AMD Ryzen™ プロセッサが AI をエージェント型アクションに変換する方法

今後の AI 作業はエージェントが中心に

最近まで、生成 AI はそのほとんどが「トークン入力、トークン出力」のワークフローに従っていました。つまり、AI に質問したり情報を求めたりすると、AI がそれに応答するというものです。その仕組みは単純な呼び出し/応答でしたが、今ではより強力なもの、すなわちエージェント型 AI へと進化しつつあります。

エージェント型 AI を活用すれば、ファイルやアプリケーションとのやり取り、コードやコマンドの実行、ツールの呼び出し、複数ステップのワークフローの完了など、数多くの新たな可能性が得られます。さらに、複数のエージェントを同時に連携させれば、さまざまなタスクで目まぐるしい成果を上げることも可能です。

AMD EPYC™ サーバー向け CPU と AMD Helios™ ラックスケール プラットフォームは、次世代のデータセンター AI インフラストラクチャを定義する要因となります。また、AMD の "Zen 5" アーキテクチャも、クライアント エッジにおいても重要な役割を担い、従業員が実際に AI 対応ツールを操作する PC やワークステーションの効率性、応答性を向上させ、AI に対応できるようグレードアップします。

エージェント型 AI に必要なのは CPU 性能

エージェント型 AI に関連する多くのアクションは、ローカル デバイス上で実行できます。何をする必要があるかをモデルが決定し、エージェントがツールを呼び出し、CPU がアクションの実行を支援し、結果がモデルに返されます。そして、タスクが完了するまでこのプロセスが繰り返されます。

CPU への要求には、次のようなさまざまな種類の要求が含まれます。

• ファイルを開くか解析する、あるいはその両方
• 計算の実行
• Python/コードの実行
• コードのコンパイル
• ディレクトリの検索
• プログラムまたはプロセス、あるいはその両方の起動
• アプリケーションの制御
• ワーカーの調整

推論処理はクラウドでも、ローカルの GPU や NPU でも実行できますが、ワークフローに必要なより広範な実行処理やスケジューリングの大部分は CPU が担います。

エージェント PC のパフォーマンスを測る新たな指標

最終的に重要なのは、エージェントがどれだけ迅速にタスクを完了できるかです。エージェントが実行する処理が増えるにつれて、CPU のパフォーマンスは、アプリケーションのパフォーマンスやローカル処理、タスク完了の総時間に至るまで、顧客が重視する要素に大きな影響を与えるようになっています。

したがって、顧客のデバイスに搭載されている CPU は、これらのエージェント ワークロードのパフォーマンスに直接的な影響を与える可能性があります。エージェント ワークロードの多くは数十もの処理を実行したり、複数のサブエージェントを実行したりするため、エージェント型 AI を活用しようとする顧客には、常に信頼できる CPU パフォーマンスが必要になります。そうした場面では、強力な CPU パフォーマンスがますます重要になります。"Zen 5" アーキテクチャをベースとする AMD Ryzen™ プロセッサは、それらのワークロードに必要なパフォーマンスを提供するように設計されています。

エージェント型 AI のために構築

"Zen 5" アーキテクチャをベースとする AMD Ryzen™ プロセッサ

"Zen 5" アーキテクチャに基づいて構築された AMD プロセッサは、ますます要求が厳しくなっていくワークロードに必要な CPU 性能を提供するように設計されています。AMD Ryzen プロセッサ ポートフォリオによる構成では、AMD Ryzen™ AI Max+ 395 プロセッサを使用して最大 16 コア 32 スレッドまで拡張可能です。CPU パフォーマンスにおけるその違いは、実際どのようになるのでしょうか。

AMD は、6 つのエージェントを同時に実行する、負荷の高い開発者ワークフローのテストを実施しました。エージェントはワークロード全体を通して、コード分析とコンパイル、データ処理、データベース クエリ、圧縮、パッケージ操作など、幅広いローカル タスクを実行しました。

この結果は、最新の AMD Ryzen プロセッサの価値を明確に示しています。マルチエージェントでツールを多用する開発者ワークフローに関する AMD のテストでは、AMD Ryzen AI Max+ 395 プロセッサを搭載した ASUS ROG Flow Z13 が、4 年前のノート PC よりも最大 6 倍高速にタスクを完了しました。^1、2

顧客にとって、AI の利用が拡大するにつれて、こうしたパフォーマンスの価値はますます高まります。1 つのエージェントで、簡単なリクエストを処理するだけでなく、数十もの個別の作業を経て最終的に業務を完了させることも可能です。さらにエージェントを追加し、並行して作業させれば、ローカル処理の量は急速に増加します。

"Zen 5" アーキテクチャに基づいて構築された AMD Ryzen プロセッサは、そのようなワークロードに対応できる高性能な CPU 基盤を提供します。これにより、エージェントはローカル ファイル、アプリケーション、ツール、データを横断して、意思決定をすばやく実行に移せるようになります。

企業が次世代 AI の導入を計画するにあたって議論の対象となるのは、自社のシステムが AI モデルをどれだけ速く実行できるかということだけではありません。AI によって現在可能になるあらゆることを活用するためには、ローカル環境のパフォーマンスも必要になります。

"Zen 5" アーキテクチャに基づく AMD Ryzen プロセッサを使用することで、顧客のデバイスをこの変化に対応できるよう支援できます。また、インテリジェンスを実用的な作業に変換するために必要なローカル CPU 性能を備えた AI インフラストラクチャの実現へと、顧客の AI インフラストラクチャへの投資を確実につなげることができます。

エージェント型 AI に備えられるよう顧客を支援

AI エージェントは PC の役割を変えつつあります。AI が日常業務に深く浸透するにつれて、モデルの出力をタスクの完了に結び付けるのに必要な作業に、クライアント デバイスがその処理能力を割くようになるでしょう。AMD のパートナー企業にとって、エージェント型 AI の台頭は、顧客にアプローチして AI コンピューティングの新たな時代に向けた計画策定を支援する機会となります。

"Zen 5" アーキテクチャに基づいて構築された AMD Ryzen プロセッサは、要求の厳しいエージェント型 AI ワークロード向けの高性能 CPU 基盤を提供します。AMD によって顧客のデバイス フリートの準備を支援し、顧客がエージェントを活用した作業スタイルに対応できるようにしましょう。