Übernehmen Sie mit Ihrem Unternehmen Verantwortung für den Wandel
Der Wandel ist allgegenwärtig. – aber mit KI auf Basis von AMD und Microsoft Azure eröffnen sich damit neue Möglichkeiten. Durch die Bereitstellung von Lösungen, die nahtlos skalierbar sind, sich flexibel anpassen lassen und bahnbrechende Performance liefern, bringen wir Unternehmen auf Erfolgskurs. Gemeinsam können wir Verantwortung für den Wandel übernehmen.
together we advance_data centers
Als führender Anbieter von High-Performance-Computing2,3 bietet AMD Technologien für die Beschleunigung aller Workloads im Rechenzentrum, damit Wissenschaftler, Ingenieure und Designer schnellere Erkenntnisse und genauere Ergebnisse erzielen können.
together we advance_AI
KI wird in der Welt von heute zunehmend allgegenwärtig. Sie treibt den Einsatz intelligenter Technologien im Einzelhandel, in Städten, Fabriken und im Gesundheitswesen voran und verändert unser digitales Zuhause. AMD bietet fortschrittliche KI-Beschleunigung, vom Rechenzentrum bis zur Edge. Das sorgt für hohe Performance und hohe Effizienz, die unsere Welt intelligenter macht.
together we advance_cloud computing
Datenschutz und Fortschritt – Google Cloud. Vertrauliches Computing mit AMD Sicherheit der Weltklasse, um Unternehmen voranzubringen – ohne Abstriche bei der Performance.
together we advance_performance
Erleben Sie die unglaublichen Geschwindigkeiten, wenn das Mercedes-AMG PETRONAS Formula One™ Team und AMD zusammenkommen, um den F1-Rennsport voranzubringen – und erfahren Sie, wie AMD EPYC™ Prozessoren dazu beitragen, dass einige der weltweit schnellsten Autos noch schneller werden.
together we advance_groundbreaking research
AMD Prozessoren für Supercomputer tragen dazu bei, dass die Forschung vom Klimawandel bis hin zu subatomaren Strukturen vorangetrieben wird, damit die schwierigsten Herausforderungen der Welt zu bewältigen sind. Erfahren Sie, wie der Supercomputer LUMI diese bahnbrechende Forschung immer weiter verbessert.
together we advance_sustainable computing
Energieeffiziente Rechenzentren sorgen für erfolgreiches Unternehmens-Computing und wissenschaftliche Forschung. AMD hat sich zu ökologischen Nachhaltigkeitszielen verpflichtet, berichtet fortwährend Zielfortschritte und erweitert die Grenzen des High-Performance-Computing.
together we advance_automotive
Der Schlüssel zu einem sicheren Arbeitsweg liegt in KI. Adaptive SoCs treiben fortschrittliche Sensoren und Fahrerassistenzsysteme (ADAS) auf dem Weg zu autonomem Fahren an. So gelangen Menschen ganz ohne Fahrer an ihr Ziel.
together we advance_aerospace
Perseverance ist die fortschrittlichste Maschine, die je auf dem roten Planeten gelandet ist. FPGAs von AMD unterstützen die Computer Vision des Rovers, damit dieser Proben von der Größe eines Salzkorns erkennen kann. Die leistungsstarke KI lernt und passt sich während der gesamten Mission an. Damit bringt sie Entdeckungen zu möglichem früherem Leben auf dem Mars voran.
together we advance_entertainment
Die Vorstellungskraft der Unterhaltungswelt kennt keine Grenzen. Darum strebt AMD nach schnellerem Rendering mit dem fortschrittlichsten Prozessor der Welt.1 Von Spezialeffekten über virtuelle Produktion bis zu 3D-Modellierung: Mit uns setzen Kreative in der Film-, TV- und Gaming-Branche ihre Vorstellungen in die Realität um.
together we advance_gaming
Unsere Leidenschaft, die weltweit fortschrittlichsten Prozessoren, Grafikkarten und Software-Anwendungen zu entwickeln, wird nur von der Leidenschaft der Gamer übertroffen, die sie verwenden. Deshalb ist AMD der einzige Prozessor, der sowohl für PCs als auch für Konsolen und mobile Geräte eingesetzt wird.
Fußnoten
- Basierend auf der Knotengröße von Februar 2022. GD-203
- MLNX-032: Der Vergleich der weltweit besten Performance für technisches Computing basiert auf internen Tests von AMD, Stand: 14.02.2022. Gemessen wurden Score, Bewertung bzw. Jobs pro Tag für die durchschnittliche Verbesserung der Geschwindigkeit bei SPECrate®2017_fp_base, Ansys Fluent, Altair Radioss und Ansys LS-Dyna Anwendungs-Testfallsimulationen auf 2P-Servern mit EPYC 7573X (32 Kerne) verglichen mit 2P-Servern mit Intel Xeon Platinum 8362 (32 Kerne) im Hinblick auf die bessere Performance pro Kern, sowie auf 2P-Servern mit EPYC 7773X (64 Kerne, top-of-stack) verglichen mit 2P-Servern mit Intel Xeon Platinum 8380 (40 Kerne, top-of-stack) im Hinblick auf die bessere Dichte-Performance. „Technisches Computing“ bzw. „technische Computing-Workloads“ sind nach Definition von AMD: elektronische Design-Automatisierung, numerische Strömungsdynamik, Finite-Elemente-Analysen, seismische Tomografie, Wettervorhersagen, Quantenmechanik, Klimaforschung, molekulare Modellierung und ähnliche Bereiche. Ergebnisse können durch Faktoren wie Chip-Version, Hardware-/Software-Konfiguration sowie Treiber-Versionen abweichen. SPEC®, SPECrate® und SPEC CPU® sind eingetragene Marken der Standard Performance Evaluation Corporation. Weitere Informationen auf www.spec.org.
- Die weltweit schnellste GPU für Rechenzentren ist der AMD Instinct™ MI250X. Berechnungen durchgeführt vom AMD Leistungslabor, Stand: 15.09.2021, für den AMD Instinct™ MI250X Beschleuniger (128 GB HBM2e OAM-Modul) bei max. 1.700 MHz Boost-Speichertakt ergaben folgende theoretische Gleitkommaleistung: max. 95,7 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64-Matrix), max. 47,9 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64), max. 95,7 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32-Matrix), max. 47,9 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 383,0 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16) und 383,0 TFLOPS maximale Bfloat-Genauigkeit (BF16). Berechnungen durchgeführt vom AMD Leistungslabor, Stand: 18.09.2020, für den AMD Instinct™ MI100 (32 GB HBM2 PCIe®-Karte) Beschleuniger bei max. 1.502 MHz Boost-Speichertakt ergaben folgende theoretische Gleitkommaleistung: max. 11,54 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64), max. 46,1 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 23,1 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32) und max. 184,6 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16). Veröffentlichte Ergebnisse des Nvidia Ampere A100 (80 GB) GPU-Beschleunigers bei 1.410 MHz Boost-Speichertakt ergaben max. 19,5 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit Tensor Cores (FP64 Tensor Core) und max. 9,7 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64). Theoretische Gleitkommaleistung: max. 19,5 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 78 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16), max. 312 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16 Tensor Flow), max. 39 TFLOPS Bfloat 16 (BF16) und max. 312 TFLOPS Bfloat16-Genauigkeit (BF16 Tensor Flow). Das Datenformat TF32 ist nicht IEEE-konform und daher nicht in diesem Vergleich enthalten (siehe: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf, Seite 15, Tabelle 1 (Englisch)). MI200-01
- Umfasst AMD High-Performance-CPU- und GPU-Beschleuniger für KI-Training und High-Performance-Computing in einer gehosteten 4P-Konfiguration. Die Zielberechnungen basieren auf Performance-Werten laut Messungen durch Standard-Performance-Kennzahlen (HPC: Linpack DGEMM Kernel FLOPS mit 4k-Matrixgröße. KI-Training: Gleitkomma-GEMM-Kerne mit geringerer Präzision wie FP16 oder BF16 FLOPS auf 4K-Matrizen), geteilt durch die Nennleistung eines repräsentativen beschleunigten Rechenknotens, einschließlich CPU-Host + Speicher sowie 4 GPU-Beschleunigern.
- Das Ziel von AMD ist eine 50-prozentige Reduktion von absoluten Treibhausgasemissionen im operativen Bereich (Scope-1- und Scope-2-Emissionen) von 2020 bis 2030.
- Basierend auf der Knotengröße von Februar 2022. GD-203
- MLNX-032: Der Vergleich der weltweit besten Performance für technisches Computing basiert auf internen Tests von AMD, Stand: 14.02.2022. Gemessen wurden Score, Bewertung bzw. Jobs pro Tag für die durchschnittliche Verbesserung der Geschwindigkeit bei SPECrate®2017_fp_base, Ansys Fluent, Altair Radioss und Ansys LS-Dyna Anwendungs-Testfallsimulationen auf 2P-Servern mit EPYC 7573X (32 Kerne) verglichen mit 2P-Servern mit Intel Xeon Platinum 8362 (32 Kerne) im Hinblick auf die bessere Performance pro Kern, sowie auf 2P-Servern mit EPYC 7773X (64 Kerne, top-of-stack) verglichen mit 2P-Servern mit Intel Xeon Platinum 8380 (40 Kerne, top-of-stack) im Hinblick auf die bessere Dichte-Performance. „Technisches Computing“ bzw. „technische Computing-Workloads“ sind nach Definition von AMD: elektronische Design-Automatisierung, numerische Strömungsdynamik, Finite-Elemente-Analysen, seismische Tomografie, Wettervorhersagen, Quantenmechanik, Klimaforschung, molekulare Modellierung und ähnliche Bereiche. Ergebnisse können durch Faktoren wie Chip-Version, Hardware-/Software-Konfiguration sowie Treiber-Versionen abweichen. SPEC®, SPECrate® und SPEC CPU® sind eingetragene Marken der Standard Performance Evaluation Corporation. Weitere Informationen auf www.spec.org.
- Die weltweit schnellste GPU für Rechenzentren ist der AMD Instinct™ MI250X. Berechnungen durchgeführt vom AMD Leistungslabor, Stand: 15.09.2021, für den AMD Instinct™ MI250X Beschleuniger (128 GB HBM2e OAM-Modul) bei max. 1.700 MHz Boost-Speichertakt ergaben folgende theoretische Gleitkommaleistung: max. 95,7 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64-Matrix), max. 47,9 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64), max. 95,7 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32-Matrix), max. 47,9 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 383,0 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16) und 383,0 TFLOPS maximale Bfloat-Genauigkeit (BF16). Berechnungen durchgeführt vom AMD Leistungslabor, Stand: 18.09.2020, für den AMD Instinct™ MI100 (32 GB HBM2 PCIe®-Karte) Beschleuniger bei max. 1.502 MHz Boost-Speichertakt ergaben folgende theoretische Gleitkommaleistung: max. 11,54 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64), max. 46,1 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 23,1 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32) und max. 184,6 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16). Veröffentlichte Ergebnisse des Nvidia Ampere A100 (80 GB) GPU-Beschleunigers bei 1.410 MHz Boost-Speichertakt ergaben max. 19,5 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit Tensor Cores (FP64 Tensor Core) und max. 9,7 TFLOPS mit doppelter Genauigkeit (FP64). Theoretische Gleitkommaleistung: max. 19,5 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit (FP32), max. 78 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16), max. 312 TFLOPS mit halber Genauigkeit (FP16 Tensor Flow), max. 39 TFLOPS Bfloat 16 (BF16) und max. 312 TFLOPS Bfloat16-Genauigkeit (BF16 Tensor Flow). Das Datenformat TF32 ist nicht IEEE-konform und daher nicht in diesem Vergleich enthalten (siehe: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf, Seite 15, Tabelle 1 (Englisch)). MI200-01
- Umfasst AMD High-Performance-CPU- und GPU-Beschleuniger für KI-Training und High-Performance-Computing in einer gehosteten 4P-Konfiguration. Die Zielberechnungen basieren auf Performance-Werten laut Messungen durch Standard-Performance-Kennzahlen (HPC: Linpack DGEMM Kernel FLOPS mit 4k-Matrixgröße. KI-Training: Gleitkomma-GEMM-Kerne mit geringerer Präzision wie FP16 oder BF16 FLOPS auf 4K-Matrizen), geteilt durch die Nennleistung eines repräsentativen beschleunigten Rechenknotens, einschließlich CPU-Host + Speicher sowie 4 GPU-Beschleunigern.
- Das Ziel von AMD ist eine 50-prozentige Reduktion von absoluten Treibhausgasemissionen im operativen Bereich (Scope-1- und Scope-2-Emissionen) von 2020 bis 2030.