最近の「Advancing AI」基調講演で、AMD はデータ センター環境でサーバー CPU が果たす重要な役割を強調し、適切な CPU と GPU の組み合わせがパフォーマンス結果に大きな影響を与える可能性があると主張しました。
AMDのEPYCサーバーCPU：推論ワークロードで17%のパフォーマンス向上を実現
AI分野におけるサーバーCPUの性能への注目は見過ごされがちですが、これらのプロセッサは人工知能（AI）アプリケーションの学習タスクと推論タスクの両方において不可欠です。AMDはここ数四半期、特にEPYCサーバーCPUによって、データセンター分野における地位を著しく強化してきました。この成長により、AMDはこの競争の激しい分野における主要プレーヤーとしての地位を確立しました。Advancing AIの基調講演において、 AMDのエグゼクティブバイスプレジデントであるフォレスト・ノロッド氏は、サーバー構成においてCPUとGPUのバランスの取れた組み合わせが不可欠であることを詳しく説明しました。
AMDは比較分析において、最新のEPYC 9575FサーバーCPUとIntelのXeon 8592+（第5世代）を、Instinct MI300X AIアクセラレータを搭載した状態で評価しました。この比較では、クライアントが適切なCPUアーキテクチャを利用していない場合に生じる、大きなパフォーマンスの差が浮き彫りになりました。AMDがこのベンチマークテストに、ほぼ2年前に発売されたIntelのXeonではなく、最新のEPYC 9005シリーズを選択したことは特筆に値します。両CPUは64コア／128スレッド構成という類似したアーキテクチャを採用しており、仕様上は比較的互角の性能となっています。
AMDが公開したベンチマークによると、EPYC 9005シリーズの採用は、Llama 3.1 8B AIモデルを用いた様々なテストにおいて、平均6%のパフォーマンス向上をもたらすことが示されています。この向上は、パラメータ数が増えるにつれて17%にまで達する可能性があります。これらの評価は、主に多様な推論ワークロードに焦点を当てており、適切なサーバーCPUが全体的なパフォーマンスに多大な影響を与えることを示しています。しかしながら、システム最適化がこれらの結果にどのような影響を与えるかについては疑問が残るかもしれません。
ベンチマークをめぐる微妙な差異にもかかわらず、AMD はサーバー CPU 市場において引き続き大幅な成長と採用を目の当たりにしており、その市場シェアは短期間で目覚ましい拡大を遂げています。
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