市場でメモリが入手困難になっている状況下にあって、データセンター インフラストラクチャを最適化する

お客様は依然としてインフラストラクチャの刷新を望んでいる

コンピューティング環境は変化の渦中にあります。エンタープライズ市場全体に AI が浸透するにつれ、その影響がどのような形で現れるのか明らかになりました。それは、価格の上昇と部品不足です。メモリとストレージのコストが高止まりしているため、お客様は IT と AI 戦略を見直しています。少なくとも 2027 年までは価格が下がる見込みがないため¹、多くのお客様はインフラストラクチャの刷新がそもそも可能なのかどうかを検討しています。

お客様は将来を見据えて予算を抑えているため、パートナーの皆様も「大丈夫です。少し様子を見ます」といった答えを聞いたことがあるのではないでしょうか。

とはいえ、何もしなければ、その代償が高く付きます。

古いインフラストラクチャの交換を遅らせると、それ自体が次のようなリスクをもたらします。

• 運用コストの上昇
• 電力効率の低下
• 保守コストの増加
• 最新の AI ワークロードをサポートできない
• セキュリティ/コンプライアンス上のリスク
• 保証/サポート期間の終了

こうした課題に直面したお客様が、パートナーの皆様に支援を求めてくることになります。以下の知見を活用して、お客様の新たなハードウェア投資を支援し、お客様が賢明に購入判断を下せるようにサポートしましょう。

お客様を軌道に乗せる: 適切なガイダンスの提供

ステップ 1: 環境を見直す

これまでお客様は一般的に、最大の需要に対応し、ワークロードに柔軟性を持たせるために、サーバーのメモリをオーバープロビジョニングしてきました。基本的に、お客様は多数のサーバーをプロビジョニングして、少数のアプリケーションのみが必要とする最大限のリソースを準備しておき、必要に応じてワークロードを再配置できるようにしています。そのため、多くの環境は実際の利用状況ではなく、理論上の最大需要に基づいてプロビジョニングされています。

メモリが不足し、高価になっている今、そのような方法を採用できるのは豊富な資産を有する限られた企業だけとなっています。今こそ、お客様と協力してオンプレミス環境とクラウド環境を見直し、使用しているリソース (CPU、GPU、メモリ) を把握して、現実的かつデータに基づいた評価によってワークロードや追加の AI コンピューティングの増大に伴うニーズを予測すべきタイミングです。

ステップ 2: メモリの影響を受けないワークロードを特定する

基本的なメモリ要件が満たされている場合、ワークロードによっては、メモリ容量を増やしてもその効果が薄いことがよくあります。CPU への依存が高いワークロード、I/O への依存が高いワークロード、またはレイテンシの影響を受けやすいワークロードの場合、メモリ容量を追加しても、多くの場合、コストに見合うだけのパフォーマンス向上は得られません。

ワークロードのパフォーマンスに大きな影響を与えることなく不要なコストを削減できる、より低容量のメモリ構成を検討できるようにお客様を支援しましょう。

ステップ 3: メモリ サイズのプロビジョニングを適正化する

メモリは貴重なリソースであるため、必要なメモリ容量を適切に判断することが極めて重要です。お客様と連携して、メモリへの投資が最大の価値をもたらす領域と、メモリの必要性を安全に削減できる領域を探りましょう。

ミッションクリティカルな高優先度ワークロードには、利用率の急増や将来の成長に対応できる十分なバッファーを確保する必要があります。メモリ要件が低いワークロードの場合は、容量の小さい DIMM を使用するか、メモリ スロットを空けておくことを検討してください (AMD EPYC™ サーバー向け CPU は、空きスロットを含むさまざまなメモリ構成をサポートしています)。

AMD のサポート

メモリ使用率を最適化できる領域をお客様が理解すれば、AMD EPYC サーバー向け CPU を搭載したシステムなど、より高いパフォーマンス効率を達成できるように設計されたプラットフォームの評価を開始できます。

ここで、既存のインフラストラクチャを刷新しようとしているお客様に対して、少ないメモリで優れたパフォーマンスを発揮する AMD EPYC サーバー向け CPU が、老朽化したハードウェアからの魅力的なアップグレードの道筋となることを改めて伝えることができます。競合他社の旧式のハードウェアから最新の AMD EPYC サーバー向け CPU に移行すれば、TCO を最大 29% 削減でき、システムとソフトウェアの投資回収期間は平均で約 2.5 年となります。²

たとえば、メモリ容量を 50% 減らした AMD EPYC 9355P サーバー向け CPU 上で、演算負荷の高い代表的なワークロードを実行しても、パフォーマンスの低下はわずか 1% です。³

メモリ容量に影響を受けやすいワークロードは、メモリの制約に応じて柔軟に拡張できます。AMD EPYC 9655 CPU を搭載したサーバーは、メモリ容量が 75% でもわずか 6% のパフォーマンス低下で動作することが可能です。⁴

インフラストラクチャのモダナイゼーションは、統合と仮想化密度の向上という機会も生み出します。サーバー数を削減し、効率性を向上させることで、お客様はソフトウェア ライセンス料、電力、冷却、運用コストを削減できるだけでなく、メモリ使用量も最適化できます。より高性能なシステムをより少ない台数購入するだけで済むということは、IT 予算のうちメモリに費やす割合が少なくなることを意味します。

スペース、電力、冷却能力に制約のある組織にとって、インフラストラクチャを効率的に改善できれば、現行のデータセンター能力を向上させるだけで済み、すぐにでも規模拡大に踏み切る必要性はなくなります。AI ワークロードの増加に伴ってインフラストラクチャへの負荷が増大するにつれ、このような運用の効率化は純粋なパフォーマンスと並んでますます重要になっていくでしょう。

お客様の成功に貢献するツールを提供する

AMD は、厳しい市場環境においてお客様をサポートするのに役立つさまざまなツールを提供しています。メモリ予算を適切に設定するために、オンプレミス環境とクラウド環境の両方におけるメモリ要件を見積もるには、次のツールを使用してください。

クラウド インフラストラクチャの場合は、AMD EPYC™ クラウド インスタンス アドバイザーを使用してください。

TCO 分析を実行する場合は、ウェブベースのツールである AMD EPYC™ TCO アドバイザリ ツールを使用してください。これにより、お客様と協力して、現在のメモリ価格だけでなくカスタマイズ可能なメモリ価格に基づき、さまざまな TCO シナリオを分析できます。

AMD は今後もパートナーの皆様およびそのお客様を支援し、業界をリードするパフォーマンスと最適化されたインフラストラクチャを提供し続けます。AMD EPYC サーバー向け CPU のようなハードウェア プラットフォームや、上記のようなツールを使用することで、厳しい市場サイクル下においても、パフォーマンス、拡張性、メモリ効率のバランスを取ることができます。

メモリ価格の高騰はインフラストラクチャの計画に影響を与え続けていますが、モダナイゼーションを遅らせると、長期的な運用効率の低下やコストの上昇を招いてしまう可能性があります。ワークロードの見直し、適切なメモリ サイズへの投資、統合機会の特定などを通じて、パートナーの皆様はお客様の戦略的なモダナイゼーションを支援できます。

詳細については、AMD の担当者にお問い合わせください。