Instinct MI455X 432GB

Spécifications expliquées

Utilisé pour AI training et inference

1. 01432 GB de mémoire HBM4

   VRAM

   432 GB

   Type de mémoire

   HBM4

   Bande passante mémoire

   23.3 TB/s

   La HBM (High Bandwidth Memory) est empilée en couches et placée juste à côté du processeur, sur le même package. Ce chemin court et large est ce qui donne aux accélérateurs équipés de HBM leur bande passante mémoire ; on les choisit donc généralement pour des charges de travail limitées par la vitesse à laquelle les données parviennent aux cœurs, comme l’inférence de grands modèles et la simulation HPC.

   La VRAM est l’espace de travail de la carte. Les poids du modèle, les activations et les jeux de données doivent y tenir, ou être répartis sur plusieurs GPU. Règle empirique pour les seuls poids en précision 16 bits (environ 2 GB par milliard de paramètres) : jusqu’à environ 216 milliards de paramètres, avant activations et cache. Il s’agit d’un calcul arithmétique sur la VRAM enregistrée, et non d’un benchmark.

2. 02Architecture CDNA 5

   Architecture

   CDNA 5

   Génération

   Instinct MI400

   Année de lancement

   2026

   Statut du cycle de vie

   Current

   CDNA est l’architecture d’AMD orientée calcul pour les accélérateurs Instinct, distincte de sa gamme graphique RDNA. (Contexte général sur l’architecture, et non une affirmation sur cette carte en particulier.)

   Lancé en 2026. Les enregistrements de Kovara l’indiquent comme un composant de génération actuelle.

3. 03Facteur de forme

   Facteur de forme

   Enhanced Accelerator Module (EAM)

   Les modules accélérateurs sont montés sur une baseboard plutôt qu’insérés comme des cartes, la disposition utilisée pour les serveurs multi-accélérateurs à haute densité.

4. 04À quoi il sert

   Usage principal (enregistré)

   AI training / inference

   Voici les usages que Kovara a enregistrés pour ce composant. Les notes expliquent la charge de travail en termes généraux ; elles ne constituent pas des affirmations de performance.

   • AI trainingL’entraînement d’un modèle à partir de données. En général la phase la plus gourmande en calcul et en mémoire, souvent répartie sur de nombreux GPU.
   • inferenceL’exécution d’un modèle entraîné pour répondre à des demandes. La capacité mémoire, la latence et le coût par demande sont les préoccupations habituelles.

Les chiffres sont des données de référence de Kovara, dernière vérification : 03 sept. 2026. Les explications décrivent la technologie de manière générale ; elles ne sont pas des benchmarks et ne disent rien du prix ni de la disponibilité.