Résumé :
À mesure que l'intelligence artificielle évolue, passant des chatbots traditionnels aux agents (agents IA) capables de planifier des tâches, d'appeler des outils et d'exécuter des flux de travail complexes de manière autonome, les besoins informatiques des centres de données évoluent également. AMD a officiellement publié la conception de référence de calcul d'IA au niveau rack Helion le 12 octobre 2026, proposant une nouvelle solution d'infrastructure qui prend le CPU comme cœur et peut être associée à des GPU en fonction des besoins.
Sa configuration CPU pure peut intégrer jusqu'à 32 768 cœurs de processeur AMD EPYC et est conçue pour fournir un environnement d'exécution pour les agents d'IA à grande échelle au lieu de concentrer toutes les ressources informatiques sur les accélérateurs GPU.
L'Helion publié cette fois par AMD n'est pas une puce indépendante, ni un produit serveur complet que les utilisateurs peuvent acheter directement, mais une conception de référence en rack ouvert pour les centres de données. AMD prévoit de contribuer aux spécifications pertinentes de l'Open Compute Project (OCP) pour un développement ultérieur et une adoption par les partenaires. Des fabricants tels que Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, AMD et Foxconn participeront au développement de systèmes associés, et la configuration Helion créée par les partenaires devrait être lancée en novembre 2026.
L'idée principale de cette solution est de configurer de manière flexible le CPU, le GPU, le réseau et d'autres ressources informatiques en fonction des différentes étapes du flux de travail de l'agent IA. Pour les centres de données à très grande échelle qui doivent exécuter un grand nombre d'agents, exécuter du code ou traiter des processus métier complexes, les clients peuvent choisir des racks CPU purs ; pour les utilisateurs qui souhaitent effectuer l'exécution d'agents, l'inférence de modèle et les tâches informatiques générales d'entreprise dans le même ensemble d'équipements, ils peuvent choisir une configuration hybride de CPU et de GPU.
Cette conception reflète la nouvelle division émergente du travail dans l'infrastructure de l'IA. Le GPU reste un dispositif informatique important pour la formation de modèles à grande échelle et l'inférence de haute intensité, mais lorsque les agents d'IA exécutent réellement des tâches, ils nécessitent également une grande quantité de ressources CPU pour exécuter des programmes, accéder aux bases de données, appeler des outils externes, gérer l'état des tâches et coordonner plusieurs étapes de calcul. À mesure que le nombre d’agents augmente, ces tâches peuvent devenir de nouveaux goulots d’étranglement au niveau des ressources du centre de données.
Dan McNamara, vice-président senior et directeur général de la division Computing and Enterprise AI d'AMD, a déclaré que l'IA des agents n'est pas un type unique de charge de travail, mais couvre une variété de scénarios tels que les agents personnels, les applications d'entreprise, l'exécution de code et les flux de travail complexes. Chaque tâche a des exigences différentes en matière de ressources informatiques. Par conséquent, les centres de données ont besoin d’une infrastructure capable d’ajuster les performances, la densité du cœur et la consommation électrique en fonction de charges de travail spécifiques.
Il a déclaré qu'AMD espère utiliser Helion pour combiner les performances des processeurs EPYC, un écosystème logiciel ouvert et une conception de rack flexible, afin que les partenaires puissent construire des systèmes adaptés aux besoins des clients et utiliser plus efficacement les ressources énergétiques limitées.
La configuration la plus attrayante d'Helion est un rack de processeur pur pouvant accueillir jusqu'à 32 768 cœurs de processeur. La solution utilise le processeur serveur EPYC de sixième génération d'AMD, l'architecture de base est Zen 6 et porte le nom de code Venice. Selon la conception annoncée par AMD, l'ensemble du rack peut installer jusqu'à 128 processeurs à 256 cœurs, formant théoriquement un cluster informatique avec 32 768 cœurs de processeur.
Il convient de noter ici que les 32 768 cœurs ne sont pas intégrés dans un seul processeur, mais sont composés de processeurs dans un grand nombre de nœuds de serveur. Helion adopte une conception au niveau du rack pour intégrer plusieurs nœuds informatiques, équipements réseau et infrastructures associées dans un tout pour un déploiement et une gestion centralisés dans le centre de données.
Cette conception est particulièrement adaptée aux scénarios dans lesquels un grand nombre de tâches indépendantes ou parallèles doivent être exécutées. Par exemple, une entreprise peut exécuter des dizaines de milliers d'agents IA en même temps, et chaque agent nécessite un environnement d'exécution indépendant pour exécuter du code, récupérer des données, appeler l'API interne de l'entreprise ou gérer les tâches complexes qui lui sont assignées par les utilisateurs. Comparé à la simple inférence de modèle, ce type de flux de travail implique généralement des opérations d'exécution de programme et de coordination du système plus routinières, et nécessite donc une puissance de calcul suffisante du processeur.
Dans les applications traditionnelles de grands modèles de langage, une fois que l'utilisateur a saisi une question, le modèle génère une réponse et la charge de calcul est principalement concentrée dans l'étape d'inférence du modèle. Mais dans une application d'agent, une requête peut déclencher une chaîne d'opérations : l'agent analyse la tâche, puis appelle un outil de recherche ou une base de données, puis exécute le code, vérifie les résultats, appelle à nouveau le modèle si nécessaire, et enfin génère une réponse.
Dans ce processus, le GPU est responsable de l'exécution de tâches informatiques hautement parallèles telles que l'inférence de modèle, tandis que le CPU est responsable d'un grand nombre d'exécutions de programmes, de traitement de données, de planification de tâches et d'appel d'outils. Si le nombre d'agents continue d'augmenter, même si le GPU dispose de capacités de raisonnement suffisantes, des ressources CPU insuffisantes peuvent limiter la vitesse de traitement de l'ensemble du système.
AMD espère résoudre ce problème grâce à la configuration CPU pure Helion, fournissant un environnement d'exécution à grande échelle et évolutif pour les agents, tout en laissant l'inférence du modèle à l'infrastructure GPU indépendante pour le traitement.
Cela signifie qu'Helion n'essaie pas de remplacer complètement le GPU par le CPU, mais essaie de séparer davantage les responsabilités des deux. Pour les fournisseurs de services cloud à très grande échelle, cette conception permet à différents types de charges de travail d'utiliser des ressources informatiques qui leur conviennent mieux, évitant ainsi que des GPU coûteux ne soient occupés par un grand nombre de tâches d'exécution de programmes ordinaires.
En plus de la version CPU pure, Helion propose également des configurations de niveau entreprise combinant CPU et GPU. Cette solution peut intégrer des processeurs AMD EPYC, des accélérateurs GPU Instinct MI350P et des nœuds informatiques à usage général dans le même rack, permettant aux entreprises d'exécuter des agents, d'effectuer des inférences de modèles et de gérer des bases de données, du stockage et d'autres tâches informatiques générales dans la même infrastructure.
Selon la conception annoncée par AMD, la configuration hybride peut être équipée de jusqu'à 16 accélérateurs GPU Instinct MI350P et fournir une bande passante réseau allant jusqu'à 102 Tb/s. La bande passante du réseau est ici l'indicateur de conception de l'ensemble du système et ne signifie pas que chaque nœud informatique peut obtenir indépendamment la même bande passante. Les performances réelles des communications dépendent également de la topologie du réseau, de la configuration des ports, de la répartition du trafic et du logiciel système.
En termes de nœuds GPU, AMD propose une conception de serveur 5U utilisant huit accélérateurs Instinct MI350P. En combinant des nœuds de calcul GPU avec des nœuds CPU, les entreprises peuvent ajuster le nombre d'accélérateurs en fonction de tâches spécifiques sans avoir à fixer l'ensemble du système sur une seule configuration matérielle.
Par exemple, les systèmes qui doivent traiter de grandes quantités de données d'entreprise et exécuter des flux de travail complexes peuvent allouer davantage de cœurs de processeur ; les systèmes qui nécessitent une inférence de modèle à haut débit peuvent augmenter les ressources GPU. Les charges de travail auxiliaires telles que les bases de données et le stockage peuvent également utiliser des nœuds de calcul dédiés à usage général, réduisant ainsi la concurrence pour les ressources entre elles et les tâches effectuées par l'agent.
AMD a également conçu une variété de nœuds de calcul CPU avec différentes positions pour Helion afin de répondre à différents besoins en termes de consommation d'énergie, de densité de cœur et de performances monocœur.
Les nœuds haute densité utilisent des processeurs EPYC série 9006 avec une consommation électrique nominale de 400 watts, principalement utilisés pour maximiser le nombre de cœurs de processeur par unité d'espace. Le nœud équilibré utilise un processeur à 256 cœurs avec une consommation électrique nominale de 600 watts pour trouver un équilibre entre la densité du cœur et la puissance de calcul globale.
Pour les charges de travail qui mettent davantage l'accent sur les performances monothread, AMD propose également une configuration de processeur avec 96 cœurs et une fréquence maximale de 5 GHz. Par rapport à la simple recherche du nombre de cœurs, ce type de nœud est plus adapté aux tâches sensibles aux performances et à la vitesse de réponse d'un seul thread.
Cette conception différenciée reflète une réalité importante : les agents d'IA n'ont pas toujours besoin d'autant de cœurs de processeur. Certaines tâches peuvent être divisées en un grand nombre d'opérations parallèles, ce qui convient aux serveurs à haute densité de cœurs ; d'autres tâches sont limitées par les performances d'un seul thread, la latence de la mémoire ou la vitesse de réponse des services externes, et la simple augmentation du nombre de cœurs ne peut pas entraîner d'améliorations des performances correspondantes.
Par conséquent, Helion tente de permettre aux opérateurs de centres de données de choisir différentes configurations de processeur en fonction des charges de travail réelles, plutôt que de couvrir tous les scénarios avec une seule spécification.
En termes de dissipation thermique, Helion prend en charge à la fois les solutions de refroidissement par air et par liquide. Pour les racks dotés de dizaines de milliers de cœurs de processeur et d'équipements réseau haut débit intégrés, la conception de l'alimentation électrique et de la dissipation thermique sont des problèmes d'ingénierie qui ne peuvent être ignorés. Les serveurs haute densité peuvent améliorer l’utilisation de l’espace de la salle informatique, mais entraîneront également une charge thermique plus élevée par unité d’espace.
Le refroidissement liquide peut aider les systèmes à éliminer plus efficacement la chaleur générée par les processeurs et autres composants haute puissance, mais il nécessite également une infrastructure de refroidissement, une conception de tuyauterie et des processus de maintenance pris en charge. Le refroidissement par air peut être plus adapté à certains clients qui souhaitent continuer à utiliser les installations existantes du centre de données. AMD propose deux solutions, ce qui signifie que les partenaires peuvent choisir en fonction des conditions de la salle informatique, de l'échelle de déploiement et des coûts d'exploitation.
En plus de la configuration matérielle, Helion met également l'accent sur la conception de logiciels et de systèmes ouverts. AMD prévoit de fournir des spécifications de référence pertinentes à l'OCP afin que les partenaires puissent développer sur une base de conception commune au lieu de s'appuyer entièrement sur des systèmes fermés fournis par un seul fabricant.
OCP est une organisation industrielle qui promeut la conception matérielle de centres de données ouverts. Ses participants comprennent des fournisseurs de services cloud, des fabricants de serveurs et d'autres fournisseurs d'infrastructures. Les conceptions de référence ouvertes peuvent aider différents fabricants à intégrer des systèmes autour de spécifications matérielles communes et à fournir différentes configurations en fonction des besoins des clients.
AMD espère ainsi étendre l'écosystème d'Helion, permettant à Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, AMD, Foxconn et d'autres partenaires de développer leurs propres produits. Ce que les clients achèteront finalement, ce seront des systèmes de serveurs produits et intégrés par des partenaires, plutôt que d'acheter un ensemble complet de racks standardisés directement auprès d'AMD.
AMD a déclaré que la configuration Helion est actuellement en cours de développement avec des partenaires de l'écosystème et devrait être lancée en novembre 2026. Les conceptions pertinentes doivent encore passer par l'intégration du système, la vérification et le déploiement réel. Quelles configurations pourront finalement être proposées, quand elles seront livrées à grande échelle, et les spécifications spécifiques des produits des différents fabricants n'ont pas encore été annoncées ultérieurement.
Du point de vue de la concurrence sur le marché, Helion indique également qu'AMD étend encore le rôle des processeurs EPYC dans l'infrastructure d'IA.
Ces dernières années, la construction de centres de données IA s'est principalement concentrée sur des domaines tels que les accélérateurs GPU, l'interconnexion des serveurs et la mémoire à large bande passante. Alors que la demande de formation et d'inférence de modèles à grande échelle augmente rapidement, NVIDIA a établi des avantages évidents sur le marché avec ses produits GPU et son écosystème logiciel.
Mais à mesure que les applications d'IA entrent progressivement dans les processus métier des entreprises, les tâches que les centres de données doivent effectuer ne se limitent plus à des calculs de modèles. Les agents peuvent avoir besoin d'exécuter un grand nombre de programmes, d'accéder à des bases de données, de traiter des documents, d'exécuter du code et de coordonner plusieurs modèles simultanément. Ces opérations imposent de nouvelles exigences aux ressources CPU.
AMD espère obtenir davantage d'opportunités de marché grâce à ce changement d'infrastructure avec l'aide des processeurs EPYC à cœur élevé. En combinant la densité du cœur du processeur, l'accélération GPU et la conception de réseau à l'échelle du rack, Helion tente de fournir une plate-forme ouverte capable de s'adapter aux différentes charges de travail des agents.
Bien entendu, les 32 768 cœurs de processeur ne peuvent à eux seuls expliquer directement les performances réelles du système. Les performances finales dépendent également de la microarchitecture du processeur, de la bande passante mémoire, de la capacité du cache, de la communication entre les nœuds, de l'efficacité de la planification logicielle et du degré de parallélisme de la charge de travail. Pour les tâches qui reposent fortement sur l'inférence de grands modèles, le GPU peut toujours être un facteur critique dans la détermination du débit du système.
De même, augmenter le nombre de cœurs de processeur ne signifie pas que les tâches des agents seront accélérées proportionnellement. Si un grand nombre de tâches doivent attendre les réponses de la base de données, accéder à des réseaux externes ou appeler d'autres services, le goulot d'étranglement du système peut se déplacer au niveau du stockage, du réseau ou du logiciel. Par conséquent, la valeur d’Helion doit être mesurée en termes de performances, d’efficacité énergétique et de coût total de possession dans des applications réelles.
Dans l'ensemble, AMD Helion représente une expansion des idées de conception d'infrastructure d'IA. AMD ne met plus seulement l'accent sur le rôle des accélérateurs GPU dans l'intelligence artificielle, mais tente plutôt de fournir des solutions informatiques intégrées pour les agents depuis l'exécution des tâches, le raisonnement des modèles jusqu'au traitement des données.
À mesure que les agents d'IA assument progressivement des tâches telles que le développement de logiciels, l'automatisation d'entreprise et des flux de travail complexes, la répartition des ressources entre CPU et GPU peut devenir plus importante. Si les entreprises ont vraiment besoin de fournir un environnement d'exécution indépendant pour un grand nombre d'agents à l'avenir, alors les serveurs CPU à haute densité ont la possibilité de devenir une partie importante du centre de données d'IA.
Cependant, Helion reste une conception de référence ouverte plutôt qu'un produit mature entièrement déployé. La possibilité d'obtenir des avantages en termes de performances et de coûts dans les applications réelles dépend en fin de compte de la mise en œuvre du système par les partenaires, de la maturité de l'écosystème logiciel et des besoins réels des entreprises clientes en matière d'infrastructure informatique d'agents.
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