ビジネスで変化をリードする
変化は避けられません。ですが、AMD と Microsoft Azure が提供する AI なら、チャンスに変えることができます。シームレスな拡張性、柔軟な適応性、そして飛躍的なパフォーマンス向上を実現するソリューションを提供することで、ビジネスの前進を支援します。力を合わせれば、変化をリードできます。
together we advance_data centers
ハイ パフォーマンス コンピューティングで業界をリード2、3 する AMD は、あらゆるデータセンターのワークロードを高速化するテクノロジを提供することで、科学者、エンジニア、設計者が、より迅速に知見を得て、より正確な結果を獲得することを可能にします。
together we advance_AI
今日、AI が世界全体にますます浸透しています。小売、都市、工場、医療分野のスマート テクノロジの原動力となり、そしてデジタル ホームの変革を推進しています。データセンターからエッジに至るまで、AMD は高度な AI アクセラレーションを提供することで、世界をよりスマートにするためのハイ パフォーマンスと高効率を実現しています。
together we advance_cloud computing
プライバシーの強化とビジネスの進歩を実現する、AMD 搭載の Google CloudConfidential Computing。ワールド クラスのセキュリティにより、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ビジネスを推進できます。
together we advance_performance
メルセデス AMG ペトロナス フォーミュラ ワン™ チームと AMD が連携し、F1 レーシングを進化させることで生まれた驚異的なスピードをご覧ください。また、AMD EPYC™ プロセッサがどのようにして、世界最速クラスのレーシングカーのスピードをさらに上げているかについてもご確認いただけます。
together we advance_groundbreaking research
AMD のプロセッサを搭載したスーパーコンピューターは、気候変動から素粒子構造まで、世界の最も困難な課題に取り組む最先端の研究を支えています。これらの革新的な研究を推し進める LUMI スーパーコンピューターについて、詳しくご覧ください。
together we advance_sustainable computing
電力効率に優れたデータセンターがあれば、エンタープライズ コンピューティングと科学研究の成功確率が高まります。環境のサステナビリティ目標の達成を目指す AMD は、その進捗状況を公表しながら、ハイ パフォーマンス コンピューティングの限界に挑戦しています。
together we advance_automotive
より安全な通勤環境を確立する鍵は AI です。アダプティブ SoC により、自動運転に必要となる高度センサーや先進運転支援システム (ADAS) を駆動します。これにより、手動で運転することなく、目的の場所に移動することが可能となります。
together we advance_aerospace
パーサヴィアランスは、火星に着陸した最先端のマシンです。この探査車に搭載された AMD FPGA により、コンピューター ビジョンが強化され、塩粒ほどの小さなサンプルでも検出できるようになりました。パワフルな AI がミッション全体を通して継続的に学習と適応を繰り返すことで火星の探索を推進し、かつてこの惑星に存在した可能性のある生命の兆候を追究し続けています。
together we advance_entertainment
エンターテインメントがもたらす想像力は限りなく広がり続けます。そのため、AMD は世界で最も先進的なプロセッサにより、高速なレンダリングを推進しているのです1。特殊効果や仮想制作から 3D モデリングに至るまで、当社の製品により、映画、テレビ、ゲームのクリエイターはあらゆるビジョンを実現できます。
together we advance_gaming
世界で最も先進的なプロセッサ、グラフィックス、ソフトウェアの構築に向けた当社の取り組みは、これを使用するゲーマーの情熱に応えることを目標としています。だからこそ、AMD は PC だけでなく、コンソールやハンドヘルドにも搭載されている唯一のプロセッサなのです。
脚注
- 2022 年 2 月時点のノード サイズに基づいています。GD-203
- MLNX-032: テクニカル コンピューティングにおける世界最高のパフォーマンスの比較は、SPECrate®2017_fp_base、Ansys Fluent、Altair Radioss、Ansys LS-Dyna の各アプリケーションのテスト ケース シミュレーションにおける推定スコア、評価またはジョブ/日を測定した 2022 年 2 月 14 日時点の AMD 社内テストに基づいています。32 コア EPYC 7573X を実行している 2P サーバーは、32 コア Intel Xeon Platinum 8362 を実行している 2P サーバーよりも平均速度が高速で、コアあたりのリーダーシップのパフォーマンスを発揮しました。最上位となる 64 コア EPYC 7773X を実行している 2P サーバーは、最上位となる 40 コア Intel Xeon Platinum 8380 を実行している 2P サーバーよりも優れており、密度においてリーダーシップのパフォーマンスを発揮しました。AMD が定義する "テクニカル コンピューティング" または "テクニカル コンピューティングのワークロード" には、電子設計自動化、数値流体力学、有限要素解析、地震波トモグラフィ、気象予測、量子力学、気候変動研究、分子モデリング、または同様のワークロードが含まれます。結果は、シリコンのバージョン、ハードウェア、ソフトウェア構成、ドライバーのバージョンなどの要因により異なる場合があります。SPEC®、SPECrate®、および SPEC CPU® は、Standard Performance Evaluation Corporation の登録商標です。詳細については、www.spec.org をご覧ください。
- AMD Instinct™ MI250X は、世界最速のデータセンター向け GPU です。2021 年 9 月 15 日に AMD パフォーマンス ラボで次のシステムを使用して計算を実施しました。AMD Instinct™ MI250X (128 GB HBM2e OAM モジュール) アクセラレータを 1,700 MHz のピーク ブースト エンジン クロックで計測したところ、結果は次のようになりました。95.7 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64 マトリックス)、47.9 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64)、95.7 TFLOPS のピーク理論単精度マトリックス (FP32 マトリックス)、47.9 TFLOPS のピーク理論単精度 (FP32)、383.0 TFLOPS のピーク理論半精度 (FP16)、383.0 TFLOPS のピーク理論 Bfloat16 形式精度 (BF16) 浮動小数点演算パフォーマンス。2020 年 9 月 18 日に AMD パフォーマンス ラボで次のシステムを使用して計算を実施しました。AMD Instinct™ MI100 (32 GB HBM2 PCIe® カード) アクセラレータを 1,502 MHz のピーク ブースト エンジン クロックで計測したところ、結果は次のようになりました。11.54 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64)、46.1 TFLOPS のピーク理論単精度マトリックス (FP32)、23.1 TFLOPS のピーク理論単精度 (FP32)、184.6 TFLOPS のピーク理論半精度 (FP16) 浮動小数点演算パフォーマンス。NVidia Ampere A100 (80 GB) GPU アクセラレータを 1,410 MHz のブースト エンジン クロックで実施したテストの公開結果は次のようになっています。19.5 TFLOPS のピーク時倍精度 (FP64 Tensor Core)、9.7 TFLOPS のピーク時倍精度 (FP64)。19.5 TFLOPS のピーク単精度 (FP32)、78 TFLOPS のピーク半精度 (FP16)、312 TFLOPS のピーク半精度 (FP16 Tensor Flow)、39 TFLOPS のピーク Bfloat16 (BF16)、312 TFLOPS のピーク Bfloat16 形式精度 (BF16 Tensor Flow)、理論浮動小数点演算パフォーマンス。 TF32 データ形式は IEEE に準拠しておらず、この比較には含まれていません。https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf、15 ページ、表 1。MI200-01
- 4P ホスト構成で AI トレーニングとハイ パフォーマンス コンピューティングに使用される AMD ハイパフォーマンス CPU と GPU アクセラレータが含まれます。目標計算は、標準パフォーマンス メトリクス (HPC: 4K マトリックス サイズのLinpack DGEMM kernel FLOPS) で測定されたパフォーマンス スコアに基づいています。AI トレーニング: 4K マトリックスで動作する FP16 や BF16 FLOPS などの低精度浮動小数点数 GEMM カーネル) で測定したパフォーマンスのスコアを、CPU ホスト + メモリおよび 4 つの GPU アクセラレータを含め、アクセラレートされた代表的な演算ノードの定格消費電力で割った数値に基づいています。
- AMD は、2020 年から 2030 年の間に AMD 事業による絶対 GHG 排出量 (スコープ 1 & 2 の排出量) を 50% 削減するという目標を掲げています。
- 2022 年 2 月時点のノード サイズに基づいています。GD-203
- MLNX-032: テクニカル コンピューティングにおける世界最高のパフォーマンスの比較は、SPECrate®2017_fp_base、Ansys Fluent、Altair Radioss、Ansys LS-Dyna の各アプリケーションのテスト ケース シミュレーションにおける推定スコア、評価またはジョブ/日を測定した 2022 年 2 月 14 日時点の AMD 社内テストに基づいています。32 コア EPYC 7573X を実行している 2P サーバーは、32 コア Intel Xeon Platinum 8362 を実行している 2P サーバーよりも平均速度が高速で、コアあたりのリーダーシップのパフォーマンスを発揮しました。最上位となる 64 コア EPYC 7773X を実行している 2P サーバーは、最上位となる 40 コア Intel Xeon Platinum 8380 を実行している 2P サーバーよりも優れており、密度においてリーダーシップのパフォーマンスを発揮しました。AMD が定義する "テクニカル コンピューティング" または "テクニカル コンピューティングのワークロード" には、電子設計自動化、数値流体力学、有限要素解析、地震波トモグラフィ、気象予測、量子力学、気候変動研究、分子モデリング、または同様のワークロードが含まれます。結果は、シリコンのバージョン、ハードウェア、ソフトウェア構成、ドライバーのバージョンなどの要因により異なる場合があります。SPEC®、SPECrate®、および SPEC CPU® は、Standard Performance Evaluation Corporation の登録商標です。詳細については、www.spec.org をご覧ください。
- AMD Instinct™ MI250X は、世界最速のデータセンター向け GPU です。2021 年 9 月 15 日に AMD パフォーマンス ラボで次のシステムを使用して計算を実施しました。AMD Instinct™ MI250X (128 GB HBM2e OAM モジュール) アクセラレータを 1,700 MHz のピーク ブースト エンジン クロックで計測したところ、結果は次のようになりました。95.7 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64 マトリックス)、47.9 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64)、95.7 TFLOPS のピーク理論単精度マトリックス (FP32 マトリックス)、47.9 TFLOPS のピーク理論単精度 (FP32)、383.0 TFLOPS のピーク理論半精度 (FP16)、383.0 TFLOPS のピーク理論 Bfloat16 形式精度 (BF16) 浮動小数点演算パフォーマンス。2020 年 9 月 18 日に AMD パフォーマンス ラボで次のシステムを使用して計算を実施しました。AMD Instinct™ MI100 (32 GB HBM2 PCIe® カード) アクセラレータを 1,502 MHz のピーク ブースト エンジン クロックで計測したところ、結果は次のようになりました。11.54 TFLOPS のピーク理論倍精度 (FP64)、46.1 TFLOPS のピーク理論単精度マトリックス (FP32)、23.1 TFLOPS のピーク理論単精度 (FP32)、184.6 TFLOPS のピーク理論半精度 (FP16) 浮動小数点演算パフォーマンス。NVidia Ampere A100 (80 GB) GPU アクセラレータを 1,410 MHz のブースト エンジン クロックで実施したテストの公開結果は次のようになっています。19.5 TFLOPS のピーク時倍精度 (FP64 Tensor Core)、9.7 TFLOPS のピーク時倍精度 (FP64)。19.5 TFLOPS のピーク単精度 (FP32)、78 TFLOPS のピーク半精度 (FP16)、312 TFLOPS のピーク半精度 (FP16 Tensor Flow)、39 TFLOPS のピーク Bfloat16 (BF16)、312 TFLOPS のピーク Bfloat16 形式精度 (BF16 Tensor Flow)、理論浮動小数点演算パフォーマンス。 TF32 データ形式は IEEE に準拠しておらず、この比較には含まれていません。https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf、15 ページ、表 1。MI200-01
- 4P ホスト構成で AI トレーニングとハイ パフォーマンス コンピューティングに使用される AMD ハイパフォーマンス CPU と GPU アクセラレータが含まれます。目標計算は、標準パフォーマンス メトリクス (HPC: 4K マトリックス サイズのLinpack DGEMM kernel FLOPS) で測定されたパフォーマンス スコアに基づいています。AI トレーニング: 4K マトリックスで動作する FP16 や BF16 FLOPS などの低精度浮動小数点数 GEMM カーネル) で測定したパフォーマンスのスコアを、CPU ホスト + メモリおよび 4 つの GPU アクセラレータを含め、アクセラレートされた代表的な演算ノードの定格消費電力で割った数値に基づいています。
- AMD は、2020 年から 2030 年の間に AMD 事業による絶対 GHG 排出量 (スコープ 1 & 2 の排出量) を 50% 削減するという目標を掲げています。