- AMDの初の機架級AIシステム「Helios」の大規模量産が2027年上半期に延期されたことが判明。
- 2026年下半期にエンジニアリングサンプルと小規模量産が開始され、実際の本格運用は2027年になる見込みです。
- EthernetベースのUALink高速互連やXPU統合など、競合のNVIDIA RubinやGoogle TPUと比較した技術的特徴を解説。
こんにちは！テックブロガーの○○ですです。AMDが発表した機架級AIシステム「Helios」の量産スケジュールが大幅に遅れるというニュース、皆さんも気になりませんか？生成AIやLLMが急速に普及する中で、ハードウェア側の供給遅延は業界全体に波及する可能性があります。今回はその背景と、競合他社との比較、そして日本のAIインフラに与えるインパクトをざっくり解説していきますです。
Heliosとは何か？AMD初の機架級AIプラットフォーム
AMDが2024年に発表した「Helios」こと MI455X UALoE72 は、機架（ラック）単位で展開できるAIアクセラレータです。主な特徴は以下の通りです。
- GPUとCPUを統合したXPUアーキテクチャで、AI推論とトレーニングを同時に高速処理。
- EthernetベースのUALink高速互連を採用し、サーバー間のデータ転送レイテンシを大幅に削減。
- 2nmプロセスで製造されたInstinct MI455X GPUコアを搭載し、FP16/FP8演算性能が大幅向上。
要は、GPUだけでなくCPUやメモリコントローラまで一体化した「超」AIサーバーというイメージですです。これにより、従来は複数のカードを組み合わせて実現していたスケールアウトが、1台のラックで完結できるようになると期待されています。
量産延期の背景とスケジュール
半導体分析機関SemiAnalysisのレポートによると、Heliosは当初2025年中に大規模量産を開始する予定でしたが、製造プロセスの安定化やサプライチェーンの逼迫により、以下のようにスケジュールが変更されました。
- 2026年下半期：エンジニアリングサンプル（ES）と小規模量産開始。
- 2027年上半期：本格的な大規模量産開始、最初のトークン生成（本番環境でのAIサービス提供）開始。
この遅延は、AMDが2nmプロセスの量産体制を整えるまでに時間がかかったこと、そして高帯域ULinkインタコネクトのテストが想定以上に複雑だったことが主因とされていますです。
競合比較：NVIDIA Rubin、Google TPU、AWS Trainiumとどう違うのか
AIインフラ市場では、すでにNVIDIAの「Rubin」シリーズやGoogleの「TPU」、Amazonの「Trainium」などがシェアを争っていますです。Heliosの差別化ポイントは次の通りです。
1. UALink高速互連
従来のPCIeやNVLinkに代わり、EthernetベースのUALinkを採用。これにより、サーバー間で数十Gbpsの低遅延通信が可能になり、分散トレーニングやマルチモーダルAIのデータフローがスムーズになりますです。
2. XPU統合
GPUとCPUが同一ダイ上に統合されているため、データ転送コストが削減され、LLMのような大規模モデルでもレイテンシが抑えられますです。
3. エコシステムの成熟度
AMDはCUDA互換のROCmを提供していますが、NVIDIAに比べてソフトウェアスタックがまだ成熟途上です。したがって、導入ハードルはやや高めになる可能性がありますです。
結局、Heliosは「高速インターコネクト」と「XPU統合」という点で差別化を狙っていますが、ソフトウェアエコシステムと量産タイミングが鍵になるでしょうです。
日本市場への示唆
日本の大手SIerやクラウドベンダーは、AIインフラの多様化を進めていますです。特に金融・製造業向けにオンプレミスで高性能AIサーバーを導入したいというニーズが増えており、AMDのHeliosが本格的に供給開始されれば、NVIDIA依存からの脱却を検討する企業が出てくる可能性がありますです。
また、国内のデータセンター事業者は、エネルギー効率と冷却コストが重要です。Heliosは2nmプロセスとHBM3Eメモリを採用予定で、電力効率は同クラスのGPUと比べて約10%向上すると見込まれていますです。これが実現すれば、コストパフォーマンスの観点から日本市場でも競争力が出てくるでしょうです。
まとめ：2027年に向けて注目すべきポイント
今回の量産延期は一見ネガティブに見えますが、実はAMDが技術的な成熟とサプライチェーンの最適化に時間をかけている証拠でもありますです。2027年上半期に本格的に市場に投入される頃には、生成AIやLLMの需要はさらに拡大しているはずです。そこで注目したいのは、以下の3点です。
- UALinkが実際にどれだけ低遅延を実現できるか。
- ソフトウェアスタック（ROCm、PyTorch対応）がどれだけ成熟するか。
- 日本のデータセンターやエンタープライズが導入コストと電力効率をどう評価するか。
これらがクリアされれば、HeliosはNVIDIAやGoogleに対抗できる本格的な選択肢になるはずですです。AIインフラの選択は、ハードウェアだけでなくエコシステム全体を見渡すことが重要ですから、今後の動向をぜひチェックしてくださいです。
それでは、また次回のテックニュースでお会いしましょうです！