AMD के एक उदाहरण के मुताबिक, 2030 में उसके लगभग दो AI रैक 2024 के Instinct MI300X आधारित करीब 570 रैक के बराबर AI कंप्यूटिंग क्षमता दे सकते हैं। यदि समान काम के लिए ऊर्जा की जरूरत वास्तव में 20 गुना घटती है, तो उपयोग-चरण की बिजली खपत में 95% कमी का अर्थ निकलता है।

कार्बन-उत्सर्जन या कार्बन-इंटेंसिटी में सटीक कमी को सीधे हार्डवेयर दक्षता से तय नहीं किया जा सकता। वह इस बात पर भी निर्भर करेगी कि डेटा सेंटर को बिजली किस स्रोत—कोयला, गैस, परमाणु या नवीकरणीय ऊर्जा—से मिलती है। उपलब्ध प्राथमिक स्रोत इस दावे के लिए कोई स्वतंत्र, निश्चित कार्बन-इंटेंसिटी बेंचमार्क स्थापित नहीं करते।

रैक-स्तरीय माप क्यों महत्वपूर्ण है?

AMD का पिछला 30x25 कार्यक्रम मुख्य रूप से CPU और GPU वाले कंप्यूट नोड की दक्षता पर केंद्रित था। कंपनी के अनुसार, उसने 2020–2025 के लिए तय इस लक्ष्य को पार करते हुए नोड-स्तर पर 38 गुना सुधार हासिल किया, जिसका अर्थ समान प्रदर्शन के लिए 97% कम ऊर्जा उपयोग बताया गया।

नया 20x लक्ष्य केवल चिप या नोड को नहीं, बल्कि पूरे रैक को मापता है। इसमें शामिल हैं:

• AI एक्सेलेरेटर और CPU
• HBM मेमोरी
• रैक के भीतर और रैक के बीच नेटवर्किंग
• बिजली आपूर्ति और कूलिंग का ओवरहेड
• सॉफ्टवेयर के जरिए हार्डवेयर का उपयोग

इसलिए केवल FLOPS—यानी सैद्धांतिक कंप्यूटिंग क्षमता—बढ़ना पर्याप्त नहीं है। असली सवाल यह है कि पूरा ट्रेनिंग या इन्फरेंस कार्य कितनी ऊर्जा में पूरा होता है।

दक्षता बढ़ाने के पीछे कौन-सी तकनीकें हैं?

AMD के बताए रास्ते में कई स्तरों के सुधार शामिल हैं। अधिक कुशल कंप्यूट आर्किटेक्चर और कम-प्रिसीजन AI फॉर्मेट प्रति वॉट अधिक उपयोगी ऑपरेशन कर सकते हैं। बड़ी और तेज HBM मेमोरी डेटा को दूर तक ले जाने की जरूरत और मेमोरी bottleneck घटाती है।

इसी तरह, उच्च-बैंडविड्थ scale-up और scale-out इंटरकनेक्ट रैक के भीतर तथा अलग-अलग रैक के बीच संचार में होने वाली देरी कम करते हैं। सॉफ्टवेयर स्तर पर बेहतर kernel optimization, scheduling, model parallelism और hardware utilization से उपलब्ध कंप्यूट क्षमता का अधिक हिस्सा वास्तविक काम में लगाया जा सकता है।

Helios: AMD का पूरा AI रैक

AMD का Helios केवल एक GPU नहीं, बल्कि एकीकृत रैक-स्तरीय AI सिस्टम है। इसके प्रमुख घटकों में शामिल हैं:

• 72 Instinct MI455X GPU
• EPYC “Venice” CPU
• Pensando नेटवर्किंग
• 31 TB HBM4 मेमोरी
• FP8 पर 1.4 exaFLOPS तक कंप्यूट क्षमता
• 260 TB/s scale-up bandwidth
• 43 TB/s scale-out bandwidth

AMD की अन्य प्रकाशित विशिष्टताओं में FP4 पर 2.9 exaFLOPS तक की क्षमता भी शामिल है।

कंपनी ने Nvidia Vera Rubin NVL72 की तुलना में Helios के लिए 15% अधिक peak FP4 compute, 50% अधिक HBM capacity और 50% अधिक scale-out bandwidth का दावा किया है। ये AMD के अपने तुलना-आधारित दावे हैं, स्वतंत्र प्रदर्शन परीक्षण के नतीजे नहीं।

उत्पादन और बाजार का संदर्भ

AMD ने जुलाई 2026 में कहा कि Helios full production में है और इसकी पहली shipments 2026 की तीसरी तिमाही के अंत में शुरू होने वाली हैं। इसके बाद व्यापक ramp-up की योजना है। उपलब्ध स्रोत किसी निश्चित 2027 production milestone की पुष्टि नहीं करते, इसलिए “2026–27” को पक्के कार्यक्रम के बजाय अपेक्षित rollout के रूप में देखना उचित है।

यह घोषणा ऐसे समय आई है जब AMD का डेटा-सेंटर कारोबार तेजी से बढ़ रहा है। रिपोर्ट किए गए आंकड़ों के अनुसार, 2026 की दूसरी तिमाही में कंपनी का डेटा-सेंटर राजस्व 6.7 अरब डॉलर रहा, जो साल-दर-साल 107% अधिक था। इस आंकड़े में EPYC CPU और Instinct GPU दोनों की बिक्री शामिल है; इसे केवल AI GPU राजस्व नहीं माना जाना चाहिए।

Helios के जरिए AMD अलग-अलग कंपोनेंट बेचने से आगे बढ़कर पूरा रैक-स्तरीय सिस्टम पेश कर रहा है। यही उसे Nvidia की सिस्टम-स्तरीय स्थिति को सीधे चुनौती देने का मौका देता है। हालांकि, Nvidia की financing strategy या Google के TPU-system revenue पर उपलब्ध स्रोतों में इतना ठोस प्रमाण नहीं है कि उनके बारे में विश्वसनीय निष्कर्ष दिया जा सके।

AMD के एक उदाहरण के मुताबिक, 2030 में उसके लगभग दो AI रैक 2024 के Instinct MI300X आधारित करीब 570 रैक के बराबर AI कंप्यूटिंग क्षमता दे सकते हैं। यदि समान काम के लिए ऊर्जा की जरूरत वास्तव में 20 गुना घटती है, तो उपयोग-चरण की बिजली खपत में 95% कमी का अर्थ निकलता है।

कार्बन-उत्सर्जन या कार्बन-इंटेंसिटी में सटीक कमी को सीधे हार्डवेयर दक्षता से तय नहीं किया जा सकता। वह इस बात पर भी निर्भर करेगी कि डेटा सेंटर को बिजली किस स्रोत—कोयला, गैस, परमाणु या नवीकरणीय ऊर्जा—से मिलती है। उपलब्ध प्राथमिक स्रोत इस दावे के लिए कोई स्वतंत्र, निश्चित कार्बन-इंटेंसिटी बेंचमार्क स्थापित नहीं करते।

रैक-स्तरीय माप क्यों महत्वपूर्ण है?

AMD का पिछला 30x25 कार्यक्रम मुख्य रूप से CPU और GPU वाले कंप्यूट नोड की दक्षता पर केंद्रित था। कंपनी के अनुसार, उसने 2020–2025 के लिए तय इस लक्ष्य को पार करते हुए नोड-स्तर पर 38 गुना सुधार हासिल किया, जिसका अर्थ समान प्रदर्शन के लिए 97% कम ऊर्जा उपयोग बताया गया।

नया 20x लक्ष्य केवल चिप या नोड को नहीं, बल्कि पूरे रैक को मापता है। इसमें शामिल हैं:

• AI एक्सेलेरेटर और CPU
• HBM मेमोरी
• रैक के भीतर और रैक के बीच नेटवर्किंग
• बिजली आपूर्ति और कूलिंग का ओवरहेड
• सॉफ्टवेयर के जरिए हार्डवेयर का उपयोग

इसलिए केवल FLOPS—यानी सैद्धांतिक कंप्यूटिंग क्षमता—बढ़ना पर्याप्त नहीं है। असली सवाल यह है कि पूरा ट्रेनिंग या इन्फरेंस कार्य कितनी ऊर्जा में पूरा होता है।

दक्षता बढ़ाने के पीछे कौन-सी तकनीकें हैं?

AMD के बताए रास्ते में कई स्तरों के सुधार शामिल हैं। अधिक कुशल कंप्यूट आर्किटेक्चर और कम-प्रिसीजन AI फॉर्मेट प्रति वॉट अधिक उपयोगी ऑपरेशन कर सकते हैं। बड़ी और तेज HBM मेमोरी डेटा को दूर तक ले जाने की जरूरत और मेमोरी bottleneck घटाती है।

इसी तरह, उच्च-बैंडविड्थ scale-up और scale-out इंटरकनेक्ट रैक के भीतर तथा अलग-अलग रैक के बीच संचार में होने वाली देरी कम करते हैं। सॉफ्टवेयर स्तर पर बेहतर kernel optimization, scheduling, model parallelism और hardware utilization से उपलब्ध कंप्यूट क्षमता का अधिक हिस्सा वास्तविक काम में लगाया जा सकता है।

Helios: AMD का पूरा AI रैक

AMD का Helios केवल एक GPU नहीं, बल्कि एकीकृत रैक-स्तरीय AI सिस्टम है। इसके प्रमुख घटकों में शामिल हैं:

• 72 Instinct MI455X GPU
• EPYC “Venice” CPU
• Pensando नेटवर्किंग
• 31 TB HBM4 मेमोरी
• FP8 पर 1.4 exaFLOPS तक कंप्यूट क्षमता
• 260 TB/s scale-up bandwidth
• 43 TB/s scale-out bandwidth

AMD की अन्य प्रकाशित विशिष्टताओं में FP4 पर 2.9 exaFLOPS तक की क्षमता भी शामिल है।

कंपनी ने Nvidia Vera Rubin NVL72 की तुलना में Helios के लिए 15% अधिक peak FP4 compute, 50% अधिक HBM capacity और 50% अधिक scale-out bandwidth का दावा किया है। ये AMD के अपने तुलना-आधारित दावे हैं, स्वतंत्र प्रदर्शन परीक्षण के नतीजे नहीं।

उत्पादन और बाजार का संदर्भ

AMD ने जुलाई 2026 में कहा कि Helios full production में है और इसकी पहली shipments 2026 की तीसरी तिमाही के अंत में शुरू होने वाली हैं। इसके बाद व्यापक ramp-up की योजना है। उपलब्ध स्रोत किसी निश्चित 2027 production milestone की पुष्टि नहीं करते, इसलिए “2026–27” को पक्के कार्यक्रम के बजाय अपेक्षित rollout के रूप में देखना उचित है।

यह घोषणा ऐसे समय आई है जब AMD का डेटा-सेंटर कारोबार तेजी से बढ़ रहा है। रिपोर्ट किए गए आंकड़ों के अनुसार, 2026 की दूसरी तिमाही में कंपनी का डेटा-सेंटर राजस्व 6.7 अरब डॉलर रहा, जो साल-दर-साल 107% अधिक था। इस आंकड़े में EPYC CPU और Instinct GPU दोनों की बिक्री शामिल है; इसे केवल AI GPU राजस्व नहीं माना जाना चाहिए।

Helios के जरिए AMD अलग-अलग कंपोनेंट बेचने से आगे बढ़कर पूरा रैक-स्तरीय सिस्टम पेश कर रहा है। यही उसे Nvidia की सिस्टम-स्तरीय स्थिति को सीधे चुनौती देने का मौका देता है। हालांकि, Nvidia की financing strategy या Google के TPU-system revenue पर उपलब्ध स्रोतों में इतना ठोस प्रमाण नहीं है कि उनके बारे में विश्वसनीय निष्कर्ष दिया जा सके।