Advancing AI 2026 : AMD cible l’IA, mais aussi le HPC avec son Instinct MI430X
L’Instinct de survie
Le 24 juillet à 11h52
Comme NVIDIA, AMD fait feu de tout bois sur le monde de l’intelligence artificielle générative… mais ne laisse pas tomber le HPC et dévoile un GPU pensé pour le calcul haute performance. AMD en profite pour revenir sur les différentes générations de ses baies Helios qui concurrencent les NVL72 de NVIDIA, ainsi que sur les futures générations de processeurs EPYC en Zen 7 et 8.
Advancing AI 2026 : AMD cible l’IA, mais aussi le HPC avec son Instinct MI430X
L’Instinct de survie
Comme NVIDIA, AMD fait feu de tout bois sur le monde de l’intelligence artificielle générative… mais ne laisse pas tomber le HPC et dévoile un GPU pensé pour le calcul haute performance. AMD en profite pour revenir sur les différentes générations de ses baies Helios qui concurrencent les NVL72 de NVIDIA, ainsi que sur les futures générations de processeurs EPYC en Zen 7 et 8.
Hardware
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8 min
Hier, AMD tenait sa conférence Advancing AI 2026 avec pléthore d’annonces et près d’une vingtaine de communiqués dans la foulée. Voici un résumé des principales nouveautés à retenir, avec comme toujours un point sur les caractéristiques techniques et un décryptage du discours officiel, qui cache souvent des subtilités. Advancing AI 2026 ne déroge pas à la règle.
Tout d’abord, deux nouveaux GPU débarquent dans la série Instinct des cartes dédiées pour les calculs liés à l’intelligence artificielle générative : MI455X et MI430X. Tous les deux avec l’architecture maison CDNA 5, mais avec une approche différente.
Instinct MI455X : 320 milliards de transistors, avec le procédé TSMC 2 nm
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Commentaires (7)
Modifié le 24 juillet à 12h36
5 milliard de fois par seconde ... Sachant qu'il me faudrait plusieurs vies juste pour compter jusqu'à 1 milliard.
Ps : les curieux j'étais tombé sur ce post reddit
Le 24 juillet à 14h27
Le 24 juillet à 13h36
Le 24 juillet à 19h36
Le 25 juillet à 14h36
Le 29 juillet à 06h49
Pour de l'apprentissage, ça n'a pas trop de sens (c-à-d c'est forcément le cas) la/les fonctions appelées doivent tourner sur un GPU qui possède peu d'instructions, mais qui s'appliquent sur une masse de données (une matrice ou un vecteur typiquement). C'est le rôle de CUDA compiler en GPU du code plutôt haut niveau typiquement du python.
Modifié le 26 juillet à 10h28
nelaissepastomber lesHPCGPUToujours aucune visibilité sur la partie GPU grand public ?
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