi mới nhanh hơn và định giá được cải thiện.

Đối với các nhà điều hành trung tâm dữ liệu, hàm ý rõ ràng: đủ điều kiện cả hai nền tảng ngay bây giờ. Các tổ chức cam kết độc quyền với NVIDIA hy sinh đòn bẩy đàm phán và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng. Những người đánh giá AMD có được tùy chọn—và trong thị trường cơ sở hạ tầng AI bị hạn chế, tùy chọn có giá trị đáng kể.

Introl cung cấp dịch vụ cơ sở hạ tầng cho cả hệ thống AI AMD và NVIDIA. 550 kỹ sư thực địa của chúng tôi hỗ trợ triển khai tại 257 địa điểm toàn cầu, với chuyên môn về làm mát, điện và mạng cho cơ sở hạ tầng AI mật độ cao. Liên hệ với chúng tôi để thảo luận về yêu cầu của bạn.

Tham khảo

AMD. "Helios System Architecture." CES 2026 Technical Presentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Helios Component Specifications." Technical Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
Data Center Dynamics. "AMD Helios Thermal Architecture Analysis." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Infinity Fabric 4.0 Specifications." Technical Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
Tom's Hardware. "AMD vs NVIDIA Interconnect Bandwidth Comparison." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "MI455X Architecture Overview." CES 2026 Presentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "MI455X Memory Subsystem." Technical White Paper. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "CDNA 5 Compute Architecture." Technical Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Unified Memory Architecture in MI455X." Developer Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Hardware Sparsity Acceleration." Technical White Paper. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Matrix Core 4.0 Specifications." Developer Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AnandTech. "AMD Helios vs NVIDIA NVL72: Specifications Compared." Tháng 1 năm 2026. ↩
SemiAnalysis. "Large Model Inference Performance Analysis." Tháng 1 năm 2026. ↩
MLPerf. "Training Benchmark Results: AMD vs NVIDIA." Tháng 12 năm 2025. ↩
Chips and Cheese. "Memory Bandwidth Impact on Inference Latency." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "ROCm 7.0 Release Notes." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "MI500 Series Preview." CES 2026 Keynote. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Performance Improvement Methodology." Investor Presentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
SemiAnalysis. "AMD 1000x Claim Analysis." Tháng 1 năm 2026. ↩
Reuters. "NVIDIA Response to AMD Claims." Tháng 1 năm 2026. ↩
SemiAnalysis. "Realistic MI500 Performance Projections." Tháng 1 năm 2026. ↩
The Information. "Enterprise Reaction to AMD AI Strategy." Tháng 1 năm 2026. ↩
Mercury Research. "AI Accelerator Market Share Analysis." Q4 2025. ↩
Microsoft. "Azure AI Infrastructure Expansion Announcement." Tháng 1 năm 2026. ↩
Meta. "Infrastructure Partner Update." Tháng 1 năm 2026. ↩
Oracle. "OCI AI Infrastructure Roadmap." Tháng 1 năm 2026. ↩
Department of Energy. "National Laboratory Computing Partnerships." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Helios Pricing and Availability." Investor Presentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
Uptime Institute. "AI Accelerator TCO Comparison." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Helios Cooling Options." Technical Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Power Distribution Requirements." Technical Specifications. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Networking Integration Guide." Technical Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "HIP 4.0 CUDA Compatibility." Developer Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "Framework Performance Benchmarks." Technical White Paper. Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "MIGraphX 4.0 Release Notes." Tháng 1 năm 2026. ↩
AMD. "ROCm Enterprise Tools Overview." Documentation. Tháng 1 năm 2026. ↩
Phoronix. "ROCm 7.0 vs CUDA 13.0 Benchmark Analysis." Tháng 1 năm 2026. ↩
Epoch AI. "AI Hardware Development Cycle Analysis." Tháng 1 năm 2026. ↩
McKinsey & Company. "AI Infrastructure Pricing Trends." Tháng 12 năm 2025. ↩
Gartner. "AI Infrastructure Vendor Strategy Report." Tháng 1 năm 2026. ↩
JLL. "High-Density AI Facility Requirements." Industry Report. Tháng 12 năm 2025. ↩