AMD Perkenalkan Helion, Rancangan Infrastruktur Terbuka untuk Menjalankan Agen AI

AMD memperkenalkan Helion pada 12 Oktober 2026 sebagai rancangan infrastruktur komputasi terbuka yang dikembangkan khusus untuk mendukung kebutuhan agen kecerdasan buatan atau agentic AI. Teknologi ini menawarkan pendekatan berbeda dalam pengelolaan pusat data dengan menggabungkan prosesor AMD EPYC, akselerator AMD Instinct, serta sistem pengaturan beban kerja AI dalam satu platform fleksibel. Berbasis standar Open Compute Project, Helion memungkinkan perusahaan menyesuaikan kapasitas komputasi berdasarkan kebutuhan aplikasi, konsumsi energi, dan anggaran operasional. Kehadirannya memperlihatkan meningkatnya kebutuhan infrastruktur yang mampu menjalankan banyak agen AI secara bersamaan tanpa mengandalkan satu konfigurasi perangkat keras untuk semua pekerjaan.

AMD Helion Hadir dengan Rancangan Pusat Data Khusus Agen AI

AMD Helion merupakan rancangan referensi infrastruktur komputasi berskala rak dengan pendekatan modular dalam penyusunan sistem. Tidak seperti komputer yang dijual sebagai satu perangkat tetap, Helion menyediakan pedoman integrasi komponen dalam satu rak. Sistem tersebut ditujukan bagi aplikasi agen kecerdasan buatan. Konsep agen kecerdasan buatan mengacu pada aplikasi yang mampu mengoordinasikan beberapa tindakan untuk mencapai tujuan. Dengan konsep pengembangan ini, pengelola infrastruktur bisa menyeimbangkan performa serta kebutuhan sumber daya.

Peluncuran platform komputasi tersebut melanjutkan strategi infrastruktur terbuka perusahaan. Dalam portofolio pusat datanya, AMD memiliki platform Helios yang berfokus pada pemrosesan AI berkapasitas tinggi. Helion dan Helios dikembangkan untuk karakter beban kerja yang tidak sama. Helios lebih berorientasi pada pelatihan model besar dan inferensi berskala tinggi. Sebaliknya, Helion mengutamakan eksekusi agen AI yang membutuhkan kombinasi sumber daya. Strategi pengembangan tersebut memungkinkan AMD menawarkan pilihan yang lebih spesifik. Melalui strategi ini, kedua platform tidak harus saling menggantikan dalam ekosistem komputasi kecerdasan buatan.

Arsitektur AMD Helion Menggabungkan CPU EPYC dan GPU Instinct

Salah satu keunggulan utama adalah kemampuan mengintegrasikan berbagai jenis komputasi. Dalam desain yang diperkenalkan, AMD menyediakan dua pendekatan berupa rak CPU saja maupun rak terintegrasi. Pada bagian komputasi CPU, Helion memanfaatkan CPU EPYC 9006 berbasis arsitektur Zen 6. Komponen komputasi utama tersebut dirancang untuk menangani banyak proses secara bersamaan. Untuk susunan CPU berkapasitas tinggi, Helion menawarkan kapasitas maksimal 32.768 inti prosesor. Skala sumber daya tersebut menunjukkan kepadatan inti yang dapat dicapai rancangan. Meskipun angka tersebut besar, jumlah core aktual mengikuti kebutuhan pelanggan dan rancangan mitra.

Selain prosesor server, Helion menyediakan pilihan kartu pemrosesan AI AMD Instinct MI350P. Pada rancangan untuk perusahaan, sistem mendukung kapasitas maksimal enam belas GPU. Perangkat pemrosesan grafis tersebut membantu menjalankan pemrosesan model yang membutuhkan akselerasi. Sementara itu, komponen komputasi umum mendukung pekerjaan basis data serta penyimpanan. Dalam spesifikasi rancangannya, perusahaan menyebutkan kapasitas konektivitas mencapai 102 terabit per detik. Kapasitas jaringan berkecepatan tinggi tersebut membantu menyediakan konektivitas bagi berbagai tugas. Namun perlu diperhatikan, kecepatan operasional mengikuti rancangan sistem yang diterapkan.

Cara AMD Menyesuaikan Infrastruktur dengan Kebutuhan Agen AI

Platform Helion dirancang melalui dua kategori utama menjadi pilihan infrastruktur penyedia cloud dan organisasi bisnis. Konfigurasi hyperscale menggunakan rak berbasis CPU tanpa GPU terintegrasi. Strategi konfigurasi khusus prosesor membantu mengoptimalkan kepadatan eksekusi agen. Dalam pusat data dengan jumlah agen sangat besar, fungsi pengelolaan agen bisa dipisahkan dari akselerasi model bahasa. Pendekatan infrastruktur ini memungkinkan pembagian kapasitas berdasarkan jenis pekerjaan. Melalui rancangan tersebut, operator dapat memprioritaskan efisiensi kapasitas agen.

Berbeda dengan rancangan hyperscale, AMD Helion menyediakan susunan komputasi umum dan akselerator sekaligus. Rancangan tersebut memungkinkan penerapan sistem agen tanpa memisahkan seluruh perangkat. Dalam penggunaan bisnis, agen AI dapat menjalankan instruksi melalui CPU, sedangkan permintaan inferensi model diarahkan menuju GPU. Di luar kedua fungsi tersebut, aplikasi juga memerlukan pemrosesan data serta penyimpanan. Penyatuan komponen ini berpotensi menyederhanakan penyusunan infrastruktur. Meskipun demikian, pemilihan komponen harus berdasarkan karakter pekerjaan.

Sistem Perutean Model AI pada Infrastruktur Terbuka AMD

Tidak hanya mengembangkan struktur server, AMD Helion mengintegrasikan sistem token router. Komponen tersebut membantu mengarahkan permintaan agen menuju model yang sesuai. Ketika banyak agen bekerja bersamaan, tidak seluruh permintaan membutuhkan model yang sama. Sebagai contoh, pekerjaan tertentu bisa dijalankan melalui model sumber terbuka. Sebaliknya, agen mungkin membutuhkan layanan model berkemampuan lebih tinggi. Melalui pengaturan tersebut, sistem memiliki peluang mengoptimalkan pemilihan layanan AI.

Fungsi pengelolaan permintaan model menjadi penting ketika sistem mengoperasikan banyak agen sekaligus. Satu sistem agen mungkin membutuhkan lebih dari satu panggilan model. Dalam satu alur kerja, sistem mungkin membaca dokumen, menjalankan analisis, serta menyusun respons. Rangkaian tugas semacam itu menuntut pengelolaan sumber daya sesuai prioritas. Walaupun token router menawarkan fleksibilitas, hasil efisiensi bergantung pada implementasi perangkat lunak. Perusahaan juga perlu menyesuaikan perutean dengan persyaratan privasi informasi. Melalui evaluasi tersebut, pemilihan model dapat diselaraskan dengan kebutuhan organisasi.

Standar Open Compute Project Menjadi Dasar Rancangan AMD Helion

Salah satu prinsip utama AMD Helion adalah penggunaan standar Open Compute Project. Organisasi Open Compute Project adalah komunitas yang mendorong rancangan perangkat keras pusat data terbuka. Melalui pendekatan tersebut, perangkat server dari berbagai pemasok dapat disesuaikan dengan rancangan. Rancangan referensi ini menggunakan standar rak ORv3 dan berbagai spesifikasi komponen OCP. Penggunaan spesifikasi tersebut memungkinkan integrasi komponen secara lebih fleksibel. Berkat pedoman industri bersama, pelanggan memiliki lebih banyak alternatif perangkat keras.

Pengembangan Helion melibatkan perusahaan teknologi yang mengembangkan sistem komputasi. Mitra yang disebutkan mencakup sejumlah produsen server besar seperti Dell Technologies dan HPE. Selain itu, Wiwynn serta QCT bersama produsen perangkat lain berpartisipasi dalam perluasan platform. Dalam jadwal pengembangan Helion, rancangan Helion direncanakan menjadi kontribusi Open Compute Project. Produk berbasis rancangan Helion dari para mitra ditargetkan mulai tersedia pada November 2026. Walaupun jadwal tersebut telah diumumkan, ketersediaan komersial perlu diperiksa berdasarkan pemasok. Melalui keterlibatan banyak produsen, penerapan rancangan terbuka berpotensi berkembang di berbagai pusat data.

AMD Helion Menjadi Langkah Baru dalam Pengembangan Infrastruktur Agentic AI

Peluncuran Helion memperlihatkan arah penting teknologi infrastruktur AI. Dengan menggabungkan sumber daya CPU berkapasitas tinggi, akselerator AI, serta desain OCP, platform ini menyediakan fleksibilitas bagi pengelola pusat data. Konfigurasi khusus CPU memberikan alternatif bagi operator pusat data berskala luas. Di sisi penggunaan enterprise, rancangan yang mengombinasikan pemrosesan umum dan inferensi membantu menyelaraskan pemrosesan agen dan model. Integrasi mekanisme perutean model menjadi nilai tambah dalam pengelolaan aplikasi. Kendati rancangan tersebut menjanjikan, efisiensi aktual masih perlu dinilai berdasarkan penerapan komersial. Bagaimana pandangan Anda, apakah pendekatan AMD Helion dapat memperluas persaingan pasar pusat data? Silakan bagikan pendapat Anda agar diskusi mengenai teknologi pusat data semakin bermanfaat.