Por muito tempo, as GPUs da série H100 da Nvidia reinaram absolutas no mundo da inteligência artificial. Eram as queridinhas dos data centers e o alvo de qualquer empresa que sonhasse em entrar na elite do hardware para IA. Mas agora, a AMD está virando o jogo de forma surpreendente — e com um ingrediente poderoso: o código aberto.
Com a série Instinct MI300 e os futuros modelos MI350, a AMD não está apenas competindo; está entregando mais desempenho por dólar investido e abrindo caminho para um ecossistema mais flexível e inovador. Vamos explorar como isso está acontecendo e o que o futuro reserva.
💥 AMD brilha nos testes MLPerf e supera Nvidia em cenários reais
A chegada da AMD ao benchmark MLPerf Training v5.0 foi impactante. Em testes que simulam o treinamento de modelos de IA reais, como o Llama 2 70B com LoRA, a plataforma Instinct MI325X entregou até 8% mais desempenho que as soluções da Nvidia H200.
E não para por aí: a Instinct MI300X também provou estar no mesmo nível da H100 em diversas cargas de trabalho, mostrando que a AMD tem soluções potentes para diferentes necessidades de treinamento. O melhor: resultados validados por parceiros como Dell, Oracle e Supermicro, garantindo consistência e confiabilidade.
🌱 O segredo? Um software aberto e ágil: o ROCm
No coração dessa revolução está o ROCm, o stack open source da AMD. Enquanto a Nvidia depende do CUDA, com atualizações mais lentas e menos flexíveis, o ROCm evolui rapidamente — com updates quinzenais e saltos de performance impressionantes.
💡 Destaques do ROCm 7 (previsto para agosto):
- Até 3,5x mais desempenho que o ROCm 6 em inferência;
- 3x mais velocidade em treinamentos;
- Compatibilidade nativa com Windows e Linux;
- Suporte avançado a IA multimodal, modelos de idiomas europeus e geração de texto para imagem.
Esse ritmo acelerado está permitindo que a AMD entregue ganhos reais: em testes internos, o ROCm 7 já roda 30% mais rápido que o CUDA da Nvidia em benchmarks-chave de inferência.
🛠 MI350 e MI400: uma linha do tempo agressiva para dominar o mercado
A AMD não está economizando no roadmap:
- MI350 (2025): até 4,2x mais performance que o MI300X e liderança sobre o B200/GB200 da Nvidia em inferência, com 288 GB por GPU.
- MI400 “Vulkan” (2026): projeções de até 10x mais performance que o MI355X.
- MI500 (2027): promessa de novos saltos generacionais.
💡 Isso tudo acompanhado de plataformas completas como o Helios AI Rack, que integra CPUs EPYC, GPUs Instinct, DPUs Pensando e networking de última geração com liquidação térmica avançada.
🌐 Networking e escalabilidade: o diferencial aberto da AMD
Enquanto a Nvidia aposta em soluções fechadas, a AMD investe em projetos como:
- Ultra-Ethernet Consortium e Ultra-Accelerator Link, para redes mais rápidas e flexíveis.
- NIC Pensando Pollara 400, que oferece até 20x mais performance que InfiniBand em cenários específicos.
- Parcerias com Oracle e Juniper, comprovando o impacto no mundo real.
✅ Por que isso importa para o mercado?
A AMD está entregando:
- Melhor desempenho por custo;
- Maior flexibilidade e compatibilidade;
- Um ecossistema aberto e colaborativo.
👉 A empresa está se posicionando como o motor da próxima era da IA, enquanto a Nvidia enfrenta o desafio de manter a liderança com uma arquitetura mais fechada.
🔑 Principais pontos positivos da AMD na corrida da IA
- 🚀 Melhor performance por dólar investido
- 🌱 Software open source evoluindo rapidamente
- 🌐 Ecossistema aberto e colaborativo
- 💧 Soluções de refrigeração e networking avançadas
- 🔮 Roadmap agressivo com saltos significativos de geração
⚠️ Pontos a considerar
- O domínio da AMD ainda depende de adoção em larga escala.
- A compatibilidade de software em alguns frameworks ainda está amadurecendo.
- A Nvidia mantém uma base instalada robusta e parcerias sólidas no mercado.
🙌 A hora de prestar atenção na AMD é agora
A AMD não está apenas desafiando a Nvidia — ela está pavimentando um futuro mais aberto, flexível e econômico para a IA. Quem acompanha de perto essa corrida tecnológica sabe: a revolução já começou.
