KI vom Client bis ins Rechenzentrum: AMD Ryzen™ AI 400 und EPYC™ 9005 im Unternehmenseinsatz

Nicht jeder KI-Workload benötigt zentrale Rechenressourcen. Sprachverarbeitung oder Bildoptimierung können bereits direkt auf dem Endgerät stattfinden, während umfangreiche KI-Modelle häufig auf leistungsfähige Server angewiesen sind. Mit Ryzen™ AI 400 und EPYC™ 9005 bietet AMD Prozessoren für beide Einsatzbereiche. Doch welche KI-Aufgaben lassen sich sinnvoll auf dem Endgerät verarbeiten, welche benötigen zentrale Rechenressourcen – und worauf sollten Unternehmen bei der Auswahl und Integration der Hardware achten?

Welche KI-Workloads sollten lokal, welche zentral verarbeitet werden?

Ein KI-Assistent soll Spracheingaben verarbeiten, auf interne Dokumente zugreifen und mehreren Hundert Mitarbeitenden zur Verfügung stehen. Die Sprachverarbeitung könnte auf dem Notebook stattfinden, während ein zentraler KI-Dienst auf die benötigten Unternehmensinformationen zugreift und die Anfrage verarbeitet. Eine solche Aufteilung setzt voraus, dass die Anwendung lokale Verarbeitung und zentrale Dienste unterstützt.

NPUs können bestimmte KI-Berechnungen direkt auf dem Endgerät beschleunigen. Umfangreiche Sprachmodelle und Anwendungen mit vielen gleichzeitigen Nutzern benötigen dagegen häufig zentrale Rechenressourcen. Für diese unterschiedlichen Aufgaben bietet AMD die Ryzen™ AI 400-Serie für Notebooks und die EPYC™ 9005-Serie für Server.

Ryzen™ AI 400: Was bringt die NPU im Arbeitsalltag?

Die AMD Ryzen™ AI 400-Serie kombiniert CPU-Kerne auf Basis von „Zen 5“ und „Zen 5c“ mit integrierter Radeon™ Grafik und einer XDNA 2-NPU. Je nach Modell erreicht die NPU bis zu 60 TOPS (Tera Operations per Second). Entsprechend ausgestattete Systeme übertreffen damit die NPU-Leistungsschwelle von 40 TOPS, die Microsoft für Copilot+ PCs voraussetzt.

Wie stark eine Anwendung tatsächlich von der NPU profitiert, hängt von ihrer Softwareunterstützung ab. Die Anwendung muss die NPU gezielt nutzen, um beispielsweise Sprachverarbeitung, Bildoptimierung oder bestimmte Videofunktionen zu beschleunigen. Ohne diese Unterstützung werden die Berechnungen weiterhin auf CPU oder GPU ausgeführt.

Bei geeigneten Anwendungen können die Daten vollständig auf dem Notebook verarbeitet werden. Manche Funktionen lassen sich zudem ohne dauerhafte Verbindung zu einem externen KI-Dienst nutzen. Größere Modelle benötigen allerdings häufig mehr Arbeitsspeicher, als ein Business-Notebook bereitstellen kann. Vor der Beschaffung lohnt sich deshalb die Prüfung, welche Anwendungen bereits NPU-Beschleunigung unterstützen und welche Hardwareanforderungen sie stellen. Ein hoher TOPS-Wert allein rechtfertigt noch keine Investition.

Ryzen™ AI PRO 400: Sicherheit und Verwaltung im Unternehmensbetrieb

Die Ryzen™ AI PRO 400-Serie ergänzt die Prozessorplattform um AMD PRO Technologien für den Unternehmenseinsatz. AMD Memory Guard ermöglicht die Verschlüsselung des Arbeitsspeichers, sofern der Gerätehersteller die Funktion aktiviert hat. Bei entsprechend ausgestatteten Geräten steht zudem Microsoft Pluton zur Verfügung. Die PRO Technologien unterstützen außerdem die Bereitstellung und Verwaltung von Business-Geräten. Welche Funktionen verfügbar sind, hängt von der jeweiligen Hardwarekonfiguration ab.

Bei größeren Notebook-Flotten müssen sich die Geräte in vorhandene Deployment- und Sicherheitsprozesse einbinden lassen. Die Unterstützung lokaler KI-Anwendungen ist davon unabhängig zu prüfen: Auch bei einem Copilot+ PC können nur entsprechend ausgelegte Anwendungen und Funktionen die NPU für ihre KI-Berechnungen nutzen.

EPYC™ 9005: Welche Rolle spielt die CPU bei KI-Anwendungen im Rechenzentrum?

Bei GPU-beschleunigten KI-Systemen übernehmen die Grafikprozessoren häufig die rechenintensiven Modelloperationen. Die Host-CPU bereitet Daten auf, führt die Anwendungslogik aus und koordiniert die Verarbeitung. Auch die Datenbereitstellung für angeschlossene Beschleuniger beansprucht CPU- und I/O-Ressourcen.

Die AMD EPYC™ 9005-Serie, Codename „Turin“, basiert auf „Zen 5“ und „Zen 5c“. Sie umfasst Modelle mit bis zu 192 Kernen pro CPU, unterstützt zwölf DDR5-Speicherkanäle und bietet PCIe-5.0-Konnektivität. Der AMD EPYC™ 9575F erreicht bis zu 5 GHz Boost-Takt und wird von AMD unter anderem als Host-CPU für GPU-beschleunigte KI-Systeme positioniert. CPU-Leistung, Speicheranbindung und I/O-Kapazität müssen zur Zahl und Leistung der angeschlossenen GPUs passen, um Engpässe bei der Datenbereitstellung zu vermeiden.

EPYC™ 9005 eignet sich ebenso für klassische Unternehmensanwendungen und virtualisierte Umgebungen. Die hohe Kerndichte ermöglicht es, mehrere Workloads auf weniger physischen Servern zusammenzuführen. Bei kernbasierten Lizenzmodellen kann eine höhere Kernzahl allerdings die Softwarekosten erheblich beeinflussen. Für die Wirtschaftlichkeitsrechnung zählen deshalb die tatsächliche Auslastung und die Lizenzbedingungen.

EPYC™ 9005 verwendet wie die Vorgängergeneration EPYC™ 9004 den SP5-Sockel. Vorhandene Serverplattformen können unter Umständen weiterverwendet werden. Voraussetzung sind die Freigabe durch den Serverhersteller sowie ein kompatibles BIOS und eine geeignete Systemkonfiguration. Wer seine Infrastruktur dagegen für die kommenden Jahre neu plant, sollte auch die bereits vorgestellte Nachfolgegeneration EPYC™ 9006 „Venice“ berücksichtigen, die auf die neue SP7-Plattform setzt.

EPYC™ 9005: Sicherheit in virtualisierten KI-Umgebungen

Die EPYC™ 9005-Serie unterstützt Sicherheitsfunktionen aus AMD Infinity Guard. Secure Encrypted Virtualization (SEV) ermöglicht die Verschlüsselung des Arbeitsspeichers virtueller Maschinen. AMD Trusted I/O erweitert den Schutz auf den Datenaustausch mit kompatiblen PCIe-Geräten, beispielsweise GPU-Beschleunigern. Trusted I/O setzt TDISP-fähige Geräte sowie geeignete Firmware und Virtualisierungssoftware voraus. Die Verfügbarkeit muss für die jeweilige Serverplattform geprüft werden.

Wie sich KI-Anwendungen von der Hardware bis zum Betrieb absichern lassen, zeigen wir auch in unserem Webinar „KI Security in der Praxis“ am 3. Dezember 2026.

Wie Ryzen™ AI und EPYC™ zusammenarbeiten können

Zurück zum KI-Assistenten: Eine entsprechend entwickelte Anwendung könnte Spracheingaben auf einem Notebook mit Ryzen™ AI 400 lokal verarbeiten und die Anfrage anschließend an einen zentralen KI-Dienst übermitteln. Dieser greift auf interne Dokumente zu und führt das Sprachmodell aus. Die NPU beschleunigt die lokalen Berechnungen, im Backend können EPYC™-Prozessoren die Anwendungslogik ausführen und GPU-beschleunigte Systeme unterstützen. Eine automatische technische Verbindung zwischen Ryzen™ AI und EPYC™ besteht nicht – die Aufgabenteilung wird durch die Softwarearchitektur bestimmt.

Für die zentrale Bereitstellung spricht beispielsweise, dass viele Mitarbeitende auf dasselbe Modell zugreifen können, ohne die erforderliche Rechenleistung auf jedem Notebook vorzuhalten. Lokal ausgeführte Funktionen können dagegen ohne dauerhafte Netzwerkverbindung arbeiten und bestimmte Daten auf dem Gerät belassen. Beim Zugriff auf interne Wissensbestände müssen außerdem Berechtigungen und Datenzugriffe berücksichtigt werden. Welche Informationen ein KI-Dienst abrufen darf und wo sie verarbeitet werden, beeinflusst die Architektur ebenso wie die benötigte Rechenleistung.

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ACP unterstützt Unternehmen bei der Auswahl und Integration von Business-Notebooks mit AMD Ryzen™ AI PRO Prozessoren und Serverinfrastrukturen auf Basis von AMD EPYC™. Gemeinsam mit Ihnen prüfen wir die Anforderungen Ihrer KI-Anwendungen, die verfügbaren Ressourcen und mögliche Erweiterungen Ihrer bestehenden IT-Umgebung. Dazu gehört auch die Frage, welche Systeme weiterverwendet werden können und wie sich die geplanten Workloads wirtschaftlich betreiben lassen.

Welche KI-Workloads gehören ins Rechenzentrum, welche lassen sich lokal verarbeiten? Finden wir gemeinsam heraus, welche Plattform für Ihre Anwendungen am besten geeignet ist.

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