AMD oferece computação full-stack para a era da IA agêntica

A AMD (NASDAQ: AMD) lançou hoje seu portfólio de infraestrutura de IA de próxima geração e de IA física no âmbito do Advancing AI 2026, liderado pelas soluções em escala de rack AMD Helios, que já estão em produção para serem implantadas por empresas líderes de IA em escala de gigawatts.
 

À medida que a IA se expande do treinamento para a inferência e as cargas de trabalho agênticas, a demanda por computação acelera rapidamente. A AMD oferece uma plataforma de IA aberta e full-stack que proporciona aos clientes a flexibilidade de implantar a computação adequada para cada carga de trabalho.
 

“A próxima fase da IA abrangerá modelos de fronteira, agentes e IA física, criando novas oportunidades para levar a inteligência a todos os lugares”, declarou a Dra. Lisa Su, presidente e CEO da AMD. “Tornar esse potencial realidade exigirá o esforço conjunto de toda a indústria. A AMD está se associando a diversos atores do ecossistema para oferecer computação líder e plataformas abertas que proporcionem aos clientes o desempenho, a flexibilidade e a liberdade de escolha necessários para escalar a IA desde o data center até a borda da rede”.
 

AMD Helios: A solução de IA em escala de rack de maior desempenho
 

Oferecer IA de fronteira requer uma arquitetura de rack completamente integrada, onde cada componente do stack supere os limites do desempenho. As soluções em escala de rack AMD Helios são projetadas para isso, com silício cootimizado que abrange 72 GPUs de alto desempenho AMD Instinct™ MI455X e 18 potentes CPUs AMD EPYC™ de 6ª geração “Venice”, conectadas por meio de soluções de rede front-end, de escalabilidade vertical (scale-up) e horizontal (scale-out) AMD Pensando™, e aceleradas pelo software aberto AMD ROCm™. O AMD Helios combina um desempenho computacional líder, capacidade de memória e largura de banda de rede para oferecer até 30% mais tokens por dólar que a solução concorrente líder[1].
 

Destacados laboratórios de IA e provedores de nuvem estão escolhendo o AMD Helios por seu desempenho aberto e de pilha completa. Entre eles estão OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft, Oracle, HUMAIN, Tensorwave, Vultr, Cirrascale e outros. Os sistemas estarão disponíveis por meio dos principais fabricantes de equipamentos originais (OEMs), incluindo Bull, HPE, Lenovo e Supermicro, bem como dos parceiros de infraestrutura Sanmina e Wiwynn.
 

No evento Advancing AI, os parceiros da AMD detalharam como implantam a infraestrutura de IA da AMD em larga escala para tarefas de treinamento e de inferência de fronteira:

• A Anthropic e a AMD aprofundaram os detalhes do acordo estratégico anunciado na quarta-feira para implantar até 2 gigawatts de GPUs AMD Instinct MI455X em soluções em escala de rack AMD Helios. Ambas as empresas iniciam uma colaboração de engenharia plurianual para utilizar o Claude com o fim de acelerar o desenvolvimento de software da AMD. Especificamente, as equipes utilizarão o Claude para otimizar as cargas de trabalho das GPUs AMD Instinct e acelerar o desenvolvimento do software ROCm. A AMD também adotará amplamente o Claude em suas equipes de engenharia e desenvolvimento de produtos.
• A OpenAI e a AMD colaboram na otimização de toda a pilha de IA, desde o silício até o software. Aproveitando o framework de trabalho Triton da OpenAI com o software AMD ROCm, as empresas otimizam as cargas de trabalho do tipo GPT nas GPUs AMD Instinct MI455X e nos racks AMD Helios. A OpenAI prevê colocar em operação os sistemas Helios a partir do quarto trimestre de 2026, acelerando sua implantação ao longo de 2027.
• A Meta e a AMD co-projetam arquiteturas para implantações em escala de gigawatts, otimizando toda a pilha de computação de IA da AMD para as cargas de trabalho da Meta. Atualmente, a Meta está validando as plataformas de CPUs AMD EPYC de 6ª geração em seus laboratórios e começou a testar e validar cargas de trabalho em racks AMD Helios enquanto se preparam para sua implantação em larga escala.
• A Cerebras e a AMD colaboram para oferecer uma solução combinada que integra a computação de IA de latência ultra-baixa da Cerebras e a infraestrutura em escala de rack de alto desempenho do AMD Helios, com o objetivo de melhorar a eficiência, escalabilidade e viabilidade econômica do serviço de inferência de latência ultra-baixa.

Oferecendo as CPUs e GPUs para data centers de maior desempenho 
 

Os processadores AMD EPYC de 6ª geração oferecem o portfólio de CPUs de servidor mais amplo da indústria para IA agêntica[2], abrangendo cargas de trabalho na nuvem, corporativas, de propósito geral e de computação de alto desempenho (HPC). Com um desempenho líder por núcleo e a maior densidade de threads[3], tornam possível a maior quantidade de agentes por watt, por dólar e por rack.[4] [5] [6] Para os nós host de IA, as CPUs AMD EPYC de 6ª geração oferecem a velocidade e a largura de banda de memória necessárias para manter os aceleradores completamente alimentados. Por fim, para servidores de propósito geral, trazem um desempenho e uma eficiência energética líderes para executar aplicações críticas para os negócios e tarefas de suporte de IA.
 

Com as GPUs AMD Instinct™ Série MI400, a AMD oferece um desempenho potente para cargas de trabalho na nuvem, corporativas e de HPC. Las GPUs AMD Instinct MI455X proporcionam um desempenho de tokens 34 vezes superior em comparação com as GPUs MI355X[7]. Para cargas de trabalho de alta precisão, o acelerador AMD Instinct™ MI430X é o mais avançado para HPC e IA soberana, com até 288 TFLOPS de desempenho FP64 baseado em hardware para computação científica. Os aceleradores Instinct MI430X estão impulsionando a próxima onda de supercomputadores de classe exaescala nos Estados Unidos e Europa.

A AMD também lançou a GPU AMD Instinct MI350P, trazendo uma aceleração de IA fluida para a infraestrutura existente com uma economia de tokens líder. As GPUs AMD Instinct MI350P oferecem até 4,2 vezes mais tokens por segundo por dólar que a concorrência.[8] 
 

Impulsionando o ecossistema de software aberto 
 

Para os desenvolvedores, o AMD ROCm representa a plataforma de software aberto que conta com o desempenho, a flexibilidade e o suporte do ecossistema requeridos para criar e implantar IA em hardware AMD. Partindo dessa base, a AMD apresenta o ROCm.ai, uma plataforma de desenvolvimento impulsionada por IA que ajuda os desenvolvedores a compilar, otimizar e implantar software para GPU de forma mais rápida em todas as plataformas da AMD. O ROCm.ai aproxima a programação de GPU assistida por IA dos desenvolvedores ao permitir que agentes de programação populares como Claude, Codex e Cursor entendam de forma nativa as plataformas da AMD e o ROCm.
 

O ROCm.ai está acelerando a habilitação de software para as GPUs AMD Instinct MI455X ao mesmo tempo que otimiza seu desempenho. Os principais ambientes de desenvolvimento de código aberto, incluindo PyTorch, Hugging Face, vLLM e SGLang, já estão habilitados nos modelos MI455X e mostram excelentes resultados.
 

Acelerando a infraestrutura de IA de próxima geração 
 

A AMD prolongará seu ritmo anual de inovação em CPU, GPU, redes e soluções em escala de rack até o ano de 2030. A empresa compartilhou novos detalhes sobre seus roadmaps, que incluem:

• As CPUs para servidores EPYC de próxima geração, baseadas na arquitetura “Zen 7”, chegarão em 2028. Espera-se que as CPUs “Florence”, “Ferrara” e “Fidenza” ampliem a liderança da AMD em densidade, desempenho, desempenho por dólar investido no sistema e desempenho por watt.
• As CPUs “Ravenna”, baseadas na arquitetura “Zen 8”, chegarão em 2030 e são projetadas para manter a liderança da AMD em CPUs para servidores.
• As GPUs AMD Instinct Série MI500 de próxima geração chegarão em 2027, com tecnologias de computação, memória e interconexão de nova geração para oferecer um desempenho líder.
• As GPUs AMD Instinct Série MI600 chegarão em 2028.
• A solução em escala de rack AMD Helios 500 de próxima geração será impulsionada por GPUs AMD Instinct Série MI500 e CPUs AMD EPYC “Verano”, com soluções de rede avançadas Pensando “Como” e “Monza”. A esta seguirá a solução em escala de rack AMD Helios 600, impulsionada por GPUs AMD Instinct Série MI600, CPUs EPYC “Ferrara” e soluções de rede Pensando “Palma” e “Levanzo”.
   

Escalando a IA na empresa 
 

Grandes corporações de referência operam com infraestrutura AMD, desde data centers na nuvem, híbridos e locais, até frotas de PCs equipadas com IA. As tecnologias da AMD ajudam os clientes a escalar rapidamente e acelerar sua transformação corporativa.
 

No evento Advancing AI, a AT&T ilustrou como está implantando uma IA corporativa flexível utilizando tecnologia da AMD em ambientes de nuvem, locais e isolados. A AT&T também utiliza GPUs da AMD Instinct e o software ROCm para potencializar seu modelo OTel 2.0, um modelo de código aberto treinado especificamente para telecomunicações.
 

Com a plataforma de desenvolvimento AMD Ryzen™ AI Halo, a AMD oferece o desempenho, a eficiência e a simplicidade que tornam acessível o desenvolvimento local de IA. Mais plataformas AMD Ryzen AI Halo, impulsionadas por processadores AMD Ryzen™ AI Max PRO 400, estarão disponíveis no final deste ano por meio da AMD e de seus parceiros fabricantes.
 

A Cisco e a AMD colaboram para combinar os motores de inferência de alto desempenho da AMD, incluindo os sistemas AMD Ryzen AI Halo, com as capacidades de rede, observabilidade e segurança da Cisco, de maneira que as empresas possam implantar e gerenciar IA agêntica híbrida e local em larga escala.
 

Avançando na nova fronteira da IA física 
 

À medida que a IA se expande pela nuvem, pela empresa e pelos sistemas locais, a próxima fronteira consiste em levar a inteligência às máquinas que percebem, raciocinam e agem no mundo físico. Apoiando-se em uma longa trajetória em robótica com FPGAs e SoCs adaptativos da AMD, a empresa apresentou soluções AMD Kria™ AI, ampliando as capacidades robóticas da empresa desde o corpo do robô até o seu cérebro. A AMD unifica de forma única a percepção de IA, o raciocínio, a tomada de decisões agêntica e o controle em uma só plataforma para oferecer o desempenho exigido pelos sistemas robóticos do mundo real mais exigentes.
 

O portfólio inclui os novos sistemas em módulo (SOMs) AMD Kria AI, impulsionados pelos novos processadores AMD Ryzen AI Embedded Série X100, e a plataforma de desenvolvimento de robótica AMD Kria AI, a primeira plataforma integrada, aberta e pronta para usar destinada à robótica autônoma que combina capacidade de computação de CPU, GPU, NPU e FPGA. Junto com um ecossistema de software aberto ampliado, as soluções AMD Kria AI eliminam a dependência de um único fornecedor e ajudam desenvolvedores e clientes a acelerar o caminho desde o protótipo até a produção para a próxima geração de sistemas de IA física.
 

Recursos de apoio

• Siga a AMD no Advancing AI 2026 (Kit de imprensa)

• Assista à reprise do keynote do AAI

[1] Based on AMD Performance Labs estimates as of July 2026, tokens-per-dollar performance was calculated using the Kimi K2 Thinking workload (32K input / 8K output) on an AMD Helios rackscale solution compared to an NVIDIA Vera Rubin NVL72 rack. Results reflect estimated aggregate throughput across low, medium, and high-interactivity operating points and hourly pricing projection of system GPUs based on market conditions. System configurations may vary by manufacturer and may produce different results. MI400-025

[2] EPYC-068 – The AMD EPYC server CPU portfolio spans the industry’s broadest ranges of data center deployments, from general-purpose enterprise, cloud, telecom, SMB, and HPC systems to emerging AI environments including sandboxed agentic AI deployments and GPU head node servers. AMD EPYC 6th Generation platforms extend this breadth by uniquely combining high core and thread density of up to 512 threads, advanced memory bandwidth of up to 16 channels of 12.8 GT/s MRDIMM support, next-generation PCIe® Gen 6 connectivity, and select SKUs with boost frequencies up to 5 GHz.

[3] EPYC-025D: As of July 2026, 6th Gen EPYC 9996 has 256 cores and 512 threads with SMT enabled which is higher than any

[4] 9xx6-012: Based on estimated performance data for Nvidia, Intel®, and AMD EPYC™ Server Processors for Agentic AI, the AMD EPYC9996 provides the most agents per rack at a 100Kw power envelope per rack.

Compared to the cores per rack of Nvidia Vera (88c) powered server racks:

– The AMD EPYC 9996 (256C) provides 2.08x the cores (and threads with SMT) per rack

– The AMD EPYC 9965 (192C) provides 1.86x the cores (and threads with SMT) per rack

– The Intel Xeon 6980P (128C) provides 1.24x the cores (and threads with SMT) per rack

Source: https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/solutions/ai/methodology-description.pdf

Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration.

[5] 9xx6-013: Comparison based on published Top-of-stack core counts and 1Ku pricing for estimated highest Agents / CPU $ and threads / CPU $ AMD EPYC™ 9006 (512 threads), AMD EPYC™ 9005 (384 threads), and Intel® Xeon® 6 (256 threads) SKUs as of 7/22/2026. Threads derived as 2 threads per core (SMT). Intel and Xeon are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries. Source: https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/solutions/ai/methodology-description.pdf Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration.

[6] 9xx6-014: Comparison based on published Top-of-stack core counts and CPU W, Default CPU Power for 6th Gen EPYC, and TDPs for 5th Gen EPYC, Intel® Xeon®, and Nvidia Vera for estimated Highest Agents / CPU W across AMD EPYC™ 9956 (400W Default CPU Power), AMD EPYC™ 9965 (500W TDP), Nvidia Vera (450W TDP), ARM AGI (300W TDP), and Intel® Xeon® 6980P (500W TDP) powered servers as of 7/22/2026. 2 threads per core (SMT). 1 thread per core for ARM AGI.

Starting with the 6th Gen AMD EPYC™ server processor family, AMD uses Default CPU Power to describe processor power consumption, succeeding AMD’s historical TDP reference. Default CPU Power reflects total power consumed across the processor’s compute and I/O dies for the stated performance target. Default CPU Power and TDP may both serve as processor power references for product comparison, platform planning, and performance-per-watt analysis. Agent counts are estimates derived from available CPU thread resources used as a proxy under a consistent theoretical workload. Actual agent capacity and throughput will vary based on workload, model, memory, software, orchestration, and system configuration. Intel Xeon TDP from ark.intel.com. Nvidia Vera TDP from https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-vera-cpu-sets-a-new-standard-for-agentic-workloads-in-ai-factories/. ARM AGI Specifications from Link

[7] MI400-020: Based on measurements and calculations by AMD Performance Labs in July 2026, for the AMD Instinct™ MI455X GPU to determine measured token throughput at high, medium and low interactivity points run on Deepseek V4 Flash with FP4 serving compared to AMD Instinct™ MI355X GPU. System manufacturers may vary configurations, yielding different results.

[8] MI350P-007: Based on AMD internal testing (July 2026), on a (1x) AMD Instinct MI350P GPU vs (1x) NVIDIA H200 NVL GPU on the Llama 3.3 70B Instruct (FP8) online serving output-throughput per dollar (tok/s/USD) comparison at ISL/OSL 1024/1024 across concurrency levels 1, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512; median of 3 runs per point. MI350P based server internal AMD estimated pricing as $327,238.40 USD. RTX_PRO_6000 based server public list price reported on OEM website as $265,928.24 USD as of 7/16/2026. Stated results are the peak per-concurrency ratios: MI350P served via AIMS silogenai/aim-instinct-meta-llama-llama-3-3-70b-instruct:0.12.0-rc6; H200 NVL via NVIDIA NIM nvcr.io/nim/meta/llama-3.3-70b-instruct:2.0.6; RTX PRO 6000 via NVIDIA NIM nvcr.io/nim/meta/llama-3.3-70b-instruct:2.0.6. Configuration: 8x AMD Instinct MI350P PCIe Card (CDNA4, gfx950, 128 CUs, 144 GB HBM3E, SPX compute / NPS1), vBIOS 113-350P-01-1K1-000A, GPU driver 6.19.13-2353916.24.04, ROCm 7.14.0 (AMD-SMI 26.5.0); host 2P AMD EPYC 9455 (48-core), Dell PowerEdge XE7745, BIOS 1.7.6, microcode 0xb002162, SMT Enabled, Ubuntu 24.04.4 LTS, Linux 6.8.0-124-generic || NVIDIA RTX PRO 6000: 8x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, vBIOS 98.02.8D.00.01, GPU driver 595.45.04, CUDA 13.2; host 2P AMD EPYC 9455 (48-core), Dell PowerEdge XE7745, BIOS 1.6.4, microcode 0xb00215a, SMT Enabled, Ubuntu 24.04.4 LTS, Linux 6.8.0-124-generic. Sever manufacturers may vary configurations, yielding different results. Results may vary due to factors including system configurations, software versions and BIOS settings.