AMD bringt X100-Chips auf Zen-5-Basis für Roboter mit 24/7-Betrieb und 10-Jahres-Lebensdauer

AMD hat spezialisierte Versionen seiner Strix-Halo-Hybridchips vorgestellt, die unter der Bezeichnung X100-Serie für physische KI-Systeme in der Robotik gedacht sind. Diese Chips teilen ähnliche Spezifikationen mit dem Client-Prozessor Ryzen AI Max, sind jedoch für den kontinuierlichen 24/7-Betrieb und eine Lebensdauer von zehn Jahren ausgelegt. Es sind drei Modelle erhältlich: der X199 mit 16 Zen-5-Kernen und 40 RDNA-3.5-Compute-Units, der X188 mit 12 Kernen und 32 Compute-Units sowie der X168 mit 8 Kernen und 32 Compute-Units. Sie bieten Taktfrequenzen von bis zu 5,1 GHz, unterstützen bis zu 128 GB Unified Memory, enthalten eine XDNA-2-NPU mit 50 TOPS Leistung, eine konfigurierbare TDP von 45 bis 120 W und einen Betriebstemperaturbereich von -40 °C bis 105 °C. AMD gibt an, dass der Flaggschiff-Prozessor X199 den Intel Core Ultra X7 358H im GeekBench 6.1 um das 1,2-fache, im PassMark um das 1,3-fache und bei SPECrate 2017 Integer-Tests um das 1,5-fache übertrifft, sowie in Vulkan um das 1,4-fache und in OpenGL-Grafikbenchmarks um das 1,7-fache. Bei physischen KI-Aufgaben erreichte er bei einer TDP von 45 W in einem Llama-Benchmark mit Vulkan-Backend eine 1,4-fach niedrigere Time-to-First-Token und eine 3,5-fach höhere Token-pro-Sekunde-Rate. Allerdings war der Vergleich nicht ganz fair: AMD verwendete den Ryzen AI Max 395+, der als X199 auf einem Referenzboard konfiguriert war, während Intels Chip bei 30 W TDP getestet und die Leistung mithilfe öffentlicher Benchmark-Skalierungsfaktoren auf 45 W skaliert wurde. AMD bietet die X100-Chips auch als Teil des Kria System on Module (SOM) an, einer integrierten Plattform im Format 120x120 mm, die dem COM-HPC-Formfaktor entspricht, einen AMD Spartan UltraScale+ FPGA sowie Schnittstellen für Kameras, industrielle Netzwerke und Sensoren umfasst. In Benchmarks, die von Open Navigation und Mimix in Auftrag gegeben wurden, wurde der AMD X100 Kria mit dem Nvidia Thor T5000 verglichen, allerdings wurde dabei ein Jetson AGX Thor Developer Kit einem Mini-PC mit einem ähnlich konfigurierten Ryzen AI Max+ 395 gegenübergestellt. AMD bewirbt sein HIPIFY-Tool zur Konvertierung von CUDA-Code in AMD HIP C++ und gibt eine Automatisierungsrate von 70–80 % für Portierungsaufwand an; 15 CUDA-Anwendungen mit 1199 Codezeilen wurden erfolgreich portiert. AMD plant, mit Spartan UltraScale+, Zynq UltraScale+ und Versal AI Edge Gen 2 FPGAs eine umfassende Lösung für humanoide Roboter aufzubauen.