Instinct MI350X 288GB

Özelliklerin açıklaması

Kullanım alanları: AI training, inference ve HPC

1. 01288 GB HBM3E bellek

   VRAM

   288 GB

   Bellek türü

   HBM3E

   Bellek bant genişliği

   8 TB/s

   HBM (High Bandwidth Memory) katmanlar hâlinde yığılır ve aynı paket üzerinde işlemcinin hemen yanında yer alır. Bu kısa ve geniş yol, HBM’li hızlandırıcılara bellek bant genişliklerini kazandıran şeydir; bu nedenle genellikle büyük model çıkarımı ve HPC simülasyonu gibi, verinin çekirdeklere ne kadar hızlı ulaştığıyla sınırlı işler için tercih edilirler.

   VRAM, kart üzerindeki çalışma alanıdır. Model ağırlıkları, aktivasyonlar ve veri kümeleri buna sığmalı ya da birkaç GPU’ya bölünmelidir. 16-bit hassasiyette yalnızca ağırlıklar için pratik kural (milyar parametre başına yaklaşık 2 GB): aktivasyonlar ve önbellek hariç, kabaca 144 milyar parametreye kadar. Bu, kaydedilen VRAM üzerinden yapılan bir hesaptır, benchmark değildir.

2. 02CDNA 4 mimarisi

   Mimari

   CDNA 4

   Nesil

   Instinct MI350

   Piyasaya çıkış yılı

   2025

   Yaşam döngüsü durumu

   Current

   CDNA, AMD’nin Instinct hızlandırıcıları için RDNA grafik serisinden ayrı, işlem gücü odaklı mimarisidir. (Mimari hakkında genel bağlam; bu kartla ilgili özel bir ifade değildir.)

   2025 yılında piyasaya çıktı. Kovara kayıtları bunu güncel nesil bir parça olarak listeliyor.

3. 03Form faktörü ve güç

   Form faktörü

   OAM Module

   TDP

   1000 W

   Hızlandırıcı modülleri kart olarak takılmak yerine bir ana karta monte edilir; bu, yoğun çoklu hızlandırıcı sunucularında kullanılan düzendir.

   TDP, nominal termal tasarım gücüdür: bir sunucuda güç dağıtımı ve soğutma için planlama rakamı.

4. 04Ne için kullanılır

   Birincil kullanım (kayıtlı)

   AI training / inference / HPC

   Bunlar Kovara’nın bu parça için kaydettiği kullanım alanlarıdır. Notlar iş yükünü genel olarak açıklar; performans iddiası değildir.

   • AI trainingBir modeli verilerden öğretmek. Genellikle işlem gücü ve bellek açısından en talepkâr aşamadır ve çoğu zaman çok sayıda GPU’ya yayılır.
   • inferenceİstekleri yanıtlamak için eğitilmiş bir modeli çalıştırmak. Bellek kapasitesi, gecikme ve istek başına maliyet olağan önceliklerdir.
   • HPCSayısal hassasiyetin ve bellek bant genişliğinin önemli olduğu bilimsel ve mühendislik simülasyonları.

Rakamlar Kovara ana verileridir, en son 03 Eyl 2026 tarihinde doğrulanmıştır. Açıklamalar teknolojiyi genel olarak anlatır; benchmark değildir ve fiyat ya da kullanılabilirlik hakkında hiçbir şey söylemez.