Kaum Nachfrage: Amazon Cloud bekommt keine neuen KI-Chips von AMD
Kunden des AWS-Cloud fragen bislang kaum KI-Chips von AMD nach. Amazon setzt auf Nvidia und eigene Entwicklungen.
(Bild: Bild erstellt mit KI in Bing Designer durch heise online / dmk)
Amazon Web Services wird in seiner Cloud zunächst keine neuen KI-Chips von AMD einsetzen. Das Unternehmen orientiere sich an der Nachfrage von Kunden, hieß es von Gadi Hutt, Senior Director für Kunden- und Produktentwicklung von Amazons Chip-Sparte Annapurna Labs. Diese sehe er bei der MI300-Reihe von AMD bislang nicht, sagte er gegenüber Business Insider.
Statt AMD: Nvidia und Trainium
Auf der Hausmesse re:Invent gab Amazon bekannt, in seinen EC2 P6-Instanzen die nächste Generation von Nvidias Blackwell-Grafikeinheiten einzusetzen. Diese bieten nach Unternehmensangaben eine 2,5-fach höhere Leistung und sind für generative KI optimiert. Gleichzeitig kündigte EC2-Instanzen und -UltraServers mit Trainium2-Chips an. Diese stammen vom Amazon-Tochterunternehmen Annapurna Labs. Dort arbeiten Entwickler bereits am Nachfolger, der energieeffizienter und viermal leistungsstärker sein soll als die aktuelle Generation.
Als AMD im vergangenen Jahr die Serienproduktion der Instinct-MI300-Beschleuniger startete, zeigte sich das Unternehmen erwartungsvoll. Der Instinct MI300X etwa ist eine günstige Alternative zu Nvidias H100-Chip. Obwohl der Umsatz von AMD mit KI-Chips in diesem Jahr ansteigt, liegt das Unternehmen im Vergleich zum Konkurrenten noch deutlich zurück. Nach Angaben des Aktien-Magazins führt Nvidia die Branche der KI-Beschleuniger mit einem Marktanteil von etwa 80 Prozent an.
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Amazon setzt weiterhin auf AMD-CPUs für Server
Einen zukünftigen Einsatz von AMDs KI-Beschleuniger schließt Hutt gegenüber dem Wirtschaftsmagazin nicht aus. In anderen Bereichen arbeitet Amazon weiterhin eng mit AMD zusammen. So setzt AWS die EPYC-Reihe als Server-Prozessoren ein. Im Vergleich mit den Xeon-CPUs des Konkurrenten Intel verfügen die AMD-Prozessoren über mehr Kerne und ein schnelleres Speicher-Subsystem, was ihnen Vorteile in rechen- und speicherintensiven Serverinstanzen bringt.
(sfe)