AMD ROCm の現在と近未来

TECH
2025.06.18

ChatGPTとの気になる会話をご紹介します。

NvidiaのCUDAが強すぎて、現在1強の状態ですが、AMDのROCmはモノになりそうでしょうか？最近、MSとAMDの戦略提携の話も流れてきていますよね。

はい。現在、NVIDIAのCUDAエコシステムには圧倒的強みがありますが、AMDのROCm（Radeon Open Compute）も着々と追い上げており、特にMicrosoftとの協力体制により着実に実用化が進んでいます。

ROCmはどれだけ“モノ”になっているのか？

✅ 技術・エコシステム面

✅ パートナーシップと市場展開

  • Microsoftとの戦略的協業により、クラウド（Azure）からクライアント（Ryzen AI搭載PC）への水平展開が推進中 。
  • リファレンス実装や認証済みSDKで、Windows環境でもAI開発・推論ができる体制が整いつつある 。

✅ データセンター＆AIサーバ用途

  • Instinct MI350などのAI向けGPUやサーバーラインでは、ROCmが本格導入されて機能強化が進んでる news.ycombinator.com+9en.wikipedia.org+9crn.com+9。
  • OpenAIなどとの連携によるチップ設計フィードバックも進む 。

⚠️ 課題もある

  • 消費者向けではまだ限定的（Linuxの一部GPU、Debian非公式）で、Windowsでも整備中 。
  • ツールチェーンの成熟度(CUDAとの差)はまだ乏しく、可搬性や安定性に課題あり en.wikipedia.org+8community.frame.work+8arxiv.org+8。

総合評価まとめ

項目現状
開発環境オープン／多言語＋HIP移植可能だが成熟度に差あり
パートナー連携MSとの協業で「クラウド ↔ PC」体験が加速中
商用用途Instinct系で実績あり、サーバ領域で急成長中
一般コンシューマ対応拡大中だが、依然GPU用途は限定的

結論

AMD ROCmは「抜け駆け的にCUDAを置き換える」ほどではないが、

  • 戦略上の重要プレイヤーであり
  • クラウドとPC環境の両立を目指すMSとの連携により、着実に価値と実用性を積み上げている

この流れは、MLワークフローの多様化とオープン化要求に応える未来志向の動きといえます。

AMD Instinct MI350 シリーズ（MI350X / MI355X）と NVIDIA の Vera Rubin（Blackwell 後継） の比較

📊 性能比較

🧠 推論（Inference）性能

  • AMD MI350: FP4精度で「Blackwell B200 相当」、FP8/FP16でもほぼ同等。
  • NVIDIA Vera Rubin: Rubinアーキテクチャで FP4性能は「約50 PFLOPS」とされ、Blackwell B200の倍近い 。

💾 メモリ容量と帯域幅

🏗️ システム構成と拡張性

💵 コスト効率（トークン/$）

  • MI350は推論でRubin相当のFP4性能を、1ドルあたり40%多く処理できるとされ、コスト面で優位 ainvest.com+1ctol.digital+1。
  • Vera Rubinは圧倒的性能だが、コスト面での比較では、AMDの方が効率的。

✅ 総合まとめ

項目AMD MI350NVIDIA Vera Rubin
FP4性能B200相当約50 PFLOPS（Blackwellの倍）
HBM容量288 GB HBM3EHBM4（容量未定、広帯域）
帯域8 TB/s未公表だがHBM4でUP見込み
推論コスト◎ 約40%安い△ 非公表だが高性能ゆえ高い可能性あり
スケール性◎ MI400/Heliosでダブルワイド構成◎ データセンターでの統合環境

🧩 結論：使いどころ別に見ると…

  • コスト対性能比重視（推論大量実行）なら MI350 が強い
  • とにかく最高性能！性能至上主義なら Vera Rubin
  • 両者ともにミドル〜ハイエンドAI環境を狙うが、AMDは「容量重視」「オープン志向」、NVIDIAは「純粋に高速」を前面に