Im Sommer 2025 hat AMD die neueste Generation seiner Compute-GPU-Architektur vorgestellt: CDNA 4. Diese Entwicklung markiert eine evolutionäre Verbesserung gegenüber dem Vorgänger CDNA 3 und richtet sich gezielt auf das stetig wachsende Feld der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Insbesondere steht die Beschleunigung der Matrixmultiplikation mit niedrigpräzisen Datentypen im Vordergrund, welche für KI-Algorithmen eine fundamentale Rolle spielen. Gleichzeitig möchte AMD seine hervorragende Leistung bei allgemeineren Vektor-Operationen verteidigen, um den hohen Ansprüchen im High-Performance-Computing gerecht zu werden. CDNA 4 setzt das bewährte Systemlevel-Design seines Vorgängers fort, das sich durch einen innovativen Chiplet-Ansatz auszeichnet. Das Konzept ähnelt der CPU-Technologie von AMD und beruht auf sogenannten Accelerator Compute Dies (XCDs).
Diese Compute-Dies enthalten die Compute Units (CUs) der CDNA-Architektur und bilden das Herzstück der GPU ähnlich wie Core Complex Dies bei AMD-CPUs. Insgesamt befinden sich acht XCDs über vier Basis-Dies verteilt, die 256 MB Memory-Side-Cache implementieren. Die Infinity Fabric von AMD sorgt dabei für kohärenten und schnellen Speicherzugriff zwischen den einzelnen Chips und ermöglicht so eine effiziente Skalierung der Architektur über große Compute-GPUs hinweg. Im Vergleich zum Vorgängermodell MI300X mit CDNA 3 verbaut AMD im neuen MI355X basierend auf CDNA 4 zwar leicht weniger Compute Units pro XCD und schaltet einige CUs aus, um die Produktionsausbeute zu verbessern. Doch dieser Verlust an breitbandiger Rechenkapazität wird durch deutlich höhere Taktraten kompensiert.
Im Vergleich zum direkten Konkurrenten Nvidia B200, der erstmals eine Multi-Die-Lösung statt eines monolithischen Designs nutzt, zeigt sich AMDs enge Verwandtschaft zu CPU-Designs, mit einem aggressiveren Chiplet-Ansatz, der auf Skalierbarkeit und hohe Leistung ausgerichtet ist. Einen besonderen Schwerpunkt hat AMD auf die Optimierung der Compute Units gelegt. Während CDNA 3 bereits einen enormen Vorsprung bei der Vektorverarbeitung gegenüber Nvidias H100 aufwies, interpretiert CDNA 4 diese Stärke neu und justiert die Compute Units verstärkt auf Matrixmultiplikation mit niedrigpräzisen Datentypen, die in modernen KI-Anwendungen dominieren. Die Folge ist eine Verdopplung der Matrix-Durchsatzleistung pro CU in vielen Fällen. Im Bereich FP6 – einer innovativen 6-Bit Gleitkommadatentypklasse für KI-Workloads – erreicht CDNA 4 sogar die Rechenleistung der Nvidia B200 Streaming Multiprozessoren.
Nvidia hingegen behält bei anderen 16- und 8-Bit-Datentypen noch weiterhin die Nase vorn, wodurch AMD weiterhin auf höhere GPU-Größen und Taktraten setzt, um bei der Gesamtleistung die Spitzenposition zu behaupten. Neben der optimierten Matrixmultiplikation überzeugt CDNA 4 auch mit seiner beeindruckenden Vektor-Performance. Jede Compute Unit verfügt über 128 FP32-Lanes, die pro Taktzyklus 256 FLOPS bei FMA-Operationen liefern können. Obwohl die CU-Anzahl im MI355X etwas reduziert ist, bleibt die Vektorleistung gegenüber dem Vorgänger MI300X auf sehr hohem Niveau. Gegenüber Nvidia Blackwell behält AMDs Architektur aufgrund höherer Kernzahlen und deutlich gesteigerter Taktraten einen signifikanten Vorsprung. Damit ist CDNA 4 weiterhin eine hervorragende Wahl für klassische HPC-Anwendungen, die auf schnelle Vektoroperationen angewiesen sind.
Ein weiterer technischer Fortschritt liegt in der Vergrößerung des Local Data Share (LDS), einem softwareverwalteten, sehr schnellen Zwischenspeicher innerhalb der GPU. CDNA 3 bot mit 64 KB bereits eine solide Basis, doch CDNA 4 steigert diese Kapazität auf beeindruckende 160 KB und verdoppelt die Lesebandbreite auf 256 Bytes pro Takt. Dieser Zuwachs bietet Softwareentwicklern die Möglichkeit, mehr Daten in unmittelbarer Nähe zu den Verarbeitungseinheiten zu halten, was wiederum die Leistung fördert. Dies ermöglicht es beispielsweise, mehr parallele Arbeitsgruppen mit größeren LDS-Allokationen auszuführen, ohne Einbußen bei der Auslastung zu erleiden. Darüber hinaus führt die neue Architektur mit erweiterten GLOBAL_LOAD_LDS-Anweisungen eine effizientere Datenübertragung in den LDS ein und ermöglicht erstmals Transfers von bis zu 128 Bit pro Lane, gegenüber 32 Bit in der Vorgängerversion.
Zusätzlich bringt CDNA 4 neue Leseoperationen mit Transpose-Funktionalität ins LDS, was speziell bei Matrixmultiplikationen große Vorteile bringt. Da bei solchen Berechnungen oft Zeilen- und Spaltenoperationen kombiniert werden, kann das lokale Transponieren der Daten im LDS Zugangsmuster optimieren und so die Effizienz erheblich steigern. Im Vergleich zu Nvidias Blackwell-Architektur, die mit ihrem Shared Memory bis zu 256 KB pro Streaming Multiprozessor in Kombination mit einem größeren L1-Cache aufwartet, hat AMD pro Compute Unit zwar etwas weniger softwareverwalteten Speicher, gleicht dies aber durch die deutlich höhere Anzahl der Compute Units und somit größere Gesamt-LDS-Kapazität aus. So ergeben sich rund 40 MB LDS-Kapazität über die gesamte GPU bei AMD gegenüber etwa 33 MB Shared Memory bei Nvidia. Dies stellt einen wichtigen Vorteil für parallelisierte Anwendungen dar, die massiv von schnellem Storage nahe an den Ausführungseinheiten profitieren.
Die Systemarchitektur des MI355X basiert auf dem erfolgreichen Fundament des MI300X, wurde allerdings im Detail verfeinert. Das L2-Cache-System wurde überarbeitet und bietet nun die Fähigkeit, "dirty" Daten beim Schreiben zurückzuprogrammieren und weiterhin zu behalten. Dieses Verfahren kann in Zeiten mit niedrigem Speichersubsystem-Load dazu genutzt werden, Schreibbandbreiten besser auszunutzen und Lastspitzen abzufedern. Es könnte zudem die Konsistenz bei Daten erleichtern, die von mehreren Threads über das System hinweg genutzt werden. Die Speicherunterstützung profitiert von einem Upgrade auf HBM3E. Der MI355X bietet damit nicht nur eine erhöhte Speicherbandbreite von 8 TB/s, sondern auch eine volle Kapazität von 288 GB. Im Vergleich dazu erreicht Nvidias B200 eine Bandbreite von 7,7 TB/s bei einer Kapazität von maximal 180 GB.
Diese Verbesserungen bewahren AMDs charakteristische Stärke, bei Speicherintensiven Arbeitslasten auch mit viel größerem DRAM ausdauernder zu sein und somit eine Performance-Basis zu bieten, die auch bei extremen Datenmengen ihre Effizienz hält. Das Verhältnis von Speicherbandbreite zu Rechenleistung verbessert sich beim MI355X ebenfalls erheblich. Während der MI300X ein typisches Verhältnis von circa 0,03 Bytes DRAM-Bandbreite pro FP32-FLOP aufwies, liegt der MI355X bei etwa 0,05. Für den Vergleich: Nvidia Blackwell bietet rund das Doppelte mit 0,10 Bytes pro FLOP. Während Nvidia vermehrt auf größeren Last-Level-Cache setzt, legt AMD weiterhin deutlichen Wert auf große On-Chip-Caches und massiv skalierte Speicherhierarchien. Abschließend lässt sich sagen, dass AMD mit CDNA 4 einen behutsamen, aber gezielten Schritt vollzieht.
Statt mit radikalen Neuerungen überrascht die Architektur durch eine konsequente Optimierung des bewährten Chiplet-Designs, Verbesserungen bei Takt, Speicher und Matrixdurchsatz, die alle dazu dienen, die Gesamtperformance zu steigern und zugleich die Flexibilität in parallelen Rechenlasten zu erhöhen. Ähnlichkeiten mit Nvidias Strategie zeigen, dass beide Unternehmen eine erfolgreiche Grundformel erkannt haben: Aufbauend auf einem starken Vektor-Leistungskern den Fokus auf KI-orientierte Matrixmultiplikation zu legen. Der MI355X zeigt somit, dass AMD weiterhin mit Nachdruck an der Spitze im Bereich Hochleistungsrechnen und KI-Anwendungen mitarbeitet. Das Zusammenführen von CPU-Technologie mit GPU-Chiplets, verbunden mit enormer Speicherbandbreite und gezielten architektonischen Feinjustierungen, unterstreicht AMDs Ambition, in den kommenden Jahren eine Schlüsselrolle in großen Rechenzentren und KI-Clustern zu spielen.
Damit festigt AMD seinen Platz in einer Branche, in der Leistung, Skalierbarkeit und Effizienz entscheiden.
