AMD、より高密度なAIエージェント展開に向けZen 6 EPYCチップを発表

AMDは発表した第6世代EPYC SP7サーバープロセッサーの一般提供を2026年11月10日に開始し、サーバーベンダー各社からシステムが出荷されるほか、Microsoft AzureおよびOracle Cloud Infrastructureのインスタンスも間もなく利用可能になる見込みだ。全10モデルのZen 6製品群は、AIエージェントの実行、GPUホストノード、エンタープライズアプリケーションを対象としている。

今回の発表の中心は、AIモデルを支えるCPU処理だ。単一のエージェント型ワークフローで、複数のエージェントを連携させ、モデルを呼び出し、情報を取得し、コードを実行し、既存のエンタープライズデータベースやアプリケーションに接続できる。AMDは、こうした用途向けのインフラを汎用サービス、GPUホストノード、エージェント用サンドボックスに分け、タスクに応じてプロセッサーの周波数、密度、帯域幅、効率を変えながら、共通のx86ソフトウェア、セキュリティ、運用基盤を維持する。

SP7製品群で周波数と密度を両立

EPYC 9006 SP7製品群は、64～256コア、128～512スレッドの構成をそろえる。同時マルチスレッディングにより各コアで2つのスレッドを実行できる。Zen 6およびZen 6cコアは、AIホストノード向けの高周波数性能と、より高密度な並列エージェント実行のバランスを取る。また、このプラットフォームはPCIe Gen 6にも対応する。

この製品群の最上位に位置するEPYC 9996と9956は、それぞれ1,024 MBのL3キャッシュを搭載する。9996のベースクロックは2.55 GHz、最大ブーストクロックは4.1 GHzで、標準CPU電力定格は600W。設定範囲は400Wから600Wまでとなる。標準CPU電力は、所定の性能目標におけるプロセッサーの演算ダイとI/Oダイ全体の消費電力を測定する指標だ。一方、EPYC 9686Fと9586Fは周波数を重視し、ベースクロックは4.05 GHz、最大ブーストクロックは5.3 GHzに達する。

個々のサーバーにとどまらず、これらのプロセッサーは、AMDが2026年10月に発表したHelionラック設計にも採用される。Helion Liquidは大規模展開向け、Helion Airは既存の空冷式データセンター向けで、Helion Air InferenceはCPU処理とローカルGPU推論を組み合わせる。AMDによると、一部のHelion構成では1ラック当たり73,728スレッドを実現できる。

性能の推定値と電力制限

GPUホストノードについてAMDは、モデルの重みをCPUにオフロードする比較において、大規模言語モデルの出力スループットが前世代のEPYCプロセッサーの最大1.8倍になると報告している。この数値は、PCIe Gen 5のホストリンクを使った測定結果を、Gen 6の帯域幅に換算したものだ。このワークロードでは、スループットの制約となるのはホストメモリーではなくPCIeリンクであることがテストで確認された。

エージェント用サンドボックスについてAMDは、CPUワット当たりのエージェント数がNvidia Veraの約3.3倍、Intel Xeon 6980Pの2.5倍になると推定している。この比較では、稼働中の導入環境でエージェント数を数えるのではなく、共通の理論上のワークロードを想定し、利用可能なCPUスレッド数を推定処理能力に換算している。実際の処理能力とスループットは、ワークロード、モデル、メモリー、ソフトウェア、オーケストレーション、システム構成によって異なる。

AMDのラックモデルによると、ソケット当たりのプロセッサーとメモリーの合計電力上限を15%引き下げると、EPYC 9996構成では標準電力設定の場合に比べて、35キロワットのラック内で約1.18倍のエージェントをサポートできる。この容量増加は、同じ電力枠内により多くのサーバーを搭載できることによる。サーバー当たりの平均性能低下は1%と推定されており、この値は第5世代EPYCプロセッサーを別途テストした結果に基づく。

Microsoft、Azure HDv2のプレビューを開始

Microsoftは11月10日、第6世代EPYCプロセッサーを搭載したAzure HDv2仮想マシンのプレビューへの登録受付を開始した。このプロセッサーのコードネームはVeniceだ。各VMは、500個を超える物理Zen 6コア、3.8テラバイトのDDR5-8800メモリー、30 TBのPCIe Gen 5 NVMeストレージ、400 GbのAzure Boost Networkingを備える。

Microsoftによると、HDv2の1台のVMは、市場で次点の代替製品と比べて約2倍のエージェント用サンドボックスを並列実行でき、エージェント型タスクのスループットも最大1.7倍に高められる。同社のグラフでは、測定値は暫定的で変更される可能性があると明記されており、エージェント型タスクおよび強化学習タスクのスループットを推定する指標としてSPEC CPU 2026 Integer Rateを使用している。エージェントがコードを実行したりツールを呼び出したりするたびに、分離されたCPUサンドボックス内で処理が行われる。そのため、コア数が不十分だと、エージェントを制御するGPUがアイドル状態になる可能性がある。

OpenAIはMicrosoftとHDv2の開発に取り組み、コア数とメモリーのバランスが研究用途とコーディング用途の両方に関わることを示した。「AI研究用の大規模なデータセットを準備するとき、各ジョブに十分なメモリーがあれば、CPUコアを増やすことで作業をより多くのジョブに分割できます。同じバランスは、多数のコーディングエージェントが同時にソフトウェアを構築し、テストを実行する際にも重要です」と、OpenAIでCPU・ストレージ容量計画を統括するRafael Dietrichは述べた。

一般提供開始時に、MicrosoftはAzure Kubernetes Service、Azure Databricks、Azure CycleCloudのほか、RescaleやSynopsysなどのパートナープラットフォームを通じてHDv2を提供する予定だ。利用可能時期は、これらのサービスやプラットフォームによって異なる場合がある。

今回の投入により、アクセラレーターの稼働率に加え、CPU密度、メモリー割り当て、ラックの電力がエージェント処理能力を左右する重要な要素となる。こうした構成の実用性を測るうえで重要なのは、固定された電力予算の範囲内でどれだけのエージェント処理を同時に維持し、GPUを十分に活用できるかだ。