AMDは最新のEPYC 9005シリーズプロセッサ向けに、AIや機械学習（ML）ワークロードの性能向上を目的としたBIOSチューニングガイドを発表した。このガイドは、BIOS設定を調整することでパフォーマンスを最適化する手法を提供し、特に新しいEPYC Turinサーバーでの利用を想定している。

今回の調査では、Supermicroのサーバープラットフォームを使用して、AI/ML用途における性能向上の具体的な効果を検証した。

ベンチマークには、最新のUbuntu OSと96コア搭載のEPYC 9655プロセッサを組み合わせた環境を用いた。デフォルト設定と推奨設定を比較した結果、BIOSの調整が特定のAIソフトウェアにおける速度改善や消費電力削減に大きく寄与する可能性が示された。この新たなガイドは、効率性を追求するAI開発者や運用担当者にとって貴重な指針となり得る内容である。

AI/ML性能を最大化するBIOS設定の具体的内容とその効果

AMDが公開した「EPYC 9005 BIOSおよびワークロードチューニングガイド」は、BIOSレベルでの簡易な調整でAI/ML性能を最大化することを目的としている。このガイドはCPUの電力設定、NUMA構成の最適化、Infinity Fabricの調整など、AI/MLワークロードに特化した具体的な設定を提案している。これにより、ハードウェアの潜在能力を引き出しながら、電力消費を抑えることが期待される。

特に注目すべきは、NUMAメモリ構成の最適化とInfinity Fabricの調整が、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークにおける処理速度に寄与する点である。AMDはガイドを通じて、従来の複雑なコードチューニングやOSレベルの最適化をBIOS設定で代替することを推奨している。これにより、高度な技術力を持たないエンジニアでも効率的にサーバー性能を引き出すことが可能になると考えられる。

しかし、BIOS設定は用途や環境に依存するため、万能ではないという課題も存在する。特定のワークロードにおいては、手動による細かな調整が依然として必要となるケースがあり、ガイドを盲信するのではなく、実際の運用環境での検証が求められる。

Supermicroサーバープラットフォームを用いたベンチマークの実証

調査に用いられたSupermicroのH13SSL-NソケットSP5マザーボードとEPYC 9655プロセッサの組み合わせは、AI/ML性能の向上を実証するうえで重要な役割を果たした。この環境では、Micron製のDDR5-6000メモリ（64GBモジュール×12）と最新のUbuntu 24.10を使用し、性能を正確に測定するための標準的なベンチマーク手法が採用された。

結果として、AMDの推奨するBIOS設定は、デフォルト設定と比較してAIモデルのトレーニング速度を最大で20％向上させる可能性があることが示された。一方、消費電力についても削減が観察され、エネルギー効率の向上が確認された。特にOpenVINOやTensorFlowでの性能改善が顕著であり、AIアプリケーションの高速化においてBIOS調整が重要なファクターとなることが裏付けられた。

これにより、BIOS調整が従来のハードウェア性能を最大限活用するための有効な手段であることが明確になったが、結果はベンチマーク環境に依存する可能性が高い。したがって、異なるプラットフォームや構成でも同様の効果が得られるかについてはさらなる検証が求められる。

BIOSチューニングガイドがもたらすAI運用への新たな視点

AMDが公開したチューニングガイドは、AI/ML運用における効率性を大幅に向上させる可能性を秘めている。従来、AIシステムの最適化には高度な技術力とリソースが求められてきたが、このガイドはBIOS設定によるシンプルな手法を提供することで、その敷居を下げる役割を果たしている。

特に、中小規模の企業やスタートアップにとって、このようなガイドはコスト削減の観点からも大きな恩恵となるだろう。サーバー運用においては、消費電力の削減が直接的なランニングコストの低減につながるため、エネルギー効率を高める設定が重要となる。

また、BIOS設定を最適化することで、同じハードウェアを長期間使用できる可能性が高まり、設備投資の回収期間を短縮することにもつながる。

一方で、BIOS調整を導入する際には、適切な技術的理解が必要である。過剰な調整や不適切な設定は、性能低下やシステムの不安定化を引き起こすリスクを伴う。このため、AMDの公式ガイドを参考にしつつ、自社の運用環境に適した設定を模索することが求められる。