Redes front-end de alto rendimiento

Diseñada específicamente para el movimiento de datos de gran volumen que exigen las cargas de trabajo de entrenamiento, inferencia e IA agéntica, la DPU AMD Pensando™ totalmente programable ha sido ampliamente adoptada y validada por algunos de los centros de datos a hiperescala más grandes del mundo.

Casos de uso

Abstract illustration with glowing blue lines

SDN de varios clientes y redes virtuales

Permite un rendimiento mejorado para aplicaciones de IA exigentes proporcionando redes definidas por software (SDN) esenciales.

Abstract glowing 3D computer chip lines

Aceleración de los servicios de seguridad y observabilidad integral

Aprovecha la visibilidad granular de las operaciones de red, almacenamiento y seguridad para acelerar la solución de problemas, el cumplimiento y la optimización del rendimiento.

Server room center exchanging cyber datas 3D rendering

Aceleración de almacenamiento y optimización de memoria caché KV

Acelera el almacenamiento de IA y el acceso a la memoria caché KV para admitir ventanas de contexto más grandes, una mayor densidad de agentes e inferencias continuas para las cargas de trabajo de IA agéntica de próxima generación.

Abstract glowing 3D computer chip lines

Redes de front-end para clústeres de IA

Aprovecha la red de front-end para acelerar y administrar el movimiento de datos entre el procesamiento, el almacenamiento y las redes externas, lo que permite un alto rendimiento y baja latencia para las cargas de trabajo de IA exigentes.

Evaluaciones comparativas de rendimiento

Aproximadamente 1.45x
Rendimiento frente a NVIDIA BlueField-3¹

La DPU AMD Pensando™ Salina ayuda a ofrecer una gestión del tráfico de red más eficiente.

Aproximadamente 2x
Rendimiento generación tras generación²

Las DPU AMD Pensando™ están marcando un nuevo estándar en el rendimiento y la escalabilidad de los centros de datos

Cartera

AMD Pensando DPU

DPU AMD Pensando™ Salina

La DPU AMD Pensando™ Salina es totalmente programable en P4 y está optimizada para requisitos mínimos de latencia, fluctuación y potencia. La pila de software y hardware multigeneracional se implementa a hiperescala para ofrecer un rendimiento front-end óptimo.

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DPU AMD Pensando™ Giglio

La DPU AMD Pensando™ Giglio se basa en una arquitectura de segunda generación con ahorro de energía y eficiencia de rendimiento mejoradas, que ofrece una descarga de velocidad de línea dual de 200 Gb/s para redes, almacenamiento y seguridad del centro de datos.

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DPU AMD Pensando™ Elba

La DPU AMD Pensando™ Elba de segunda generación es totalmente programable en P4 y está optimizada para un alto rendimiento, lo que permite una descarga avanzada de servicios de red, almacenamiento y seguridad a una velocidad de línea dual de 200 Gb/s.

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Solución a escala de rack AMD Helios

Rendimiento del rack líder en la industria para IA a hiperescala3

El diseño de la solución a escala de rack AMD Helios es una infraestructura de IA totalmente integrada que combina las últimas GPU AMD Instinct™, las CPU para servidores AMD EPYC™ y la red AMD Pensando™, diseñada utilizando estándares abiertos de la industria que permiten la inferencia a gran escala, el entrenamiento de modelos de vanguardia y el ajuste fino.

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AMD Helios Rackscale

DPU AMD Pensando™ en el punto de mira

Experiencias de cliente con DPU AMD Pensando™

La tecnología DXC logra un ahorro de TCO de USD 65 millones4

DXC estima ahorros de decenas de millones gracias a las DPU AMD Pensando™ en el switch HPE Aruba CX Serie 10000, lo que reduce los costos tanto para los clientes como para la propia empresa.

DXC Technology
IBM Cloud logo with datacenter background
IBM Cloud obtuvo ahorros en el costo total de propiedad (TCO) con las soluciones Bare-Metal y VSI5

Microsoft Azure logró un aumento de 100 veces en las CPS6

“AMD Pensando™ nos ayudó con el CPS. A los clientes les encanta. Ahora somos líderes mundiales en el rendimiento del CPS”.

Microsoft Azure logo

HPE Aruba: replanteamiento de centros de datos

El switch HPE Aruba Serie CX 10000 con la tecnología AMD Pensando™ integrada brinda una nueva forma de crear estructuras de redes.

HPE aruba networking logo

Ecosistema de socios

DXC Technology
IBM Cloud white logo
Microsoft Azure logo
Oracle Cloud logo
Zyphra logo
Dell Technologies logo
ddn logo
Vast logo
Weka logo
Cisco white logo
HPE aruba networking logo

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Notas al pie
  1. PEN-017: Pruebas realizadas por los laboratorios de rendimiento de AMD a partir del 15 de abril del 2025 en la DPU AMD Pensando Salina, en un sistema de prueba que comprende 2x Dual socket Xeon Dell power edge XE9680 function; Cisco 64x400G Switch; IXIA 2x400G tester como generador de tráfico de Keysight; 2xAMD Pensando™ Salina DPU; CPU Xeon 8568 de 5.ª generación de 48 núcleos con PCIe Gen-5; Versión del sistema operativo: Ubuntu® 22.04.5 LTS; versión de kernel: 5.15.0-139-generic; versión de BIOS: 1.3.6 [Mitigación: Desactivada (predeterminada), configuración del perfil del sistema: Rendimiento (predeterminado), SMT: habilitado (predeterminado)] AMD Pensando realiza un promedio de 117 MPPS (millones de paquetes por segundo) en las pruebas de AMD, mientras que el rendimiento publicado de Nvidia Bluefield-3 es de 80 MPPS. https://hc33.hotchips.org/assets/program/conference/day1/HC2021.NVIDIA.IdanBurstein.v08.norecording.pdf Diapositiva 6 para un rendimiento aproximadamente1,45 veces mayor con AMD Pensando Salina DPU.
    Los resultados pueden variar debido a factores como la configuración del sistema y los ajustes del software, entre otros.
  2. PEN-012A: Según las mediciones realizadas por los laboratorios de rendimiento de AMD al 15 de abril del 2025 sobre la especificación actual del acelerador de DPU AMD Pensando™ Salina diseñado con tecnología de proceso de 5 nm de AMD Pensando™. Las cifras de rendimiento se basan en la canalización de SDN Cloud Gateway en el BITW (bump-in-the-wire):
    Salina (DPU de 3.ª generación)
    PPS de SDN: 117 MPPS
    Ancho de banda de SDN: 782G
    PPS de cifrado SDN: 100 MPPS
    Ancho de banda de cifrado SDN: 767G
    Elba (DPU de 2.ª generación)
    PPS de SDN: 52 MPPS
    Ancho de banda de SDN: 344G
    PPS de cifrado SDN: 42M
    BW de cifrado SDN: 288G
    Configuración del sistema de prueba para Salina:
    Servidor de producción equipado con 2P Intel Xeon 8568, Ubuntu 22.04.5 LTS, conmutador Cisco de la Serie N96K de 64x400G, versión de kernel: 5.15.0-139-generic; versión de BIOS 1.3.6; Mitigación: Desactivada (predeterminada); Configuración del perfil del sistema: Rendimiento (predeterminada);
    SMT: Habilitado (predeterminado)
    Configuración del sistema de prueba para Elba:
    Servidor de producción equipado con 2P EPYC 7302, Oracle Linux 9.7, versión de kernel: 6.12.0-201.74.2.1 el9uek_x86_64, versión de BIOS 2.25, Mitigación: Desactivada (predeterminada), configuración del perfil del sistema: Rendimiento (predeterminada), SMT: Habilitado (predeterminado).
    Los resultados pueden variar según la configuración del sistema y otros factores.
  3. Cálculos realizados por los laboratorios de rendimiento de AMD en junio del 2025, basados en la capacidad de memoria/ancho de banda proyectado y las especificaciones de ancho de banda de escalabilidad horizontal/vertical del AMD Instinct™ MI455X 72xGPU “Helios” AI Rack frente al NVIDIA “Vera Rubin” 72xGPU “Oberon” Rack anunciado públicamente. Los fabricantes de servidores pueden variar las configuraciones, lo que arroja resultados diferentes. MI350-045A
    Cálculos realizados por los laboratorios de rendimiento de AMD en septiembre del 2025, basados en los tipos de datos FP8/FP4 y las especificaciones proyectadas para el rack de IA “Helios” de 72 GPU AMD Instinct™ MI455X frente a las especificaciones anunciadas públicamente para el rack de IA “Oberon” de 72 GPU NVIDIA “Vera Rubin”. Los resultados reales basados en silicio para producción pueden variar. Los fabricantes de servidores pueden variar las configuraciones, lo que arroja resultados diferentes. MI350-046B
  4. Jayant Tulsiani, vicepresidente de Servicios de Infraestructura y Nube de DXC: “Lo que antes requería cientos de firewalls virtuales y físicos para cumplir con nuestros requisitos de segmentación y cumplimiento, ahora se entrega de forma nativa en la plataforma, que ha sido la transformación al modelo de TCO de nuestro negocio, lo que genera ahorros proyectados en TCO de aproximadamente USD 65 millones”. -- Publicado en amd.com: https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html
  5. Satinder Sethi, gerente general de Servicios de Infraestructura de IBM Cloud: “IBM Cloud ha presentado al mercado de forma más rápida nuestra galardonada oferta de “servidores de bare-metal para VPC” para cargas de trabajo de VMware, Red Hat y SAP seguras y de alto rendimiento mediante la colaboración con AMD y el uso de su DPU programable y el software de servicios de seguridad y SDN de llave en mano. Esto impulsa importantes mejoras en el rendimiento de la red para los clientes y logra un ahorro en el TCO del 30 % gracias a una mayor densidad de la carga de trabajo y a los núcleos de CPU preservados”. -- Publicado en amd.com: https://www.amd.com/en/solutions/data-center/data-center-ai-premiere/industry-support.html
  6. Gerald de Grace, jefe de Accelerated Connections de Microsoft Azure: “Nuestra colaboración con AMD, mediante el uso del dispositivo inteligente basado en la DPU AMD Pensando y del software de pila completa en producción de AMD para Accelerated Connections ha generado una mejora 100 veces mayor en el rendimiento de CPS en comparación con nuestra solución actual y se extenderá a niveles más amplios dentro de la red Azure en el futuro”.