Flaschenhals CPU: Wie AMD Intel beim KI-Beschleunigen überholt

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AMD zeigt mit dem EPYC 9575F, dass starke GPUs wie die Instinct MI300X ohne passende CPU an Leistung verlieren. Intels Xeon gerät dabei unter Druck - besonders bei KI-Inferenzen unter Latenz. Wer spart, verliert.

Flaschenhals CPU: Wie AMD Intel beim KI-Beschleunigen überholt

Wenn die GPU rennt - aber die CPU lahmt

Ein starker Beschleuniger macht noch keine schnelle KI. Diese Erkenntnis trifft derzeit vor allem jene, die auf reine GPU-Power setzen und den Rest der Plattform vernachlässigen. AMD hat genau hier angesetzt und beim Event Advancing AI ein Szenario gezeigt, das vielen CTOs die Laune verderben dürfte. Der neue EPYC 9575F tritt mit der Instinct MI300X gegen Intels Xeon 8592+ an - identisches GPU-Setup, gleiche Workloads. Doch das Ergebnis spricht Bände: Die CPU entscheidet, wie schnell Künstliche Intelligenz wirklich laufen darf.

Was passiert, wenn Xeon bremst

AMD zeigt am Beispiel von Llama 3.1 mit 8 Milliarden Parametern, dass die Performance im Inferencing mit dem EPYC-Setup rund 6% über dem Intel-System liegt. Kein gewaltiger Unterschied - bis man die größeren Modelle auspackt. Dann springt der Vorsprung auf bis zu 17%. Noch spannender wird es bei Latenzanforderungen. Unter einem 300-Millisekunden-Limit ist das Xeon-System praktisch blind - es liefert kaum brauchbare Ergebnisse. Der EPYC dagegen verarbeitet deutlich mehr Anfragen, teils mit zehnfach höherem Goodput. Nicht wegen überlegener GPU, sondern weil die CPU Schritt halten kann.

Stromzähler vs. Plattformbalance

Wer denkt, Performance sei alles, vergisst den Stromzähler. AMD bringt in der aktuellen Generation eine Effizienz mit, die beeindruckt: Im Zusammenspiel mit der MI300X erzielt der EPYC 9575F eine fast 30-fache Effizienzsteigerung gegenüber 2020. Diese Zahl klingt wie Marketing, basiert aber auf konkreten Metriken. Wer weniger Strom für die gleiche Arbeit verbraucht, kann mehr Acceleratoren pro Rack unterbringen - und das spart nicht nur Geld, sondern auch Kühlleistung.

Intels Antwort: Defensive oder Verdrängung?

Intel bleibt nicht untätig. Mit Verweisen auf optimierte Software und proprietäre AMX-Beschleuniger versucht man, AMDs Darstellung zu relativieren. Das wirkt defensiv - zumal Benchmark-Ergebnisse unter der Prämisse Ihr habt nicht sauber optimiert argumentativ dünn sind. AMD hingegen liefert eine Plattform, die vom Speicher bis zum Cache-Coherence-System stimmig ist. Weniger Frickelei, mehr Planbarkeit - besonders wichtig in großen KI-Infrastrukturen, die nicht von Tuning, sondern von Stabilität leben.

Was der Vergleich wirklich zeigt

Im Kern geht es hier nicht um Fanboy-Duelle. AMDs Präsentation zeigt: Wer heute KI aufbauen will, muss ganzheitlich denken. GPUs mit viel HBM sind nur dann effektiv, wenn die CPU nicht bremst. AMDs Plattformstrategie wirkt derzeit geschlossener. Der EPYC 9575F unterstützt die MI300X nicht nur - er kitzelt deren Leistung gezielt heraus. Bei Intel dagegen bleibt der Eindruck, dass man versucht, durch Software zu kompensieren, was die Plattformarchitektur nicht leisten kann.

Was meinen Sie: Wird sich Intel aus dieser Defensive befreien können - oder ist das Rennen um die nächste KI-Plattform-Generation längst entschieden? Schreiben Sie es in die Kommentare.

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