หัวข้อ: AMD เปิดตัวระบบ Helios AI Rack Scale ท้าชน Nvidia

ผู้ผลิตชิป AMD กำลังมุ่งเป้าไปที่คู่แข่ง Nvidia ด้วยการเปิดตัวฮาร์ดแวร์ล่าสุด: ระบบ rack-scale (ระบบที่รวมโปรเซสเซอร์หลายตัวในหน่วยเดียว) ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับความต้องการด้านการประมวลผลของห้องปฏิบัติการ AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ในการประชุม Advancing AI ที่ขายบัตรหมดเกลี้ยงในซานฟรานซิสโกเมื่อวันพฤหัสบดีที่ผ่านมา AMD Chair และ CEO Dr. Lisa Su ได้โปรโมทระบบ AI rack ใหม่ที่เรียกว่า Helios — พร้อมกับรายชื่อลูกค้าที่เพิ่มขึ้น รวมถึง Microsoft — ขณะที่บริษัทเตรียมจัดส่งสินค้าภายในปีนี้ Su ยังได้นำเสนอชิปใหม่ล่าสุดของบริษัทที่ออกแบบมาเพื่อป้อนความต้องการของอุตสาหกรรม AI ที่ต้องการพลังการประมวลผลมหาศาล ระบบ rack จะรวมโปรเซสเซอร์หลายตัวเข้าเป็นหน่วยเดียวที่มีประสิทธิภาพสูง สร้างขึ้นสำหรับ data center (ศูนย์ข้อมูล) ซึ่งใช้ฝึกและรันโมเดล AI และงานที่ต้องใช้การประมวลผลสูงอื่นๆ Su เรียก Helios ว่าเป็น “AI rack ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด” ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี พร้อมเสริมว่ามัน “ถูกสร้างขึ้นเพื่อฝึกและรันโมเดล frontier (โมเดลที่ล้ำสมัย) ที่ท้าทายที่สุดในโลกในระดับขนาดใหญ่” ระบบนี้จะถูกนำไปใช้โดยบริษัท AI ชั้นนำในระดับ gigawatt (หน่วยวัดพลังงาน) ตามที่บริษัทกล่าว Nvidia เคยครองตลาดนี้ด้วยระบบ rack-scale Vera Rubin และ Grace Blackwell มาโดยตลอด AMD กำลังมองหาโอกาสเข้ามามีส่วนร่วมอย่างชัดเจน และเมตริกประสิทธิภาพของ Helios ดูเหมือนจะทำให้มันมีโอกาสจริง โดยเอาชนะ Vera Rubin ในหลายเมตริก ตามรายงานของ The Register Helios ซึ่งถูกเปิดเผยในปี 2025 และแสดงบนเวทีในเดือนมกราคมที่ CES 2026 มีลูกค้าที่มีชื่อเสียงหลายรายแล้ว รวมถึง OpenAI, Meta, Oracle, Anthropic และ Microsoft ซึ่งทั้งหมดมีแผนที่จะนำระบบไปใช้ Satya Nadella CEO ของ Microsoft กล่าวเมื่อวันจันทร์ว่าบริษัทจะขยายโครงสร้างพื้นฐาน Azure ด้วย Helios ในขณะเดียวกัน Anthropic และ AMD ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์เมื่อวันพุธเพื่อปรับใช้ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) สูงสุดสอง gigawatt ผ่านระบบ rack ใหม่ AMD ยังได้เปิดตัว Venice-X CPU (หน่วยประมวลผลกลาง) เมื่อวันพฤหัสบดี ซึ่งออกแบบมาสำหรับ data center และเพื่อจัดการกับงานที่ต้องใช้การประมวลผลสูง Venice-X คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2027 ระหว่างการกล่าวสุนทรพจน์ Su ได้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมชิป โดยอ้างว่าภายในปี 2030 ชิปที่ขับเคลื่อน AI จะกลายเป็นส่วนสำคัญของตลาดการประมวลผลโดยรวม เนื่องจากอุตสาหกรรม “กำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในความต้องการด้านการประมวลผล” ซึ่งขับเคลื่อนโดยการเพิ่มขึ้นของ agentic AI (AI ที่สามารถดำเนินการหลายขั้นตอนได้เอง) เธอกล่าว “เมื่อคุณขอให้ agent (ตัวแทน) ทำอะไรบางอย่าง มันจะมีหลายขั้นตอน และมันต้องใช้เหตุผล และต้องเรียกใช้เครื่องมือ และต้องเข้าถึงข้อมูล และต้องทำซ้ำไปเรื่อยๆ จนกว่าจะแก้ปัญหาได้ ดังนั้นคุณต้องใช้ GPU จำนวนมากเพื่อทำทั้งหมดนั้น” ผู้บริหารกล่าว “ตอนนี้เราคาดว่าภายในปี 2030 ตลาด AI accelerator (ตัวเร่งความเร็ว AI) จะมีมูลค่าประมาณ 1.4 ล้านล้านดอลลาร์” Su กล่าว “นั่นหมายความว่าภายในสิ้นทศวรรษนี้ ตลาด AI accelerator จะมีขนาดใกล้เคียงกับตลาดเซมิคอนดักเตอร์ทั้งหมดในปัจจุบัน” “เราคาดว่า GPU จะครองส่วนใหญ่ของตลาดนั้น เพราะอัลกอริทึม…”

แหล่งที่มา: techcrunch

คำศัพท์เทคนิคที่น่าสนใจ

• rack-scale – ระบบที่รวมโปรเซสเซอร์หลายตัวเข้าเป็นหน่วยเดียวในตู้แร็ค เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล
• data center – ศูนย์ข้อมูลที่ใช้เก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ มักมีเซิร์ฟเวอร์และระบบเครือข่ายจำนวนมาก
• frontier model – โมเดล AI ที่ล้ำสมัยและมีความสามารถสูงสุดในปัจจุบัน เช่น GPT-4 หรือ Gemini
• gigawatt – หน่วยวัดพลังงานไฟฟ้า เท่ากับ 1,000 ล้านวัตต์ ใช้บอกถึงปริมาณพลังงานที่ระบบต้องการ
• GPU – หน่วยประมวลผลกราฟิก ทำหน้าที่ประมวลผลภาพและคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เหมาะกับงาน AI
• CPU – หน่วยประมวลผลกลาง ทำหน้าที่เป็นสมองหลักของคอมพิวเตอร์ ควบคุมการทำงานทั่วไป
• agentic AI – AI ที่สามารถดำเนินการหลายขั้นตอนได้เองโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีคนควบคุมตลอดเวลา
• agent – ตัวแทนอัจฉริยะที่ทำงานอัตโนมัติ สามารถตัดสินใจและดำเนินงานตามที่ได้รับมอบหมาย
• AI accelerator – ฮาร์ดแวร์พิเศษที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการทำงานของ AI เช่น GPU หรือ TPU