「AIハイパースケール」でNVIDIAに真っ向勝負を仕掛けるAMD 2030年に向けたロードマップを公開：AMD AI Advancing 2026（2/4 ページ）

[鈴木淳也（Junya Suzuki），ITmedia]

競合「NVIDIA Vera Rubin」に対する優位性をアピール

　AMDがHeliosで目下のライバルとしているのが、NVIDIAのVera Rubinだ。HeliosとVera Rubinを見比べると、両者には拡大戦略に大きな違いがあることが分かる。

　両者は、ハイパースケーラーや巨大AIデータセンターで採用されている「OCP（Open Compute Project）」ベースのラックを用いている点では共通している。しかし、Vera RubinがNVIDIA独自のエコシステム「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」を軸にした垂直統合型ソリューションを志向しているのに対して、Heliosは「ROCm（Radeon Open Compute）」を軸に、オープン戦略を展開してパートナーの取り込みを重視していることが異なる。この違いは、以前のレポートでも書いた通りだ。

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　また、ハードウェア的にもNVIDIAが独自仕様の「NVLink」によるノード間の密結合で高速化を実現し、いわゆる「ターンキー型」の（すぐに使える）高性能ソリューションを志向しているのに対し、AMDはオープン標準であるUALinkなどを採用しつつ、導入者が自らのデータセンターに合わせて仕様をより安価にカスタマイズできるようにしている。

NVIDIAとは異なり、AMDは“オープン”であることを強調する戦略を取っている

　もう1つ、AMDは先ほども触れたHeliosの最大31TBというHBM4メモリ空間の存在も強みとして強調している。

　システムとしての総合性能、特に学習方面ではNVIDIAのシステムの方が優位な部分もある。しかし、AMDのHeliosは、推論の実行において1ラック内でデータ処理が完結するような動作も可能なため、処理速度と消費電力面においてVera Rubinに対して有利だという。

　基調講演ではスーCEOが「Heliosが競合（Vera Rubin）に対して平均して10〜15％程度高いパフォーマンスを発揮する」と説明しつつ、「Heliosは高パフォーマンスのみならず、1ドルあたり最大で30％多くのトークンを提供可能で、これは非常に優れた価格提案力だと考えている」と強調している。

　今後、AIデータセンターにおける推論処理の重要性がより高まることを考えれば、メモリ容量と帯域幅の優位性は強い訴求ポイントになるだろう。

Vera Rubinと比較した際のHeliosの優位性。特にメモリ容量やスケールアウト時のネットワーク帯域の広さは、かなりの強みといえる

Heliosの1ラック当たりのパフォーマンス（スペック）

昨今のAIでは「学習」の需要も旺盛で成長を続けているが、世間が求めるAIワークロードでは「推論」の比重が高まりつつある