LiqidとAMD、MI350P搭載AIサーバー発表

2026年7月23日、LiqidはAMD Instinct MI350P GPUを中心とした次世代AIインフラストラクチャの提供を中心としたAMDとの戦略的協業を発表した。ソフトウェア定義メモリおよびGPUプーリングインフラを専門とするLiqidは、プーリングソリューションをAMDのPCieベースのInstinct GPUと組み合わせ、単一サーバー内で最大30個のMI350P GPUを搭載できるLiqid UltraStack 30を開発した。

UltraStack 30はデュアルソケットのAMD EPYC 9005シリーズCPU、30個のAMD Instinct MI350P GPU、および69 PFLOPS（FP8）のAI推論パフォーマンスで構成されている。本システムは集約4.3TBのHBM3Eメモリをスケールし、非常に大規模なAIモデルの展開を実現し、総電力消費量は約22kWである。重要なことに、本プラットフォームは専用冷却装置やデータセンター全体の再設計を必要とせず、既存インフラの制約内で運用するエンタープライズおよびクラウド顧客がアクセス可能である。

LiqidのCEO Rick Hegbergは「AMD Instinct MI350P Seriesは、次世代AIインフラストラクチャを構築するための理想的なPCieベースのGPUであり、稼働率とトークンあたりのコストが経済を左右するエンタープライズAI推論向けに調整されたソリューション提供を可能にする」と述べた。AMDのCompute and Enterprise AI Groupのコーポレートバイスプレジデント Suresh Andaniはこの見解を支持し、MI350P設計により「顧客がオンデマンドでGPUリソースをスケールし、より高い稼働率、より低いインフラコスト、および業界をリードするAI推論経済を実現できる」と強調した。

本ソリューションは大幅な運用改善を目指している。フロンティアおよび大規模コンテキストモデルに対して導入コストを最大65%削減、消費電力を50%削減する。本プラットフォームはネイティブKubernetes統合を通じた複数並行モデル導入をサポートし、組織が混合ワークロード全体でGPU稼働率を最大化できる。ソフトウェアを通じてGPUをプーリングし、カスタムインターコネクトや専用インフラに依存しないことで、LiqidとAMDはUltraStack 30を、インフラ全体の見直しなしに大規模AIモデルの導入を求めるエンタープライズにとって実用的な選択肢として位置付けている。

LiqidのGPUプーリング技術は、現代的なAIインフラストラクチャの中核的課題に対応している。推論ワークロードの規模と複雑性が増すにつれて、組織はデータセンター全体の見直しなしにパフォーマンス、稼働率、コストのバランスを取ることに苦労している。AMDとのパートナーシップはMI350PのPCIe設計を活用している。この設計は、他のハイエンドアクセラレータが必要とする専用インターコネクトや冷却インフラを不要とするため、エンタープライズ規模でのGPUプーリングを現実的にする。単一サーバーでソフトウェアを通じて動的に30個のGPUをプーリングしスケールすることで、UltraStack 30はデータセンター全体の再設計の必要性を排除しながら、フロンティアモデルと大規模コンテキストモデルを効率的に展開する能力を保持する。

導入コストを最大65%削減し消費電力を50%削減するという明記された経済効果は、トークンコストがAIサービスプロバイダーにとってますます制限要因となる市場における重要な競争上の主張を表している。ネイティブKubernetes対応と複数モデルの並行実行能力の包含は、本プラットフォームがマルチテナントと混合ワークロードシナリオが一般的な本番クラウドおよびエンタープライズ環境向けに設計されていることを示唆している。Liqidが「GPUプーリングとスケーリングのリーダー」として自らを位置付け、AMDが当該パートナーシップを支持することは、両ベンダーがカスタムインターコネクトではなくPCieベースのプーリングが、スケーラブルでコスト効率的なAI推論インフラストラクチャへの道であると確信していることを示している。

まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！