Ryzen AI Halo: AMDs zeigt den Mini-PC mit 128 GiB RAM - Release schon bald?

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Ryzen AI Halo: AMDs zeigt den Mini-PC mit 128 GiB RAM - Release schon bald?
Quelle: AMD

AMD hat den im Januar angekündigten Mini-PC vom Typ "Ryzen AI Halo" auf einem KI-Event ausgestellt. Dadurch sind nun eigene weitere Details bekannt - beispielsweise ist der RAM inzwischen offenbar fix festgelegt.

Bei den großen Chipschmieden gibt es gefühlt nur noch ein Thema: KI. Getrieben durch Unmengen an Investorengeldern versuchen die Unternehmen, möglichst viele ihrer Produkte für entsprechende Anwendungen fit zu machen oder bestmöglich zu präsentieren. Bei Nvidia geschah das vergangenes Jahr unter anderem in Form des DGX Spark: eines Mini-PCs, der als Workstation für KI-Tools dienen sollte. AMDs Antwort darauf wurde diesen Januar angekündigt - ein Mini-PC namens Ryzen AI Halo.

Weitere Details

Ebendieser soll im zweiten Quartal auf den Markt kommen, ab jetzt also wahlweise im Mai oder - vermutlich eher - im Juni. Und daran wird offenbar festgehalten. Zumindest fühlt sich AMD sicher genug, den kompakten PC öffentlich vorzuführen. Laut dem Reddit-Nutzer 1ncehost wurde das Gerät am 30. April auf dem AMD AI Dev Day in San Francisco gezeigt, ausgestellt und für Juni angekündigt. Passend dazu veröffentlichte Fotos zeigen den sehr kompakten PC, der einen AMD Ryzen AI Max+ 395 beherbergt. Dazu gibt es die bereits angekündigten 128 GiB RAM, die dem Prozessor, der integrierten GPU und der NPU zur Verfügung stehen. Andere Ausbauten sind entgegen früherer Äußerungen angeblich nicht mehr geplant.

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Leider gab es keine genaueren Details zum Release-Datum und zum Preis. 1ncehost hat lediglich noch erfahren können, dass der verbaute LED-Streifen programmierbar ist. Auch ohne offizielle Ankündigung steht aber fest, dass AMDs Ryzen AI Halo kostspielig wird. Zum Vergleich: Allein für 128 GiB RAM muss man im PCGH-Preisvergleich aktuell vierstellige Beträge auf die virtuelle Ladentheke legen. Und auch der Ryzen AI Max+ 395 ist mit Sicherheit kein günstiger Chip.

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Am Ende ist es aber vermutlich eher das Timing als der Preis, der es dem geplanten Mini-PC aus dem Hause AMD schwer machen könnte. Nvidias DGX Spark ist schließlich längst am Markt, und auch der Ryzen AI MAX+ 395 ist keine Neuigkeit mehr. Er wurde bereits vergangenes Jahr vorgestellt. Dementsprechend gibt es auch diverse Geräte mit ebendiesem SoC, die wohl eine ähnliche Leistung wie der Ryzen AI Halo bieten. Überraschungen sind natürlich trotzdem immer möglich. Aber es wirkt ein wenig so, als wollte AMD Nvidia hier nicht einfach kampflos das Feld überlassen und deshalb aus Prinzip Paroli bieten.

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Quelle: via Videocardz

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    • Kommentare (13)

      Zur Diskussion im Forum
      • Von The_Invisible84 Software-Overclocker(in)
        Zitat von PCGH_Torsten
        Erster Suchtreffer:
        [Ins Forum, um diesen Inhalt zu sehen]

        Früher hat Apple den Mac Pro sogar selbst als Rack angeboten.
        OK interesting, was es nicht alles gibt
      • Von The_Invisible84 Software-Overclocker(in)
        Zitat von PCGH_Torsten
        Erster Suchtreffer:
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        Früher hat Apple den Mac Pro sogar selbst als Rack angeboten.
        OK interesting, was es nicht alles gibt
      • Von PCGH_Torsten Kokü-Junkie (m/w)
        Zitat von The_Invisible84
        Die frontier Modelle sind trotzdem noch um einiges voraus. vor allem zb bei komplexeren Tasks wie refaktoring über größere Code Basen kacken die free Modelle alle ab. Mit dem Preis kann man sich 3 Jahre lang ein 100eur Claude/Codex abo leisten. Bekommt auch immer Modell Updates und werden auch viel schneller ausgeführt.

        Diese Maschinen sind zum Entwickeln für KI Modelle gedacht und nicht um diese auszuführen. Ki/video/image Modelle laufen auch auf 24/32gb GPUs gut und vor allem schneller

        Wer verbaut sowas in Rechenzentren und wie sieht das aus, gibt's da 19" mount kits oder wie?
        Erster Suchtreffer:
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        Früher hat Apple den Mac Pro sogar selbst als Rack angeboten.
      • Von 434D75 Kabelverknoter(in)
        Zitat von The_Invisible84
        Die frontier Modelle sind trotzdem noch um einiges voraus. vor allem zb bei komplexeren Tasks wie refaktoring über größere Code Basen kacken die free Modelle alle ab. Mit dem Preis kann man sich 3 Jahre lang ein 100eur Claude/Codex abo leisten. Bekommt auch immer Modell Updates und werden auch viel schneller ausgeführt.

        Diese Maschinen sind zum Entwickeln für KI Modelle gedacht und nicht um diese auszuführen. Ki/video/image Modelle laufen auch auf 24/32gb GPUs gut und vor allem schneller

        Wer verbaut sowas in Rechenzentren und wie sieht das aus, gibt's da 19" mount kits oder wie?
        Wir haben dort nichts von der Stange verwendet sondern eine Lösung vorher designt, gebaut und verbaut da es schlicht nichts am Markt gab das mit unseren etwas speziellen Anforderungen gepasst hätte. Optimiert auf minimalen Platzverbrauch. Funktioniert optimal bei niedrigen Kosten für den Bau, bei gute Wartbarkeit. Also Software kommt tart.run zum Einsatz der alles orchestriert
      • Von The_Invisible84 Software-Overclocker(in)
        Zitat von _Amelie_
        Klingt für mich auch interessant, ehrlich gesagt. Dann könnte man drüber nachdenken, lokal das LLM laufen zu lassen. Qwen hat da ja genug Ableger, die fähig sind. Schon cool. Bisher nutze ich auch nur die Cloud-Versionen.
        Die frontier Modelle sind trotzdem noch um einiges voraus. vor allem zb bei komplexeren Tasks wie refaktoring über größere Code Basen kacken die free Modelle alle ab. Mit dem Preis kann man sich 3 Jahre lang ein 100eur Claude/Codex abo leisten. Bekommt auch immer Modell Updates und werden auch viel schneller ausgeführt.

        Diese Maschinen sind zum Entwickeln für KI Modelle gedacht und nicht um diese auszuführen. Ki/video/image Modelle laufen auch auf 24/32gb GPUs gut und vor allem schneller
        Zitat von 434D75
        zehn Mac Studio mit jeweils 512 GB RAM im Rechenzentrum
        Wer verbaut sowas in Rechenzentren und wie sieht das aus, gibt's da 19" mount kits oder wie?
      • Von 434D75 Kabelverknoter(in)
        Zitat von _Amelie_
        Klingt für mich auch interessant, ehrlich gesagt. Dann könnte man drüber nachdenken, lokal das LLM laufen zu lassen. Qwen hat da ja genug Ableger, die fähig sind. Schon cool. Bisher nutze ich auch nur die Cloud-Versionen.
        Ja, ich nutze es hauptsächlich für die Analyse von komplexen Daten, die keinesfalls die Firma verlassen dürfen. Auch wenn wir in der Firma Verträge mit allen großen Cloud AI Anbietern hat die Daten nicht zum Training zu verwenden, ist das Risiko immer noch da. Denn am Ende ist die Cloud nichts anderes als der Computer von jemand anderem, den man nicht kennt.

        Und es ist immer schön, sich über Kosten keine Gedanken mehr machen zu müssen. Auch wenn man an einem Problem eine Woche hängt, muss man keine Angst haben, dass die Kosten für die Token einen die Haare vom Kopf fressen und das Budget sprengen.
        Was am Ende bleibt, ist Stromverbrauch und der kommt aus der PV Anlage.

        Ein Kollege und ich hatten neulich zehn Mac Studio mit jeweils 512 GB RAM im Rechenzentrum verbaut. Einige davon würde ich mal gerne via RDMA zusammenschließen und als einen laufen lassen. Leider sind diese Geräte an andere Projekte gebunden 🫠 Dann wäre das größte Deepseek Modell mit 1.6T Parametern keine Hürde mehr.
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