Avec Helios, AMD propose pour la première fois son propre système IA à l’échelle du rack : 72 GPU Instinct MI455X, des processeurs Epyc Venice, la technologie réseau Pensando et la pile ROCm dans un ensemble intégré. L’ambition n’est pas modeste : construire le rack IA le plus puissant au monde, sur la base de standards ouverts.
« Notre étoile polaire avec Helios était de construire un système exploitant toute la capacité de notre puissance de calcul, dans une architecture de rack ouverte avec des standards ouverts, et plaçant la barre plus haut en matière d’efficacité, de maintenabilité et de fiabilité. C’était la mission de l’équipe. »
C’est ainsi qu’Andrew Dieckmann, vice-président d’entreprise et DG Data Center GPU, résume la mission qu’AMD s’est fixée il y a plus d’un an. Lors de l’événement Advancing AI 2026, le moment est venu : Helios est officiellement lancé et est aujourd’hui en production.
Pourquoi un rack ?
Les racks IA traditionnels sont en réalité des empilements de serveurs GPU distincts qui communiquent entre eux via un réseau scale-out, ce qui entraîne de multiples sauts réseau, de la latence et de la congestion. Helios rompt avec ce modèle : l’ensemble du rack se comporte comme un seul système. « Le rack devient la nouvelle frontière du système », déclare Mark Chubb, vice-président d’entreprise Platform Architecture, venu du constructeur de racks ZT Systems.
Les 72 GPU partagent 31 To de mémoire HBM4 accessible via un seul saut de commutateur, avec une bande passante scale-up de 260 To/s. Chaque GPU communique avec n’importe quel autre GPU à une vitesse identique, quel que soit son emplacement dans le rack, de sorte que le logiciel n’a pas à se soucier de la topologie.
Les chiffres de l’ensemble sont vertigineux : 2,9 exaflops de calcul FP4 et 1,4 exaflops FP8 par rack, 1,7 pétaoctet par seconde de bande passante mémoire et 43 To/s de bande passante scale-out vers le reste du centre de données.
Dix-huit plateaux de calcul, six plateaux de commutation
Physiquement, Helios est un rack ORW (Open Rack Wide, développé avec Meta) à double largeur de 1,2 sur 1,3 mètre et d’une hauteur de 44OU. Il accueille dix-huit plateaux de calcul (compute trays) et six plateaux de commutation (switch trays), connectés à l’arrière par quatre cassettes interchangeables avec un câblage entièrement en cuivre.
Chaque plateau de calcul de seulement 10U contient quatre GPU Instinct MI455X refroidis par liquide et un processeur Epyc Venice SP7 qui participe directement au domaine mémoire via des connexions Infinity Fabric cohérentes à 256 Go/s par GPU. Un tel plateau pèse environ 77 kilogrammes et compte 576 connexions différentielles : une force de 120 kilogrammes est nécessaire pour l’insérer.
Le plateau de commutation va encore plus loin : 1 728 connexions et 310 kilogrammes de force de poussée, d’où les leviers remarquablement longs qui servent de point d’appui. À l’intérieur se trouvent chaque fois deux ASIC de commutation Broadcom Tomahawk 6. Douze ASIC de commutation connectent ainsi tous les GPU dans une structure multi-plans à saut unique basée sur l’UALink over Ethernet (UALoE). Fait notable : tout reste maintenable à l’intérieur du rack. Les plateaux coulissent complètement pour le remplacement des barrettes DIMM ou des cartes, sans avoir besoin d’un élévateur de serveur ou d’un chariot de maintenance.
Pensando lie le tout
Le réseau n’est pas un détail mais un élément crucial d’Helios, et c’est là qu’intervient la division Pensando d’AMD. « L’IA évolue à la vitesse du transport des données », affirme Krishna Doddapaneni, vice-président d’entreprise chez Pensando. Trois réseaux collaborent.
À l’avant, le DPU Pensando Salina 400 gère le réseau front-end : une carte programmable qui décharge le processeur de la virtualisation réseau, du pare-feu, du chiffrement et des services de stockage NVMe, incluant une interface clé-valeur pour le trafic de cache KV des modèles d’IA, de plus en plus important. Le réseau scale-up connecte les 72 GPU via UALoE pour former ce domaine mémoire logique unique.
Et pour le scale-out vers des milliers de GPU, chaque GPU dispose de trois NIC IA Pensando Vulcano 800G, offrant ensemble 2,4 térabits par seconde par GPU. Le Vulcano programmable prend en charge, outre le RoCE standard, de nouveaux protocoles de transport tels que le MRC, qu’AMD a développé en collaboration avec OpenAI.
Conçu pour l’échec
Avec un système de cette envergure, les pannes ne sont pas un risque mais une certitude, et Helios est donc conçu autour de la défaillance. Si un commutateur tombe en panne ou si un plateau de commutation doit être remplacé ? Ce n’est pas une catastrophe : le trafic est automatiquement redirigé et le travail d’entraînement se poursuit avec temporairement un peu moins de bande passante, au lieu de s’interrompre.
La gestion est également redondante : l’AMD Fabric Manager s’exécute en triple exemplaire sur la puissance de calcul des plateaux de commutation eux-mêmes, de sorte que même la défaillance d’une instance de gestion n’affecte pas la structure. Grâce aux pods virtuels, un opérateur peut en outre diviser le rack en sous-clusters isolés par locataire : si un pod tombe en panne, les autres ne s’en aperçoivent pas. Le contrôle du réseau repose sur l’open source SONiC, et tout ce qu’AMD ajoute est reversé en amont (upstream).
Les clients font la queue
Le meilleur indicateur est la clientèle. OpenAI a signé l’automne dernier un contrat pluriannuel de six gigawatts, Meta a suivi en février avec un accord tout aussi important concernant des GPU personnalisés, et Microsoft a annoncé en début de semaine un déploiement massif d’Helios sur Azure.
Lors de l’événement lui-même, un accord multi-gigawatt avec Anthropic s’y est ajouté, incluant une collaboration technique à long terme. Avec Oracle et une série de néoclouds, AMD prévoit de déployer plusieurs gigawatts d’infrastructure Helios au cours de l’année à venir.
Et CUDA, l’éternel obstacle ? Dieckmann balaie la question : « Auparavant, je parlais régulièrement de CUDA avec les clients. Aujourd’hui, je n’ai presque plus aucune conversation à ce sujet. C’est un non-événement. Tout le monde programme à des niveaux d’abstraction plus élevés, et les agents d’IA aident les clients à optimiser pour notre plateforme. Les obstacles logiciels sont beaucoup plus faciles à surmonter qu’il y a quelques années. »
À notre question sur la chaîne d’approvisionnement, qui n’est pas un détail pour un système comportant autant de composants, Dieckmann répond qu’AMD prend lui-même les commandes : « Nous ne vendons pas Helios comme un système AMD, mais nous travaillons avec l’ensemble de l’écosystème pour garantir que toutes les pièces sont disponibles dans les bonnes quantités, au bon moment et avec la qualité requise. Nous y avons travaillé pendant de très nombreux mois. »
Face à Vera Rubin
AMD positionne Helios frontalement face au futur Vera Rubin NVL72 de Nvidia et revendique 15 % de puissance de calcul FP4 en plus, 50 % de mémoire HBM en plus, 50 % de bande passante scale-out supplémentaire et jusqu’à 30 % de jetons (tokens) en plus par euro.
Une certaine nuance est toutefois de mise. Vera Rubin a été annoncé au CES et paraîtra, tout comme Helios, au second semestre : AMD compare donc ses mesures et modèles aux spécifications publiées d’un rack qui n’est pas encore non plus chez les clients, tandis que Nvidia promet de son côté cinq fois les performances d’inférence de Blackwell et des coûts de jetons dix fois inférieurs.
Et malgré le « non-événement » de Dieckmann : le gros des outils et des développeurs d’IA vit toujours dans l’écosystème CUDA, et Nvidia intègre son nouveau rack dans une base de clients qui utilise déjà massivement Blackwell aujourd’hui. La charge de la preuve incombe au challenger.
La tendance est néanmoins claire : pour la première fois, AMD met en avant un rack complet qui n’a rien à envier sur le papier, avec l’Instinct MI455X comme moteur, l’Epyc Venice comme chef d’orchestre et un écosystème ouvert comme argument de vente. Les signatures de gigawatts d’OpenAI, Meta, Anthropic et Microsoft montrent que les plus gros acheteurs croient en cette histoire, ne serait-ce que pour ne plus dépendre d’un seul fournisseur.
Au second semestre, Helios devra prouver dans de vrais centres de données que les spécifications papier se transforment aussi en jetons actifs. Ce n’est qu’alors que nous saurons si le rack d’AMD est une alternative à part entière ou surtout un excellent argument de négociation face à Nvidia.