AMD verstärkt seinen Angriff auf Nvidia im KI-Segment mit einer Doppelstrategie aus Software-Optimierungen und Hardware-Übernahme. Der Chip-Hersteller will damit seine Position im boomenden Markt für KI-Rechenzentren ausbauen.
Bis zu 1,8-fache Beschleunigung bei KI-Training
Die neuen TLX-Kernel-Optimierungen von AMD beschleunigen Matrix-Multiplikationen beim Training großer Sprachmodelle um bis zu 1,8-fach. Das berichtet das Unternehmen in technischen Unterlagen vom 7. August. Der Kernel verschmilzt die Matrix-Multiplikation mit der GLU-Aktivierung (Gated Linear Unit) und reduziert dadurch den Datenverkehr zum High-Bandwidth-Speicher um bis zu 88 Megabyte pro Durchlauf.
Die Leistungsdaten können sich sehen lassen: Bei verschiedenen Matrix-Konfigurationen erreicht der Kernel 357, 502 und 619 TFLOPS. Diese Optimierungen sollen die Effizienz der Instinct-GPUs bei komplexen Trainingszyklen generativer KI-Modelle deutlich steigern. Für Rechenzentrumsbetreiber bedeutet das: schnellere Trainingszeiten bei gleichem Energieverbrauch.
Taalas-Übernahme: KI direkt im Silizium
Parallel zu den Software-Verbesserungen hat AMD am 7. August eine verbindliche Vereinbarung zur Übernahme des kanadischen Start-ups Taalas getroffen. Das 2023 gegründete Unternehmen aus Toronto verfolgt einen radikal anderen Ansatz: Statt auf programmierbare Flexibilität zu setzen, verdrahtet Taalas KI-Modelle direkt im Silizium. Die Modellgewichte werden in Transistoren kodiert, wodurch die sogenannte „Memory Wall“ durch DRAM-Zugriffe entfällt.
Der Taalas-HC1-Chip, entwickelt für das Sprachmodell Llama 3.1-8B, liefert Branchendaten zufolge über 16.000 Tokens pro Sekunde pro Nutzer – bei etwa einem Zehntel des Stromverbrauchs herkömmlicher Chips. Analysten sehen zwar die begrenzte Flexibilität modellspezifischer Silizium-Lösungen kritisch, doch für ausgereifte Massenanwendungen wie Betrugserkennung oder Kundenservice gilt die Technologie als vielversprechend.
Der Abschluss der Übernahme wird für das vierte Quartal 2026 erwartet. Die Taalas-Technologie soll dann in die AMD-Roadmap neben Instinct-GPUs und EPYC-Prozessoren integriert werden.
Software-Ökosystem wächst: vLLM-ATOM und Instinct Coder
AMD erweitert zudem sein Software-angebot für KI-Inferenz. Am 24. Mai startete das Unternehmen das vLLM-ATOM-Plugin, das die Inferenzleistung für Modelle wie DeepSeek-R1 und Kimi-K2 auf den Instinct-GPUs MI350 und MI400 verbessert. Das Plugin unterstützt verschiedene Architekturen, darunter Mixture of Experts und Vision-Language-Modelle – und das ohne Änderungen an bestehenden APIs.
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Anfang dieser Woche präsentierte AMD gemeinsam mit Supermicro und Spectro Cloud den „AMD Instinct Coder“. Diese Komplettlösung für lokale KI-Inferenz senkt die Token-Kosten für KI-gestützte Programmierung Berichten zufolge um bis zu 70 Prozent durch intelligentes Modell-Routing. Die erste Hardware-Konfiguration nutzt MI325X-GPUs mit 256 Gigabyte HBM3E-Speicher.
Linux-Integration schreitet voran
Auch im Linux-Umfeld tut sich einiges: Am 7. August wurden fünf Long-Term-Support-Kernel mit einer gehärteten Safe-RET-Mitigation für AMDs Speculative Return Stack Overflow veröffentlicht. Der Patch für EPYC- und Ryzen-Prozessoren verhindert spekulative Ausführungslecks durch Register-State-Routinen.
Einen Tag zuvor integrierte AMD die GFX1171-Unterstützung in Mesa 26.3. Das Update bringt RDNA-3.5-Fähigkeiten einschließlich FP8- und BF8-Erweiterungen in die Grafikbibliothek, deren vollständige Veröffentlichung für das vierte Quartal 2026 geplant ist. Parallel arbeitet das Unternehmen an der zweiten Iteration seiner HDMI-2.1-Variable-Refresh-Rate-Patches, die nun allerdings erst im Linux-Kernel 7.4 statt 7.3 erwartet werden.
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Die gebündelte Offensive zeigt: AMD will im KI-Wettbewerb nicht länger nur der Herausforderer sein, sondern auf allen Ebenen – von der Hardware über die Software bis zum Ökosystem – ernsthaft um Marktanteile kämpfen.
