AMD Instinct MI350シリーズGPUの回路設計における革新とML AI処理への影響

機械学習（ML）および人工知能（AI）アプリケーションの急速な成長には、パワフルで効率的なハードウェアが求められています。AMDの最新製品であるAMD Instinct™ MI350シリーズGPUは、回路設計とスケーラビリティへの斬新なアプローチにより、こうしたニーズに応えることを目指しています。この記事では、MI350 GPUの主要な設計上の選択、他のML/AIプロセッサとの比較、そしてMI350 GPUを際立たせる消費電力とスケーラビリティに関する考慮事項について解説します。

AMD Instinct MI350シリーズにおける回路設計の選択肢

AMD Instinct MI350 GPUは、純粋な計算能力とエネルギー効率のバランスをとる洗練されたアーキテクチャを基盤としています。その設計の中核を成すのは、専用の演算ユニットとメモリサブシステムを通じてAIワークロードの高速化に重点を置いたAMDのCDNA 3アーキテクチャです。

回路設計の主な特徴

• AI向けに最適化されたコンピューティングユニット

MI350は、MLタスクで一般的な行列演算を処理するために設計された多数のコンピューティングユニット（CU）を統合しています。これらのCUは、FP64、FP32、FP16、INT8などの混合精度演算をサポートし、ワークロードのニーズに応じて柔軟な精度を実現します。

• 高帯域幅メモリ（HBM3）

GPUは従来のGDDRメモリと比較して大幅に高い帯域幅を提供するHBM3メモリを採用しています。これにより、大規模なAIモデルにとって重要な、コンピューティングユニットへのデータ供給時のボトルネックが軽減されます。

• 高度な相互接続

AMDは、複数のMI350 GPUを効率的に接続するために、高速なInfinity Fabricインターコネクトを採用しています。このファブリックは、分散型MLトレーニングに不可欠な低レイテンシ通信とデータ共有をサポートします。

• 専用AIアクセラレータ

汎用コンピューティングユニットのみに依存する一部の競合製品とは異なり、MI350にはテンソル演算を高速化する専用のAIアクセラレータが搭載されています。これらのアクセラレータは、ディープラーニングフレームワークのスループットを向上させます。

回路レイアウトの革新

MI350の回路レイアウトは、レイテンシと電力リークの最小化に重点を置いています。AMDは、高度なトランジスタ設計とパワーゲーティング技術を用いて、チップの未使用部分を動的にオフにします。このアプローチにより、ピーク負荷時のパフォーマンスを犠牲にすることなく、アイドル時の消費電力を削減します。

AMD Instinct GPU設計と他のML/AIプロセッサの比較

ML/AIプロセッサ市場には、NVIDIA、Intel、そしてGraphcoreやCerebrasといった専門スタートアップ企業の製品が含まれています。各ベンダーは回路設計とアーキテクチャに異なるアプローチを採用しています。

類似点

• 混合精度サポート

NVIDIA の Tensor コアや Intel の Xe-HPG アーキテクチャと同様に、AMD Instinct GPU は、速度と精度のバランスをとるために混合精度コンピューティングをサポートします。

• 高帯域幅メモリの使用

現代のAI GPUのほとんどは、大規模なデータセットを効率的に処理するためにHBMまたは同様の高速メモリを使用しています。MI350のHBM3の使用もこのトレンドに沿ったものです。

• スケーラブルな相互接続

効率的なマルチGPU通信は共通の機能です。AMDのInfinity Fabricは、NVIDIAのNVLinkやIntelのCompute Express Link（CXL）に匹敵します。

違い

• オープンエコシステムフォーカス

AMDはオープンスタンダードとオープンソースAIフレームワークとの互換性を重視する傾向があります。これは、NVIDIAのより独自のCUDAエコシステムとは対照的です。

• 電力効率戦略

AMDのダイナミックパワーゲーティングとトランジスタレベルの最適化は、アイドル時の消費電力の削減に重点を置いています。競合他社の中には、ベースライン消費電力の増加を犠牲にしてピークパフォーマンスを優先しているところもあります。

• AIアクセラレータの統合

NVIDIAはTensorコアをGPUコア内に緊密に統合していますが、AMDはAIアクセラレータを独立したユニットとして分離しています。このモジュール型アプローチにより、ワークロードのバランスをより柔軟に調整できます。

電力消費に関する考慮事項

多くの場合、データセンターで継続的に実行される AI ワークロードにとって、電力効率は非常に重要です。

• 動的電力管理

MI350は、きめ細かなパワーゲーティングを用いて非アクティブな回路をシャットダウンします。これにより、機械学習の学習や推論における負荷の低いフェーズでの消費電力を削減します。

• 熱設計電力（TDP）

MI350シリーズは、パフォーマンスと冷却要件のバランスが取れたTDP範囲をターゲットとしています。これにより、過度な冷却インフラを必要としない高密度サーバー展開に適しています。

• 操作あたりのエネルギー

AMDは浮動小数点演算あたりのエネルギーコストの削減に重点を置いています。この指標は、数十億回の演算を必要とする大規模AIモデルにとって非常に重要です。

AMD Instinct MI350 GPUのスケーラビリティ

単一の GPU の容量を超える大規模な AI モデルをトレーニングするには、スケーラビリティが不可欠です。

• マルチGPUクラスタリング

Infinity Fabricを使用すると、複数のMI350 GPUをリンクしてクラスターを形成できます。これにより、大規模なデータセットとモデルの並列処理が可能になります。

• ソフトウェアサポート

AMDは、MI350 GPU間の分散学習をサポートするソフトウェアツールとライブラリを提供しています。これには、一般的なMLフレームワークの最適化バージョンも含まれます。

• モジュラー設計

AI アクセラレータとコンピューティング ユニットを分離することで、システム設計者はワークロードのニーズに基づいて構成をカスタマイズし、スケーラビリティを向上させることができます。

MLおよびAI処理への実用的な影響

AMD Instinct MI350 GPU の設計上の選択は、AI 実践者にとって具体的なメリットをもたらします。

• トレーニング時間の短縮

高いコンピューティング密度と高速メモリの組み合わせによりボトルネックが軽減され、モデルのトレーニングが高速化されます。

• 運用コストの削減

電力効率の向上により、データセンターはより少ないエネルギーで AI ワークロードを実行できるようになり、コストが削減されます。

• ワークロード全体にわたる柔軟性

混合精度サポートとモジュール式 AI アクセラレータにより、MI350 は自然言語処理からコンピューター ビジョンまで幅広い AI タスクを処理できます。

• マルチGPUスケーリングの向上

効率的な相互接続とソフトウェア サポートにより、パフォーマンスを損なうことなく、多数の GPU にわたって AI ワークロードを簡単に拡張できます。