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AMDの新型Epyc「Venice」でCPU復権を狙う — エージェントAI普及でGPU対CPUの比率が1:1に近づくとAMDが予測

11月10日、The Next Platformが「AMD Tunes Up CPUs For Agentic AI With "Venice" Epyc Processors」と題した記事を公開した。AMDがエージェンティックAI時代に向けて第6世代Epyc CPU「Venice」(Epyc 9006シリーズ)を発表し、GPU優位のデータセンター市場においてCPUの再評価を促す動きについて詳しく紹介している。GPU一辺倒から「CPU復権」へ——エージェンティックAIが変えるインフラの比率ChatGPTの登場以来、データセンターの主役はGPU、とりわけNvidiaのアクセラレータだった。しかしAMDは今、エージェンティックAI(自律的にタスクを分解・実行するAIエージェント)の普及が、そのバランスを変えると主張する。AMDのシニアバイスプレジデントDan McNamaraは5月のブログでこう述べている。

11月10日、The Next Platformが「AMD Tunes Up CPUs For Agentic AI With "Venice" Epyc Processors」と題した記事を公開した。AMDがエージェンティックAI時代に向けて第6世代Epyc CPU「Venice」(Epyc 9006シリーズ)を発表し、GPU優位のデータセンター市場においてCPUの再評価を促す動きについて詳しく紹介している。

GPU一辺倒から「CPU復権」へ——エージェンティックAIが変えるインフラの比率

ChatGPTの登場以来、データセンターの主役はGPU、とりわけNvidiaのアクセラレータだった。しかしAMDは今、エージェンティックAI(自律的にタスクを分解・実行するAIエージェント)の普及が、そのバランスを変えると主張する。

AMDのシニアバイスプレジデントDan McNamaraは5月のブログでこう述べている。

「エージェントは一つのプロンプトに答えるのではなく、目標をステップに分解し、次に何をするかを判断し、複数のモデルを呼び出し、データベースを照会し、APIに接続し、企業アプリケーションを実行し、権限を確認し、メモリを取得し、出力を検証してから、またプロセスを繰り返す。プロンプト入力→回答出力型のチャットボットAIとは、インフラのプロファイルがまったく異なる。」

現在のデータセンターにおけるGPU対CPUの比率は1:4〜1:8だが、エージェンティックAIが普及すると1:1に近づくとAMDは予測する。これはAMDやIntelにとって追い風だ。エージェントのオーケストレーション、ポリシー管理、セキュリティ、コード実行といった処理はCPUが得意とする領域であるためだ。

なお、同じくCPU復権を視野に入れた動きはIntelでも見られ、Xeon 6シリーズはP-core/E-coreの使い分けによるワークロード最適化を推進している。またNvidiaはVera CPUを軸にCPU+GPU統合アーキテクチャを強化しており、Venice発表はこうした競合各社との対抗軸を明確にする意味合いも持つ。

Veniceの核心スペック——前世代比1.9倍のスループット

第6世代Epyc「Venice」(Epyc 9006シリーズ)の主要スペックは以下の通りだ。なお、前世代「Turin」(Epyc 9005シリーズ)は最大192コアまでのSKUを擁する製品群であり、以下の比較はAMDが元記事中で用いた代表的な比較基準に基づく。

  • コア数: Turin世代の比較SKU → 96コア(Venice)、最上位は256コア
  • クロック: 5.0 GHz → 5.3 GHz
  • メモリ帯域幅: DDR5 12チャネル・614 GB/sec → 16チャネル・1.6 TB/sec
  • I/O帯域幅: PCIe Gen 5 → Gen 6(帯域幅2倍)
  • スループット: Turin比で1.9倍

メモリ帯域幅やPCIe Gen 6といったスペックは現時点では先進的な数値であり、いずれも元記事に記載されたAMDの公表値をそのまま反映している。

256コア・400Wの構成では、NvidiaのVera CPUと比べてエージェント処理性能/ワットで3.3倍、IntelのXeon 6世代比でエージェント/ドルで1.8倍、Helion AIラック単位での収容エージェント数でVera比1.5倍をAMDは主張している。

「エフェメラルツール」という新指標

AMDが特に強調するのがエフェメラルツール(ephemeral tools)のパフォーマンスだ。エフェメラルツールとは、エージェントのセッションやタスク中に動的に生成され、完了後に自動破棄される短命な隔離ランタイムのことで、エージェンティックAIに特有の実行パターンである。

製品担当コーポレートバイスプレジデントのMadhu Rangarajanはこう説明する。

「エフェメラルツールはエージェンティックAIのより興味深い部分だ。なぜなら、定義済みのベンチマークが存在しない。グラフ処理、ドキュメント解析、コーディングエージェント、コンパイルといったAMD社内で観測しているエージェントワークロードを代表すると思われるタスクを選んで評価した。パイプラインの各ステージで良好な結果が出ており、全体としてVeniceはエージェントワークロードに対してうまく機能していると考えている。」

ポートフォリオ戦略と今後の展開

AMDは2022年の第4世代「Genoa」以降、Bergamo(クラウド密度特化)やSiena(エッジ向け)など、用途別にEpycのラインナップを広げてきた。Veniceはその延長線上にあり、1,000以上のインスタンス構成をサポートする。

現在のデータセンターCPU市場でAMDのシェアは約46%に達しており、Venice投入でIntelとの差をさらに広げることを狙う。エージェンティックAIの市場は2034年まで年率約43%成長と予測されており、CPU需要の押し上げが期待される。

なお、The Next Platformによれば、今後「Verano」および「Venice-X」と呼ばれる次世代CPUが来年登場予定であり、Venice SKUスタックの詳細分析やアーキテクチャの深掘り記事も近日公開予定だという。

詳細はAMD Tunes Up CPUs For Agentic AI With "Venice" Epyc Processorsを参照していただきたい。