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AMD promette una piattaforma AI quattro volte più efficiente
AMD ha dichiarato che la propria piattaforma AI rack-scale del 2026 sarà quattro volte più efficiente rispetto alla configurazione adottata come riferimento nel 2024. La stima riguarda l'intero rack, quindi comprende acceleratori, CPU, memoria, collegamenti e software: un approccio che sposta il confronto dal singolo chip all'infrastruttura completa destinata ai carichi di intelligenza artificiale.
Il valore di quattro volte esprime l'incremento atteso delle prestazioni per watt. AMD può quindi aumentare la capacità di calcolo mantenendo costante il consumo, oppure completare lo stesso lavoro impiegando meno energia. Questa flessibilità è particolarmente significativa nei data center, dove alimentazione e raffreddamento rappresentano vincoli concreti alla crescita dei cluster AI.
La metodologia considera tre elementi principali: capacità di calcolo, banda della memoria e velocità delle connessioni tra i componenti. Processi produttivi e architetture più avanzati dovrebbero elevare le operazioni in virgola mobile eseguite per watt, mentre una memoria ad alta banda, cache più capienti e una maggiore integrazione con le unità di calcolo possono ridurre i trasferimenti inefficienti dei dati.
Anche le interconnessioni scale-up hanno un ruolo centrale, poiché i modelli più grandi distribuiscono il lavoro fra numerosi acceleratori e sistemi. Collegamenti più veloci fra GPU, CPU e memoria limitano i tempi di attesa e l'energia consumata senza produrre calcolo utile. AMD include inoltre nel risultato il co-design di sistema, valutando insieme silicio, rete, memoria, alimentazione e software.
Le ottimizzazioni software possono aumentare il lavoro completato senza modificare il limite energetico del rack, intervenendo sull'uso delle risorse e sul movimento dei dati. La stessa ricerca di efficienza emerge in un approccio che riscrive i Transformer con Attention Residuals, dove l'architettura del modello diventa parte integrante del problema anziché un elemento separato dall'hardware.
Il dato annunciato non deriva però da un benchmark diretto fra due rack commerciali completi. Per il 2026 AMD combina misurazioni ottenute da prodotti reali con risultati modellati nei casi in cui le prestazioni definitive non siano ancora disponibili. Il calcolo, di conseguenza, non utilizza i risultati finali degli acceleratori Instinct MI455X e deve essere interpretato come una proiezione aziendale.
La roadmap punta a moltiplicare per 20 le prestazioni per watt entro il 2030 rispetto alla base del 2024. Nello scenario elaborato da AMD, circa due rack futuri potrebbero fornire una capacità di calcolo paragonabile a quella di 570 rack basati su Instinct MI300X. Il traguardo dipenderà dai progressi congiunti di chip, memoria, interconnessioni e software, non da una singola generazione di acceleratori.
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