AMD EPYC 9965: 2,37-mal schneller als Nvidias Vera-Chip
11.06.2026 - 10:54:51 | boerse-global.de
Der Chip-Hersteller AMD hat neue Leistungsdaten seiner Server-Prozessoren veröffentlicht und positioniert sich damit als führende Lösung für KI-Workloads. Die aktuellen und kommenden EPYC-Chips sollen Nvidia und Intel deutlich hinter sich lassen.
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Turin und Venice: Die neue Generation im Vergleich
Die am 9. Juni veröffentlichten Benchmarks zeigen beeindruckende Zahlen: Der EPYC 9965 mit 192 Kernen auf Basis der Zen-5-Architektur (Codename „Turin") erreicht in einem 100-Kilowatt-Rack die 2,37-fache Durchsatzleistung des 88-Kern-Nvidia-Vera-Chips. Gegenüber dem 128-Kern-Intel-Xeon-6980P beträgt der Vorsprung das 1,6-Fache.
Noch ambitionierter sind die Prognosen für die kommende Zen-6-Architektur mit dem Codenamen „Venice". Dieser Prozessor, der bis zu 256 Kerne bieten soll, wird voraussichtlich die 3,3-fache Rack-Leistung von Nvidia Vera erreichen. Die Venice-Chips befinden sich bereits in der Produktion, der Marktstart ist für dieses Jahr geplant.
Als Vergleichsmaßstab dienten etablierte Industrie-Benchmarks wie SPEC CPU 2017, SPECjbb2015, NGINX, Redis und Memcached. AMD betont, dass eine hohe Kerndichte bei begrenztem Stromverbrauch entscheidend für den Durchsatz in KI-Umgebungen sei.
Kerndichte als Trumpf
Die Kernanzahl pro Rack ist ein zentrales Argument: Die Turin-Architektur ermöglicht über 27.000 x86-Kerne pro 100-kW-Rack, Venice soll sogar die 36.000er-Marke knacken. Nvidias Vera-Systeme kommen laut AMD auf rund 22.500 Kerne.
Doch auch bei der Leistung pro Kern kann AMD punkten: Ein 64-Kern-Venice-Chip soll 27 Prozent höhere Pro-Kern-Leistung bieten als der 88-Kern-Nvidia-Vera. Eine 96-Kern-Variante läge immer noch elf Prozent vorn.
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Allerdings: Branchenbeobachter weisen darauf hin, dass die tatsächliche Leistung im Einsatz variieren kann. Nvidias proprietäre NVLink-Verbindung könnte bei bestimmten KI-Workloads Vorteile bieten.
Photonisches Netzwerk in Großbritannien
Parallel zu den Chip-Ankündigungen vermeldeten AMD und Oriole Networks den Aufbau eines photonischen KI-Netzwerks im ARIA Scaling Inference Lab in Großbritannien. Das 50-Millionen-Pfund-Projekt ersetzt herkömmliche elektronische Switches durch optische Schalttechnik.
Die Ergebnisse sind beachtlich: Der Stromverbrauch des Kernnetzwerks sank um 81 Prozent, die GPU-Leerlaufzeit konnte von 60 auf unter ein Prozent gedrückt werden. Für große KI-Inferenzaufgaben schafft das eine völlig neue Effizienz.
