La nueva NIC Vulcano de AMD Pensando alcanza 2,4 Tbps de ancho de banda por GPU

Si la DPU Salina se encarga de la puerta de entrada de cada rack AMD Helios, la segunda pieza de red que AMD ha detallado en Advancing AI 2026 se ocupa de sacar los datos hacia fuera y de conectar racks enteros entre sí. Se trata de la AMD Pensando Vulcano, la tarjeta de red que AMD sitúa como responsable del llamado "scale-out" de toda su infraestructura de inteligencia artificial, y sobre la que la compañía también ha compartido bastantes más cifras de las que se conocían hasta ahora.

AMD parte de una idea sencilla para justificar esta pieza: el ancho de banda de red necesario para entrenar e inferir con modelos de IA se ha duplicado cada menos de dos años, pasando de 400G a 800G y camino de 1,6 terabits por segundo, y esa carrera solo se sostiene si buena parte de la inteligencia de la red se traslada a chips programables como las DPU y las NIC de IA, en lugar de depender únicamente de switches de propósito fijo.

Qué es la NIC Vulcano y qué papel juega en Helios

La Vulcano es ya la segunda generación de NIC de IA de la familia Pensando, con conectividad de 800G, totalmente programable y capaz de ofrecer hasta 2,4 terabits por segundo de ancho de banda por cada GPU del rack. Dentro de la arquitectura de Helios, cada GPU cuenta con hasta tres de estas NIC, que se conectan mediante PCIe Gen 6 y el protocolo UAL para dar servicio al tráfico que sale del rack hacia otros racks del mismo clúster. AMD construye esta tarjeta sobre estándares abiertos como el Ultra Ethernet Consortium, en lugar de depender de una interconexión propietaria.

Ancho de banda, coste y velocidad de entrenamiento: las cifras que reclama AMD

AMD atribuye a esta NIC tres ventajas concretas frente a lo que llama "arquitectura de red de IA competitiva".

• La primera es de ancho de banda: un 50 % más de capacidad de scale-out.
• La segunda es de velocidad de entrenamiento: un 13 % menos tiempo de finalización de trabajos de entrenamiento de modelos de lenguaje, una cifra que la propia AMD aclara que procede de un modelado de ingeniería y una simulación sintética de referencia (un sistema de 8.000 GPU Instinct MI455X simuladas entrenando con datos en FP8, comparando el uso de tres frente a dos NIC Vulcano por GPU), no de una medición sobre hardware de producción funcionando en un cliente real.
• La tercera es de coste: hasta un 33 % menos gasto en conmutación de red frente a la competencia en un clúster de 32.000 GPU, una cifra que AMD explica que se consigue al poder usar switches Tomahawk 6 de 1,6 terabits con SerDes de 200G en lugar de switches Tomahawk 6 de 800G con SerDes de 100G, no por un abaratamiento genérico de la propia tarjeta.

Transporte inteligente: cómo evita AMD los cuellos de botella de red

Buena parte de la propuesta de la Vulcano no está en el ancho de banda bruto, sino en cómo reparte el tráfico. AMD describe tres mecanismos de lo que llama transporte inteligente.

El primero, el reparto inteligente de paquetes, elimina colisiones de hash y permite aprovechar toda la red con una suscripción de uno a uno, con recuperación de fallos en microsegundos y menor latencia de cola.

El segundo, el control de congestión consciente de la ruta, evita el bloqueo de cabecera de línea y ajusta el envío de tráfico de forma dinámica para absorber picos de carga repentinos. El tercero garantiza que, aunque los paquetes lleguen desordenados por distintas rutas, los mensajes se entreguen siempre en el orden correcto, algo que además se puede combinar con el uso de varias rutas simultáneas.

Arquitectura multiplano y modos de transporte flexibles

AMD también apuesta por una arquitectura de red multiplano, en la que el tráfico de cada GPU se reparte entre varias tarjetas Vulcano y varias mallas de conmutadores independientes. Según la compañía, este diseño aporta escalabilidad lineal, aísla mejor los fallos y ya está probado a la escala que exige un centro de datos de IA.

Además, la Vulcano admite tres modos de transporte distintos (reparto de paquetes gestionado por el switch, reparto gestionado por la propia NIC y enrutado por origen gestionado por la NIC), de forma que cada cliente pueda elegir el comportamiento de red que mejor se adapte a su tipo de carga de trabajo.

Raj Subramaniyan, de Oracle Cloud Infrastructure, ha hablado de la evolución de su infraestructura de red hacia proyectos como Stargate, de OpenAI. Por otro, David Gucker, director de operaciones y cofundador de Vultr, se ha centrado en el rendimiento, la fiabilidad y la economía de esta infraestructura de cara a los grandes desarrolladores de modelos de frontera que utilizan su nube.

En conjunto, la Vulcano completa el cuadro que AMD quiere transmitir sobre la red de Helios: una DPU en la entrada y ahora una NIC programable para conectar racks completos entre sí, todo diseñado, según AMD, para que el cuello de botella de la IA a gran escala deje de estar en el movimiento de datos.

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