即將在 2026 年 7 月將發表的 AMD 新一代 Helios 機櫃級（rack-scale）AI 解決方案，日前先一步在 Computex Taipei 正式亮相規格，而且該系統也預計於 2026 年稍晚進入市場。做為 AMD 首度推出的機櫃級 AI 系統，Helios 直接鎖定了輝達 (Nvidia) 採用下一代 Vera Rubin 平台的 NVL72 VR200 作為競爭對手。
根據日前曝光的規格，在核心硬體配置上，Helios 平台搭載了最高達 256 核心的 AMD 第 6 代 EPYC「Venice」處理器，並配備了 72 顆 Instinct MI455X AI 加速器。該系統擁有高達 31 TB 的 HBM4 記憶體容量以及 1400 TB/s 的記憶體頻寬，AMD 官方預估其具備約 2900 FP4 密集 PFLOPS 的運算效能。
與 Nvidia 的 VR200 NVL72 相比，雖然 Helios 在帳面上運算效能處於落後，但其 HBM4 記憶體容量卻具備明顯優勢。這項特點預期能為 Helios 在處理需要龐大記憶體資源的工作負載（例如運行大型語言模型 LLM）時，帶來強大的競爭力。儘管硬體規格亮眼，首批問世的 Helios 系統卻面臨一個關鍵挑戰，就是初期設備將採用基於乙太網路的 UALink（UALink-over-Ethernet）作為向上擴充連線方案，而非原生的 UALink。
在網路傳輸能力上，該乙太網路架構可提供最高 260 TB/s 的聚合向上擴充頻寬，與 Nvidia NVL72 相當；系統同時也將配備符合超乙太網路（Ultra Ethernet）規範的業界首批 800 GbE 網卡──Pensando Vulcano，提供達 43 TB/s 的向外擴充頻寬。初期選擇乙太網路的主要原因在於真正的 UALink 交換器尚未底定，仍在等待客戶端驗證，而採用乙太網路可直接利用現有雲端供應商廣泛支援的生態系統（如交換器 ASIC 和線材），大幅加速設備部署進度。
然而，這項權宜之計恐將限制系統的實際效能。乙太網路最初為通用網路設計，並非為了 AI 加速器規模化所打造。在需要 72 顆 Instinct MI455X 協同運作的大型 AI 訓練任務中，乙太網路可能帶來較高的延遲、更多的協定負擔 （protocol overhead），以及不夠穩定的效能表現。如果無法高效地向 GPU 輸送資料，硬體帳面上的理論效能在實際部署中可能會被打折。
儘管 AMD 未來仍會推出具備 UALink 互連技術的 Helios 系統，但其市場生命週期可能面臨考驗。AMD 計畫於 2027 年推出新一代 Instinct MI500 系列產品，屆時的機櫃級解決方案可能會容納更多 AI GPU，並可能需要建立在 UALink 之上的光學互連技術。這意味著搭載銅線 UALink 的 Helios 系統，在市場上的黃金期可能不到一年，就會被自家的下一代技術所超越。
(首圖來源：AMD 提供)
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