AMD w końcu dobrało się do NVIDII? MI355X przebił milion tokenów na sekundę i zrobiło się naprawdę ciekawie

Rynek akceleratorów sztucznej inteligencji dawno przestał ścigać się wyłącznie na suche liczby z tabeli. Dziś liczy się to, czy układ zmieści duży model w pamięci, utrzyma sensowne opóźnienia i nie zgubi rytmu po rozpięciu na wiele węzłów. Właśnie dlatego najnowszy wynik układu AMD Instinct MI355X w MLPerf 6.0 zasługuje na uwagę, nawet jeśli na pierwszy rzut oka wygląda jak kolejny rekord wrzucony do prezentacji dla inwestorów.

Firma AMD nie wygrała jeszcze wojny o akceleratory sztucznej inteligencji, ale test MLPerf 6.0 pokazał, że przestała być jedynie statystą.

Firma Micron może opracowywać nowy typ pamięci GDDR, który będzie plasowany pomiędzy GDDR7 i HBM4

Milion tokenów na sekundę brzmi jak hasło z folderu sprzedażowego, ale tym razem za sloganem stoi oficjalny wynik MLPerf. AMD Instinct MI355X osiągnął w nim 100 282 tokeny/s w scenariuszu Server dla Llama 2 70B na pojedynczym węźle, a w konfiguracji 11-węzłowej dobił do 1 016 380 tokenów/s. Do tego doszły nowe obciążenia, jak GPT-OSS 120B i Wan2.2-T2V, więc nie mówimy już o jednym, wygładzonym pokazie. Czytelnicy widzieli wcześniej premierę Instinct MI350X i MI355X, jak również opis architektury CDNA 4. Teraz widać, że 288 GB pamięci HBM3E, przepustowość 8 TB/s i obsługa FP4 oraz FP6 zaczynają pracować na realne wyniki, a nie tylko na marketingowe slajdy.

AMD testuje kolejne dwa zintegrowane układy graficzne, oparte na architekturze RDNA 4m. Nowości dla APU Medusa Point

Na tle NVIDIA B200 i B300 obraz jest mniej efektowny, niż sugeruje retoryka producenta, ale właśnie dlatego ciekawszy. W części scenariuszy Llama 2 70B MI355X dobija do parytetu, a miejscami wychodzi przed konkurencję, jednak MLPerf nadal mierzy konkretne modele, limity opóźnień i bardzo mocno dostrojone stosy programowe. Prawdziwa zmiana leży gdzie indziej. AMD przestało być wyborem wyłącznie dla tych, którzy chcą eksperymentować. ROCm dojrzał na tyle, aby nie tłumaczyć już każdego sukcesu samą specyfikacją, a większa pamięć daje klientom centrów danych więcej swobody przy dużych modelach i agresywnej kwantyzacji.

NVIDIA Rosa Feynman - na targach GTC 2026 ogłoszono, że GPU wykorzystają 3D Die-Stacking oraz niestandardową pamięć HBM

Dla zwykłego użytkownika nie oznacza to nowej zabawki do PC, tylko większą szansę na tańsze i szybsze usługi AI w chmurze. Nieprzypadkowo MLCommons zwraca uwagę na wzrost liczby dużych, wielowęzłowych zgłoszeń. Rynek idzie w stronę skali, a tam sama dominacja jednego dostawcy zaczyna boleć cenowo i operacyjnie. Jeśli AMD utrzyma tempo w oprogramowaniu, MI355X może pomóc poluzować uścisk NVIDII w inferencji. Jeśli nie, rekord pozostanie tylko efektownym nagłówkiem. Sprzęt już wygląda poważnie. Teraz równie poważnie musi wyglądać także cały ekosystem.