Der Chip-Hersteller AMD hat seine Open-Source-Plattform PACE grundlegend umgebaut. Statt reiner Inferenz-Server soll sie künftig komplexe autonome KI-Workflows steuern – ein strategischer Schritt im Wettbewerb um den wachsenden Markt für Agenten-KI.
LangGraph wird zum Herzstück der Plattform
Die zentrale Neuerung: die native Integration von LangGraph als Orchestrierungsebene. Ursprünglich entwickelte AMD die Platform Aware Compute Engine (PACE), um Transformer-Workloads auf EPYC-Prozessoren zu beschleunigen. Nun fungiert das System als Motor für vollständige Agenten-Graphen – von der ersten Anfrage bis zum abgeschlossenen Arbeitsablauf.
Die neue Version adressiert damit die besonderen Anforderungen agentischer Systeme: deterministische Ausführung und reproduzierbare Benchmarks. Über LangGraph verwaltet die Plattform Zustandsmaschinen, steuert Übergänge zwischen verschiedenen Aufgabenknoten und koordiniert geteilte Zustandsdaten. Entwickler können sich so von einfachen Chat-Interaktionen lösen und Workflows aufbauen, in denen KI-Agenten eigenständig Tools aufrufen, Datenbanken abfragen und Code in isolierten Umgebungen ausführen.
Vier Säulen für autonome Systeme
Der Umbau stützt sich auf vier Kernfähigkeiten, die Entwicklung und Einsatz autonomer Systeme vereinfachen sollen:
- Deterministische Ausführung: PACE schafft Umgebungen, die konsistentes Performance-Monitoring und Debugging ermöglichen – eine Antwort auf das branchenweit bekannte Problem unberechenbarer Agenten.
- Flexible Bereitstellung: Die Software orchestriert Agenten-Aufgaben über lokale und entfernte Infrastruktur. Agenten-Logik läuft auf CPUs, während rechenintensive Inferenz auf externe Beschleuniger wie Instinct-GPUs oder Radeon-Grafikkarten ausgelagert wird – über eine OpenAI-kompatible Schnittstelle.
- Native Unterstützung eigener Agenten: Entwickler können eigene LangGraph-Agenten in die plattformbewusste Laufzeitumgebung einbringen.
- Optimierte Tool-Operationen: Spezielle Optimierungen für API-Aufrufe und Datenbankabfragen beschleunigen die Planungs- und Schleifenphasen agentischer Arbeit.
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Synergien mit Venice und Instinct
Die Software-Entwicklung folgt auf hardware-seitige Meilensteine. Im Sommer brachte AMD seine EPYC-Prozessoren der sechsten Generation mit dem Codenamen Venice auf den Markt – mit bis zu 256 Kernen und 512 Threads pro Sockel.
Die Prozessoren wurden gezielt für sogenannte Agent-Sandboxes entwickelt: Server-Umgebungen, in denen CPUs die rechenintensive Logik, Tool-Aufrufe und Vorverarbeitung übernehmen, um GPU-Cluster kontinuierlich auszulasten. AMD-Manager betonten wiederholt: Je mehr KI von einfachem Training zu aktiver Inferenz und autonomer Entscheidungsfindung übergeht, desto wichtiger wird die CPU. Die Venice-Architektur bietet laut Unternehmensangaben eine 1,7-fache Leistungssteigerung für diese aufgabenorientierten Workloads gegenüber früheren Generationen.
Strategische Partnerschaften als Fundament
Der Schwenk zu einer agenten-zentrierten Plattform wird von hochkarätigen Kooperationen begleitet. Bereits Anfang des Jahres kündigte AMD mehrjährige Engineering-Partnerschaften mit Anthropic, OpenAI und Meta an, um die Infrastruktur für kommende KI-Modelle zu optimieren.
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Konkret arbeiten Anthropic und AMD daran, umfangreiche GPU-Kapazitäten in Helios-Rack-Scale-Lösungen zu deployen. Das Claude-Modell unterstützt dabei AMDs eigene Software-Entwicklung. OpenAI wiederum nutzt das Open-Source-Framework Triton zusammen mit ROCm-Software, um Workloads auf den neuen Instinct-MI400-GPUs zu optimieren.
Branchenbeobachter sehen AMD damit als Anbieter offener, vollständiger KI-Infrastruktur – eine Alternative zu geschlossenen Ökosystemen. Das Unternehmen erwartet, dass der adressierbare Markt für KI-Chips – von Rechenzentren über eingebettete Systeme bis zu PCs – bis 2030 auf rund zwei Billionen US-Dollar wächst.
