AMD und Microsoft Vom Chipdesign bis zur KI-Inferenz – Azure setzt auf AMD

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Drei neue VM-Serien mit kommenden „EPYC“-Prozessoren decken laut Microsoft das komplette Workload-Spektrum ab – von der Datenaufbereitung bis zur Inferenz großer KI-Modelle.

Microsoft erweitere sein Azure-Portfolio um drei neue Serien virtueller Maschinen (VM), die auf AMD-Prozessoren und -Beschleunigern basieren. Dazu zählten die VM-Serien „Azure HDv2“ für Datenverarbeitung, „Azure HXv2“ für Chipdesign und technische Simulation sowie „ND MI455X v7“ für KI-Inferenz. Alle drei Serien nutzten die kommende sechste Generation der AMD-„EPYC“-Prozessoren mit dem Codenamen „Venice“.

Serverprozessoren für KI-Agenten

Agentische KI ist ein Workflow, keine einzelner Workload

Laut AMD-Chefin Lisa Su bauen beide Unternehmen die Zusammenarbeit „über den gesamten Stack hinweg“ der AMD-KI-Produkte auf Azure aus. Microsoft-Chef Satya Nadella erklärt, dass Kunden Infrastruktur für ein breites Workload-Spektrum bräuchten – vom Training über Inferenz bis hin zur Datenaufbereitung.

KI-Datenverarbeitung mit Azure HDv2

Die HDv2-VMs richteten sich an rechenintensive CPU-Aufgaben wie Datenvorbereitung, Suche, Reinforcement Learning und die Koordination mehrerer KI-Agenten. Eine VM stelle knapp 500 physische EPYC-Kerne, 4 Terabyte Arbeitsspeicher und 32 Terabyte lokalen NVMe-Speicher bereit.

Für die Netzwerkanbindung sorgt laut Blogbeitrag „Azure Boost“ mit 400 Gigabit pro Sekunde. Azure Boost ist Microsofts eigene Technik, die Netzwerk- und Speicherfunktionen von der Haupt-CPU auf dedizierte Hardware auslagert und so Rechenleistung für die eigentlichen Workloads freihält.

Chipdesign und Simulation mit Azure HXv2

Die HXv2-VMs bauten auf der bestehenden „HX“-Serie auf, die Microsoft und AMD bereits 2023 eingeführt hätten. Sie richteten sich vor allem an Halbleiterhersteller, die Chips entwerfen und simulieren, etwa für sogenannte Register-Transfer-Level-Simulationen (RTL), mit denen Ingenieure die Funktion eines Chip-Entwurfs auf Schaltkreisebene testen.

Eine HXv2-VM biete 176 EPYC-Kerne mit über 5 Gigahertz Takt und wahlweise 2 oder 4 Terabyte (TB) Arbeitsspeicher. Die VMs setzten erneut auf „3D V-Cache“. Das ist eine AMD-Technik, bei der zusätzlicher Cache-Speicher direkt auf den Prozessor gestapelt wird, um pro Kern mehr Cache verfügbar zu machen. Laut Microsoft steige der verfügbare Cache pro Kern gegenüber der Vorgängerserie um 50 Prozent.

Server-CPUs für agentische KI

Die CPU-Racks kommen, erklärt AMD und will vorne dabei sein

Neben Chipdesign eigneten sich die VMs auch für wissenschaftliche Simulationen und Engineering-Analysen. Möglich mache das unter anderem eine Anbindung mit 800 Gigabit pro Sekunde über InfiniBand, ein Netzwerkprotokoll, das in Hochleistungsrechnern für besonders schnelle Datenübertragung sorgt. Das erlaube auch großskalige Simulationen nach dem Message-Passing-Interface-Standard (MPI), über den mehrere Rechenknoten in einem Cluster Daten austauschen.

Im Microsoft-Blogbeitrag verweist AMD-CTO Mark Papermaster auf die eigene Nutzung der Plattform: Sein Unternehmen setze die Azure-HX-Serie selbst für die Entwicklung künftiger EPYC-Prozessoren und „Instinct“-Grafikbeschleuniger ein. Auch der Software-Anbieter Synopsys, ein Softwareanbieter im Bereich Halbleiterdesign, hat seine Zusammenarbeit mit Microsoft für die HX-Serie hervorgehoben.

KI-Inferenz mit ND MI455X v7

Die dritte VM-Serie, ND MI455X v7, ziele auf Inferenz-Workloads großer KI-Modelle, etwa für Reasoning- oder Suchanwendungen sowie KI-Agenten. Grundlage sei die „Helios“-Rackscale-Plattform von AMD.

Helios ist ein offenes Rechenzentrums-Design, das AMD-Instinct-Grafikbeschleuniger vom Typ MI455X, EPYC-Venice-Prozessoren, die „Pensando“-Netzwerktechnik und die AMD-eigene Softwareumgebung „ROCm“ in einem gemeinsamen Rack-System bündelt. Microsoft wolle Helios nutzen, um Inferenz für eigene KI-Dienste, Frontier-Modelle und Kundenanwendungen bereitzustellen.

Maia 200

Microsoft mit neuem KI-Chip

Zur Erweiterung gehöre außerdem der breitere Einsatz von AMD-Pensando-DPUs im Azure-Netzwerk. DPUs (Data Processing Units) sind spezialisierte Chips, die Netzwerk- und Speicheraufgaben von der Haupt-CPU übernehmen. Microsoft integriere diese Technik nun stärker mit Azure Boost, um die Netzwerkleistung in der gesamten Azure-Umgebung zu steigern.

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