AMDは、高性能ハードウェアの最適化に特化したスタートアップ企業Nod.aiを買収する計画を発表しました。これは、急成長するAIチップ市場におけるAMDの野心を示すものです。
Nod.aiのソフトウェアは、AMDの様々なハードウェアプラットフォーム上でAIモデルの展開を加速させることができます。さらに、AMDはこの買収を通じて、開発者ツールの向上とオープンソース開発者コミュニティにおける評判向上を目指しています。
AMDはvLLM-ATOMプラグインを発表しました。このプラグインは既存のワークフローを変更することなく、ハードウェアの可能性を最大限に引き出すことを目的としており、DeepSeek-R1やKimi-K2などの主要な大規模言語モデルの推論を顕著に高速化します。vLLMは高負荷環境におけるスループットとGPUメモリ使用効率を最適化するオープンソースフレームワークで、リクエストのスケジューリングとキャッシュ管理に特化しています。一方、ATOMプラグインはこの能力をさらに強化します。
AMDがvLLM-ATOMプラグインを発表。大規模言語モデル展開向けに最適化され、既存ワークフローを変えずにDeepSeek-R1やKimi-K2などの国産モデルの推論性能をAMDハードウェア上で大幅に向上。InstinctシリーズGPU向けにカスタマイズされ、vLLMフレームワークの高メモリ効率を活用し、開発者が低コストで技術移行と性能向上を実現。....
OpenAI は AMD、ブロードコン、インテル、マイクロソフト、NVIDIA など五大企業と共同で、マルチパス信頼性接続(MRC)プロトコルを発表しました。このプロトコルは、大規模な AI 学習におけるネットワーク遅延と障害問題を解決することを目的としています。このプロトコルはオープンコンピューティングプロジェクト(OCP)にオープンソース化され、3層アーキテクチャから2層設計への転換を推進し、単一障害ポイントを打ち破り、学習の安定性と効率を向上させます。
AMDのCEOリサ・スー氏は2026年第1四半期決算説明会で、エージェント型AI時代の到来に伴いデータセンター向けCPU需要が急増していると指摘。従来の「1CPU対複数GPU」からCPUとGPUの比率が1対1に近づき、将来的にはCPUがGPUを上回る可能性がある。CPUは主なスケジューリング役からより中心的な計算ノードへと変わり、データセンターアーキテクチャの変革を促進している。....
AMDとNutanixは2.5億ドルの戦略的提携を結び、資本参加と共同開発を通じて、企業のオンプレミスAI展開能力を強化し、NVIDIAに対抗するエコシステムを構築するためのフルスタックAIインフラプラットフォームを共同で構築します。....