AMDの2026年AI推進イベントは、スケールとオープン性を重視し、CDNA 5ベースのMI455X GPU、72GPUのHeliosラックシステム、第6世代EPYC Venice CPUを発表しました。本分析では、MI455XとHeliosプラットフォームに焦点を当て、Venice CPUの詳細は別の記事で扱います。
MI455Xは、NVIDIAのRubin/B300の288GBを50%上回る432GBのHBM4メモリ、23.3TB/sのメモリ帯域幅、40.26 PFLOPSのピークMXFP4コンピュートを備えています。Heliosラック全体では、2.9エクサフロップスのFP4スループット、合計31TBのHBM4、1.7PB/sのメモリ帯域幅、260TB/sのスケールアップおよび43TB/sのスケールアウト帯域幅を提供し、トップクラスのAIラックパフォーマンスを確保します。
Heliosは、UALoEイントラックファブリック、Ultra Ethernetスケールアウト、OCP低精度フォーマット、Open Rack Wideシャーシ、完全にオープンソースのROCmソフトウェアを含む、エンドツーエンドでオープンスタンダードを定義しています。オープンリファレンスデザインとして、ネットワーキング、電源、管理の完全なハイパースケーラーカスタマイズをサポートします。主要な採用者には、OpenAI、Meta、Anthropic、Microsoft、Oracleが含まれます。
AMD Instinct MI455X: CDNA 5フラッグシップGPU
TSMC CoWoS-Lでパッケージ化された320億トランジスタのMI455Xは、8つのN2 XCD、2つのN3 I/Oダイ、2つのN3ファブリック&キャッシュダイ(FCD)、12個のHBM4スタックを統合しています。スタックあたり2048ビットのHBM4インターフェイスは23.3TB/sの帯域幅を提供し、デュアル96MB FCD L2キャッシュと組み合わされて54TB/sのスループットを実現します。
I/O機能には、3.6TB/sの双方向UALoEスケールアップ帯域幅、256GB/sのInfinity Fabric CPU-GPUリンク、デュアルPCIe Gen6 x16ポートまたは3つのAI-NICを介した柔軟なスケールアウトが含まれます。これは、ほとんどの主要指標において、前世代のAMD GPUおよびNVIDIAのRubin/B300を上回ります。
主要スペック比較
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仕様
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AMD MI455X
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NVIDIA Rubin
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AMD MI355X
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NVIDIA B300
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アーキテクチャ
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CDNA 5
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Rubin
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CDNA 4
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Blackwell Ultra
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トランジスタ
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320B
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336B
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185B
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208B
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HBM容量
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432GB HBM4
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288GB HBM4
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288GB HBM3E
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288GB HBM3E
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HBM帯域幅
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23.3TB/s
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22TB/s
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8TB/s
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8TB/s
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GPUあたりのスケールアップ
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3.6TB/s
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3.6TB/s
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1.08TB/s
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1.8TB/s
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GPUあたりのスケールアウト
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2400 Gb/s
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1600 Gb/s
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400 Gb/s
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800 Gb/s
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CPU-GPUリンク
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256GB/s Infinity Fabric
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1.8TB/s C2C
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PCIe 5
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900GB/s C2C
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MI455Xは、HBM容量、メモリ帯域幅、スケールアウトスループットで競合他社をリードし、UALoEを介したRubinのスケールアップパフォーマンスに匹敵してNVIDIAの長年のNVLinkギャップを埋めます。NVIDIAの強力なC2C CPU-GPUリンクは、コアプラットフォームの違いを推進する主要なハードウェア上の利点であり続けます。
コンピュートスループット比較
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精度フォーマット
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AMD MI455X
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NVIDIA Rubin
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AMD MI355X
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NVIDIA B300
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MXFP4 / NVFP4
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40.26 PF
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35 PF
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10.1 PF
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15 PF
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MXFP6 / FP6
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20.13 PF
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17.5 PF
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10.1 PF
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5 PF
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MXFP8 / FP8
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20.13 PF
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17.5 PF
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5 PF
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5 PF
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FP16 / BF16
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5.03 PF
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4 PF
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2.5 PF
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2.5 PF
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FP32
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315 TF
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130 TF
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157.3 TF
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75 TF
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MI355Xと比較して、MI455Xは低精度スループットを4倍、標準精度パフォーマンスを2倍に向上させています。すべてのフォーマットでB300を上回り、低精度でRubinを15%、FP16/BF16で26%リードし、高精度AIウェイトおよびHPCワークロードに不可欠なFP32で2.4倍のアドバンテージを提供します。
CDNA 5アーキテクチャのアップグレード
CDNA 4の8つのXCDと256の実行ユニットを維持しつつ、CDNA 5は内部コンピュート構造を刷新しました。各XCDは2つのシェーダーエンジンに分割され、それぞれ16個のアクティブなワークグループプロセッサ(WGP)を備えています。ネイティブWave32実行はWave64に取って代わり、分岐ペナルティを削減し、レジスタ圧力を低下させ、WGPあたりの同時ウェーブを64に倍増させてメモリレイテンシのマスキングを改善します。
再設計されたSIMDユニットは、並列実行、ネイティブBF16アクセラレーション、新しいテンソル変換命令を可能にし、超越関数スループットを倍増させ、ネイティブtanhサポートによりトランスフォーマーパフォーマンスを向上させます。新しいWGPあたりの5Dテンソルデータムーバーは、非同期テンソルストリーミングをサポートし、専用NVIDIAテンソルアクセラレータの機能に匹敵します。
最適化されたメモリ階層
CDNA 5は、XCDごとの個別のL2およびグローバルInfinity Cacheを削除し、CDNA 4よりも3倍高い合計帯域幅を持つデュアル96MB FCDベースのL2キャッシュを採用しました。統合されたコヒーレントキャッシュは、デバイスアトミックを加速し、テンソルマルチキャスティングにより4倍の効果的な読み取り帯域幅を提供します。
WGPあたりのオンチップストレージは384KBに倍増し、フルインメモリFlashAttentionおよびMoEカーネルレジデンシを可能にします。アップグレードされた12×2048ビットHBM4スタックは、容量と帯域幅を劇的に向上させ、GPUのAIパフォーマンスエッジの基盤を形成します。
GPUパーティショニングと仮想化
デュアルFCD設計は、柔軟なNPS NUMAモードをサポートします。NPS1による統合フルGPUメモリ、またはNPS2によるプライベートL2キャッシュを備えた2つの分離された低レイテンシドメインです。設定可能な1/2/4/8方向の空間セグメンテーションとSR-IOV仮想化により、きめ細かくハードウェア分離されたマルチテナントGPU展開が可能になります。
AMD Heliosラック規模プラットフォーム
Heliosは、AMDが共同開発したOCP Open Rack Wideシャーシを使用し、18個のコンピュートトレイと6個のスイッチトレイに72個のMI455X GPUを搭載します。液体冷却されたラックは225〜245kWを消費し、リアブラインドメイトケーブルによりツールフリーのホットスワップメンテナンスが可能です。
コンピュートトレイ設計
各トレイは4つのMI455X GPUと96コア5GHzのVenice SP7 CPUをペアにし、Infinity Fabricを介して1:4のコヒーレントCPU-GPU接続を提供します。ソケット式SP7ハードウェアは、最大4TBのDRAMと1.6TB/sのメモリ帯域幅をトレイあたりに備え、256コアの標準またはキャッシュ最適化されたVenice-X CPUへのアップグレードをサポートします。
各トレイには3つの独立したネットワークがサービスを提供します。フロントエンドデータセンターアクセス用の400G Salina DPU、2400Gb/sのCPUバイパススケールアウト帯域幅用のGPUあたり3つのVulcano 800G NIC、および3.6TB/sのラックワイド共有メモリスケールアップ帯域幅用のGPUあたり36のUALoEリンクです。
スイッチファブリックと信頼性
Heliosは12個のBroadcom Tomahawk 6スイッチを使用します。これはNVIDIAのNVSwitch数の3分の1であり、標準L2 Ethernetを介してGPUあたり3.6TB/sのフルスケールアップ帯域幅を提供します。単一階層のオールツーオールトポロジは、すべてのGPU間で均一な低レイテンシを保証します。
12プレーンファブリックは、ハードウェア障害時のパフォーマンスの段階的な低下と自動トラフィックリルーティングをサポートします。ハードウェア分離されたAES-256暗号化仮想ポッド(vPod)は、柔軟なマルチテナントパーティショニングを可能にし、障害を個々のポッドに限定し、フルラックトレーニングからきめ細かなGPUスライシングまでの展開モードをサポートします。
管理スタック
AMD Fabric Manager(AFM)は、ゼロタッチラックプロビジョニング、vPodオーケストレーション、冗長分散コントローラーを介した障害回復を提供します。KubernetesアーキテクチャとアップストリームされたUALoEサポートを備えたオープンSONiC OS上に構築されており、完全な可観測性とクラスタースケジューラとの標準API統合を提供します。
Helios vs. NVIDIA Vera Rubin NVL72
Heliosは、NVL72よりも50%高い合計HBM(31TB vs 20.7TB)、50%高速なGPUあたりのスケールアウト帯域幅、および少ないスイッチコンポーネントで同等のスケールアップスループットで上回ります。AMDのテストでは、Kimi K2ワークロードでGPUあたりのトークン処理能力が10〜15%高く、トークンあたりのドル効率が最大30%向上しています。
アーキテクチャのトレードオフが両プラットフォームを定義します。HeliosのGPUダイレクトNICはCPUフォワーディングレイテンシを排除しますが、NVIDIAのNICはVera CPU C2Cリンクに依存し、帯域幅の競合を引き起こします。NVIDIAはネイティブGPUDirect StorageとユーザーフレンドリーなDOCAソフトウェアでリードしていますが、AMDのP4プログラマブルDPUはハイパースケールカスタムネットワーク開発を優先しています。
Heliosの最大の利点は、NVIDIAの固定スーパーチップ構成とは対照的に、CPU、メモリ、ネットワーキング、電源予算全体にわたる完全な顧客カスタマイズ性です。
DPUとROCm.AIソフトウェアエコシステム
400G Salina DPUは、プログラマブルSDN、セキュリティオフロード、NVMe-over-Fabrics仮想化を提供します。そのユニークなKVキャッシュオフロードは、ネイティブGPUDirect Storageの欠如を、外部ストレージへの余分なAIキャッシュのスピルアウトで補います。
8月にリリースされたROCm.AIは、AI開発者ツール、自律型Hyperloom最適化、FlyDSL低レベル制御により、ROCm 7と比較して推論で3.3倍、トレーニングで2.4倍のパフォーマンス向上を実現します。AMDが公開した実世界のメトリクスは、MI455XのピークFP4スループットの50%に達しています。
MXFP4とNVFP4は異なるスケーリングメカニズムを採用しているため、ベンダーのピークFLOPS比較は、アプリケーションレベルのトークン処理能力よりも信頼性が低く、本番環境でのROCm最適化には十分な余地があります。
結論
Heliosは、AMDをNVIDIAのフラッグシップAIラックシステムに直接対抗するライバルとして位置づけ、業界をリードするHBM容量、優れたスケールアウトネットワーキング、コスト効率の高いオープンハードウェア、および完全な顧客カスタマイズ性を提供します。主要なハイパースケーラーの採用、明確な2027〜2028年のGPUロードマップ、および成熟しつつあるROCmソフトウェアに支えられ、AMDはNVIDIAの長年のラック規模の支配に挑戦するための競争力のあるエンドツーエンドAIインフラストラクチャを構築しました。
北京千星捷通科技有限公司
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