AT&T、AMD を活用して AI トレーニングで卓越した効率を実現
AT&T は、AMD Instinct™ MI355X GPU を活用してテレコム AI をトレーニングしており、単一の GPU 上でモデル全体を実行して数百万人という顧客向けの推論処理を支えています。
AI リーダーに選ばれている AMD Instinct™ GPU
最大 6 GW の AI インフラストラクチャのコミットメント
最大 6 GW の AI インフラストラクチャのコミットメント
最大 2 GW の AI インフラストラクチャのコミットメント
AMD とのパートナーシップを拡大中の Microsoft は、AMD Helios™ AI プラットフォームを Azure に導入します。
Oracle は 2026 年中に AMD Instinct GPU を 5 万基導入し、2027 年以降もさらに規模を拡大していく予定です。
AMD Instinct は次世代ソブリン AI の北米導入を ORNL の Discovery と共に推進していきます。
AMD Instinct GPU は、米国最大かつ最速のエクサスケール スーパーコンピューター、El Capitan に搭載されています。1
AI リーダーからの支持
AI の次の時代を支える基盤を今日から構築
AI の成熟に伴い、組織は重要な AI ワークロードを実行するための信頼できるインフラストラクチャを必要としています。リーダー企業は、学習と推論のパフォーマンス、信頼性、スケーラビリティ、セキュリティ、オープンソフトウェア エコシステムを理由に、AMD Instinct GPU を搭載した AI インフラストラクチャを採用しています。
Person using a tablet in a modern data center aisle between server racks
ハイパースケール
Meta、OpenAI、Anthropic は、複数世代の AMD Instinct GPU を搭載した AI インフラストラクチャのマルチギガワット展開を 2026 年から開始することを発表しています。
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クラウド
Oracle Cloud Infrastructure と Microsoft Azure は AMD Instinct を大規模に展開。また、TensorWave、Vultr、Crusoe などのネオクラウド プロバイダーも AMD Instinct を搭載した AI インフラストラクチャを採用しています。
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ソブリン AI
オークリッジ国立研究所の Lux と Discovery、そして GENCI が主導するフランスの Alice Recoque プログラムは、AMD Instinct を活用してソブリン AI を推進しています。
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エンタープライズ AI
AMD Instinct ソリューションは既存のインフラストラクチャに統合できるため、企業顧客は、インフラストラクチャを全面的に入れ替える必要なく、生成 AI やエージェント型 AI を迅速に拡張し、より多くのモデルを実行してより多くのユーザーにサービスを提供できます。
最大
30%
競合ソリューションよりも優れたコスト パフォーマンス²
業界をリードするパフォーマンス
あらゆる規模の AI インフラストラクチャ
インフラストラクチャは、AI スタートアップ ラボからエンタープライズ データセンター、クラウド サービス、ハイパースケール AI ファクトリー、国立研究所まで、あらゆるニーズに対応できる拡張性を備えている必要があります。
AMD Instinct GPU は幅広いポートフォリオの中核をなしています。このポートフォリオにより、組織の成長に合わせて AI の能力を GPU、CPU、ネットワーキング、ソフトウェア、ラック、クラスター全体で拡張でき、ワークロードに必要な規模の推論、学習、リーズニング、HPC を支えます。
どのような規模でも、パフォーマンス効率は重要です。そのため、AMD Instinct GPU は 1 ドルあたりのパフォーマンスを最適化するように設計されています。AMD Helios ラックスケール ソリューションは、競合ソリューションと比較して最大 30% 優れた 1 ドルあたりのパフォーマンスを発揮します。2
オープン インフラストラクチャ
複雑さのない選択肢
AMD は、緊密な統合、検証、最適化、エコシステムにおける協業を通じて、オープン イノベーションを導入しやすくします。AMD ROCm™ ソフトウェアがあれば、チームはオープンでアップストリーム ファーストのソフトウェア スタックを使用して、AI および HPC ワークロードを AMD Instinct™ GPU 上で安心して構築、展開、拡張できます。
オープン ソフトウェア
AMD ROCm™ を基盤に構築する
最適化されたオープン ソフトウェア スタックを使用して、ハイパフォーマンス AI を AMD Instinct GPU 上に展開します。
なじみのあるフレームワーク
使い慣れたツールを使う
PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX Runtime、vLLM、SGLang など、最も広く利用されているツールを使って開発できます。
初日から利用可能
迅速に構築して展開する
検証済みのビルド、コンテナー、反復可能なワークフローでオンボーディング時の手間を軽減します。
運用
大規模環境で AI を管理する
AMD ROCm ソフトウェア スタックは、大規模な AI クラスター全体で、Kubernetes 対応の展開、可観測性、ライフサイクル管理を実現します。
ハードウェア
オープン スタンダードを選ぶ
AMD は、OCP、UALink™、UEC、ESUN を通じて、オープンで標準ベースの AI インフラストラクチャを推進しています。
エコシステム
イノベーションを共に加速させる
AMD は、ソフトウェア パートナー、ISV、OEM、ODM、ネオクラウド プロバイダーを結び付け、スケーラブルなパフォーマンスとより大きな顧客価値を実現します。
採用事例
AMD Instinct GPU で成功を収めているお客様の事例をご覧ください
幅広いポートフォリオ
AMD Instinct ファミリ
リソース
AMD Instinct GPU、AMD ROCm、AMD ラックスケールのソリューションについて詳しくご確認ください。
AMD Instinct のご紹介
AI の大手企業は、AI 開発の次の段階の基盤として AMD Instinct を選択しています。AMD Instinct が、あらゆる規模の AI インフラストラクチャにおいて説得力のある選択肢となっている理由をご覧ください。
脚注
- https://top500.org/lists/top500/list/2026/06/
- MI400-025: 2026 年 7 月時点の AMD パフォーマンス ラボによる推定値に基づきます。ドルあたりトークンのパフォーマンスは、AMD Helios ラックスケール ソリューション上で実行した Kimi K2 Thinking ワークロード (32 K 入力/8 K 出力) を使用して計算され、NVIDIA Vera Rubin NVL72 ラックと比較しています。結果は、低、中、高インタラクティビティの動作点の推定総スループットと、市場の状況に基づいたシステム GPU の 1 時間あたりの価格の予測値を反映しています。システム構成はメーカーによって異なるため、結果が異なる場合があります。
脚注
- https://top500.org/lists/top500/list/2026/06/
- MI400-025: 2026 年 7 月時点の AMD パフォーマンス ラボによる推定値に基づきます。ドルあたりトークンのパフォーマンスは、AMD Helios ラックスケール ソリューション上で実行した Kimi K2 Thinking ワークロード (32 K 入力/8 K 出力) を使用して計算され、NVIDIA Vera Rubin NVL72 ラックと比較しています。結果は、低、中、高インタラクティビティの動作点の推定総スループットと、市場の状況に基づいたシステム GPU の 1 時間あたりの価格の予測値を反映しています。システム構成はメーカーによって異なるため、結果が異なる場合があります。