データセンター向けCPUに関して言えば、Nvidiaは新参者であり、サーバー向けに競争力のあるプロセッサを開発できることを証明しなければなりません。既存のAMDは、Nvidiaの72コアArmベースGrace Hopperスーパーチップを競合製品と見なしているようです。そのため、AMDは自社のEPYCプロセッサとNvidiaのGraceプラットフォームの性能を一連のベンチマークで比較したブログを公開し、最大2倍の性能優位性があると主張しています。AMDはまた、Armアーキテクチャベースのチップと比較してx86の互換性が優れている点も指摘しています。もちろん、このような比較は割り引いて考える必要がありますが、NvidiaのGrace CPUの性能についてある程度の知見を与えてくれます。
AMD が実施したテストによると、同社の EPYC 9754 (128 コア) および 9654 (96 コア) プロセッサは、汎用コンピューティング、サーバー側 Java、トランザクション データベース、意思決定支援システム、Web サーバー、インメモリ分析、ビデオ エンコーディング、高性能コンピューティング (HPC) など、さまざまなワークロードにおいて、Nvidia の Grace CPU スーパーチップ (72 コア) の 2 倍以上のパフォーマンスを実現します。
例えば、SPECpower_ssj2008ベンチマークでは、シングルソケットおよびデュアルソケットのAMD EPYCシステムは、Nvidia Graceシステムと比較して、それぞれ約2.50倍と2.75倍の性能向上を示しました。デュアルソケットのAMD EPYC 9654システムは、同様のテストにおいて同等のNvidiaシステムと比較して約2.27倍の性能向上を示し、優れたエネルギー効率を際立たせています。
AMDによると、同社のEPYCプロセッサは、ビジネスアプリケーション、テクニカルコンピューティング、データ管理、データ分析、デジタルサービス、メディア＆エンターテインメント、インフラソリューションなど、様々なベンチマークにおいて、パフォーマンスと効率性において300以上の世界記録を保持しているとのことです。しかし、NVIDIAのGrace Hopperプロジェクトの主な目的は、汎用サーバーワークロードではなく、AIトレーニングと推論ワークロードの実行であることを考えると、この結果は驚くべきものではありません。しかし、NVIDIAのHopperはAIアプリケーションにおける優れた性能で知られています。
AMDのEPYC Zen 4プロセッサはx86-64アーキテクチャに基づいて構築されており、x86アーキテクチャ向けに開発された幅広いソフトウェアとの互換性を確保しています。一方、NVIDIAのGraceはArmアーキテクチャに基づいています。Armはデータセンター向けソフトウェアのサポートにおいてx86に追いつきつつありますが、互換性の点ではx86が依然として優位に立っています。
AMDはまた、高いパフォーマンス、エネルギー効率、既存のソフトウェアおよびインフラストラクチャとの互換性により、AMDのEPYCプロセッサはNvidiaのGraceよりも総所有コスト（TCO）が低いと指摘しています。
AMD独自のテストでは、EPYCプロセッサが様々な主要ワークロードにおいてNVIDIAのGrace CPUスーパーチップを凌駕し、x86-64アーキテクチャによる幅広い互換性を備え、多様なデータセンターニーズに対応する実証済みの将来性のあるソリューションを提供することが示されています。そのため、AMDはEPYCプロセッサが一般的なデータセンターワークロードに最適な選択肢であると主張しています。しかし、AIのトレーニングと推論に関しては、NVIDIAのGrace HopperプラットフォームはAMDのInstinctよりも大きな優位性を発揮します。結局のところ、NVIDIAのGrace Hopperプラットフォームは、当初からAIに対応するために開発されたのです。
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アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
