AMDは2026年11月10日（米国時間）、第6世代EPYCプロセッサの発表に合わせ、NVMe SSDをサーバーのメモリとして活用するソフトウェア「AMD MEXT」を紹介した。AIを使ってアプリケーションのメモリアクセスを予測し、使用頻度の低いデータをSSDへ移動させることで、物理DRAMの搭載量を増やさずに使用可能なメモリ容量を拡張する技術だ。DRAM価格の高騰がサーバーの導入・増設費用を押し上げるなか、AMDは既存設備のメモリ不足を補う手段としてMEXTを位置付けている。

AMDが公開した社内導入事例では、86台のサーバーにMEXTを導入し、使用可能メモリを約58TB追加した。これは既存容量に対して20%の増加に相当し、導入費用は同等の容量をDRAMで増設する場合の18%に抑えられたという。さらに同社は、2027年末までに約2,000台へ展開し、累計6,000万ドル超の費用削減を目指す計画も明らかにしている。ただし、これらの削減額はAMD自身の試算であり、実際の運用性能や他社環境での費用対効果を保証するものではない。

MEXTは、AMDが2026年6月15日に買収を発表した企業のメモリ最適化技術を基盤としている。今回の発表は技術そのものの初公開ではなく、第6世代EPYCの投入に合わせて、サーバー向けのメモリ拡張手段として改めて紹介したものだ。

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AIがメモリアクセスを予測し、SSDからDRAMへ先読み

通常、サーバーのアプリケーションが使用するデータはDRAM上に配置される。DRAMは高速だが容量当たりの価格が高く、大規模なデータベースや半導体設計、AI関連の処理では、メモリの増設費用が大きな負担となる。一方、NVMe SSDはDRAMより大容量を低コストで確保できるものの、アクセス遅延が大きく、単純にメモリの代わりとして使うと処理性能が低下しやすい。

MEXTは、この速度差をAIによる予測で補う。AMDの製品説明によると、まずアクセス頻度の低いメモリページをDRAMからNVMe SSDへ退避させる。次にAIエンジンがメモリページの利用状況を分析し、アプリケーションが近いうちに必要とするページを予測する。予測されたページは、実際に要求される前にSSDからDRAMへ戻される。

この仕組みの重要な点は、アプリケーションがデータを要求してからSSDを読み込むのではなく、要求が発生する前に読み込みを済ませようとすることだ。通常のスワップ処理では、必要なページがDRAMに存在しない場合、ストレージからの読み込みが終わるまで処理を待たなければならない。MEXTは、この待ち時間を先読みで抑え、DRAMとフラッシュメモリを組み合わせた階層型メモリとして扱う。

ただし、SSD自体のアクセス速度がDRAM並みになるわけではない。予測が外れた場合や、必要なページをDRAMへ戻す前にアクセスが発生した場合には、SSDの読み込み遅延が性能に影響する可能性がある。また、予測精度が高くても、先読みのタイミングが遅ければ待ち時間を十分に隠せない。実際の性能は、アプリケーションのメモリアクセスパターンや、DRAMとSSDに割り当てる容量によって変わる。

MEXTの使い方は大きく二つに分かれる。一つは、既存のDRAM容量を維持したままSSDを追加し、使用可能なメモリを増やす方法だ。もう一つは、従来より少ないDRAMを搭載したサーバーにMEXTを組み合わせ、必要なメモリ容量を確保しながらハードウェア費用を抑える方法である。前者はメモリ不足の解消、後者は新規サーバーの構成最適化が主な目的となる。

DRAMを半減させても94〜96%の性能を維持したベンチマーク

MEXTによってメモリ容量を拡張できても、処理性能が大幅に低下するのであれば導入効果は限られる。この点について、AMDによる買収前のMEXTが公開した性能評価資料「MEXT Performance Benchmarking」には、DRAM容量を半分に減らした構成での測定結果が示されている。

この試験では、64GBのDRAMを搭載する構成を基準とし、DRAMを32GBに減らしたうえで、MEXTによる32GBの拡張領域を追加した構成と比較した。対象は、インメモリデータストアのRedis、グラフデータベースのNeo4j、キャッシュシステムのMemcachedという3種類のワークロードである。

ワークロード 基準構成 MEXT構成 基準構成に対する性能
Redis DRAM 64GB DRAM 32GB + MEXT 32GB 94%
Neo4j DRAM 64GB DRAM 32GB + MEXT 32GB 95%
Memcached DRAM 64GB DRAM 32GB + MEXT 32GB 96%

RedisとMemcachedにはMemtier Benchmark、Neo4jにはWDBenchが使用された。いずれもDRAMを半減させた構成で、元の性能の94〜96%を維持したとMEXTは報告している。同資料では、費用当たりの処理性能も3種類のワークロードでそれぞれ約1.7倍になったと試算している。

もっとも、これらはMEXT自身が実施したベンチマークであり、すべてのデータベースやキャッシュ処理で同様の結果が得られるとは限らない。公開資料からは、実際の本番環境における負荷の変動や、長時間運用時の性能を十分に評価できない。また、性能が94〜96%という結果は、あくまで測定対象の処理能力に関するものであり、個々のアクセス要求の遅延が同程度に収まることを意味しない。

AMDは、別の用途でもMEXTの効果を紹介している。2026年7月17日のAMD公式ブログでは、映画制作などで使われるレンダラー「MoonRay」を用いた、買収前のMEXTによる性能評価を取り上げた。AMD Ryzen Threadripper PROを搭載するシステムで、512GBのDRAMを使用する構成と、256GBのDRAMに256GBのNANDフラッシュを組み合わせた構成を比較したところ、レンダリング性能はほぼ同等だったという。

このMoonRayの試験では、AIエンジンが次に必要となるメモリページを予測した精度は97.9%だったと報告されている。さらにMEXTは、DRAM関連費用を約40%、総所有コスト（TCO）を約29%削減できると試算した。ただし、これは特定のレンダリング処理に関する評価であり、EPYCサーバーのあらゆるワークロードに適用できる数値ではない。予測精度97.9%という結果についても、別のアプリケーションで同じ精度を達成できる保証はない。

これらの結果は、DRAMの一部をSSDに置き換えても性能低下を小さく抑えられるワークロードが存在することを裏付けている。一方、先読みしにくい不規則なメモリアクセスや、アクセス遅延に敏感な処理では、性能低下が大きくなる可能性がある。どの程度のDRAMを削減できるかは、アプリケーションごとに評価する必要がある。

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AMD社内では86台に約58TBを追加、増設費用を82%削減

AMDが今回公表した社内導入事例は、DRAMを減らすのではなく、既存サーバーの使用可能メモリを増やす取り組みだ。同社のIT部門は2026年9月、エンジニアが使用する本番計算環境へのMEXT導入を開始した。この環境には第4世代および第5世代のAMD EPYCプロセッサを搭載したサーバーが含まれており、半導体設計などのメモリ集約的な業務を支えている。

初期導入の対象となった86台では、MEXTによって合計約58TBの使用可能メモリを追加した。AMDによれば、これは従来の使用可能容量に対して20%の増加に相当する。同等の容量を物理DRAMで増設する場合、約330万ドルの費用が必要だったのに対し、MEXTによる拡張費用は約60万1,000ドルだった。

AMDが公表した費用比較は次のとおりである。

項目 AMDの公表値
初期導入サーバー数 86台
追加した使用可能メモリ 約58TB
使用可能メモリの増加率 20%
同等容量のDRAM増設費用 約330万ドル
MEXTによる拡張費用 約60万1,000ドル
DRAM増設に対する費用比率 約18%
AMDが公表した削減額 約278万ドル
費用削減率 約82%

ここで注意したいのは、82%という削減率の対象が「メモリ容量の追加に必要な費用」である点だ。サーバーの購入価格や電力、冷却、保守を含む総所有コストが82%減少したわけではない。また、AMDの公表値は概数であり、約330万ドルから約60万1,000ドルを単純に差し引いた金額と、公表された約278万ドルの削減額は厳密には一致しない。個別の費用内訳や算定に使用した詳細な条件も示されていない。

AMDにとって、この導入は自社のIT環境を製品の初期顧客として活用する取り組みでもある。同社の最高情報責任者であるHasmukh Ranjan氏は、DRAM価格の上昇がIT部門にとって大きな課題になっていると説明している。メモリ増設に必要な予算を抑えられれば、その分をGPUやほかのIT設備への投資に振り向けられるという考えだ。

同社は今後、既存サーバーへの導入を続けるとともに、新たに導入するサーバーにもMEXTを標準的に組み込む方針を示している。2027年3月までに約700台へ展開し、累計約2,100万ドルの費用削減を見込む。さらに2027年末には約2,000台への導入を予定しており、累計削減額は6,000万ドルを超えるとの予測だ。

ただし、700台や2,000台という数字は将来の計画であり、現時点で達成された実績ではない。削減額についても、今後のDRAM価格やサーバー構成、導入費用によって変わり得る。AMDが実際にどの程度まで展開を進め、拡張したメモリ容量を本番環境で継続的に利用できるかが重要になる。

導入には専用NVMe SSDとCPU 2コアが必要

MEXTはソフトウェアによるメモリ拡張技術だが、既存のサーバーにインストールするだけで利用できるわけではない。AMDが公開している製品FAQでは、専用NVMeドライブの用意と、OSのswapを無効にすることが導入条件として挙げられている。一般的なスワップ領域をそのままMEXTに転用するのではなく、専用のストレージを確保する必要がある。

また、MEXTの処理にはCPUコアを2つ使用する。内訳はAIエンジン用に1コア、デーモン用に1コアで、GPUは必要としない。AIを利用するソフトウェアではあるものの、推論処理のために専用GPUを追加する構成ではない。

AMDが公表している主な導入条件を整理すると、次のようになる。

項目 要件・公表内容
ストレージ 専用NVMe SSDが必要
OSのswap 無効化が必要
CPU資源 AIエンジン用1コア、デーモン用1コア
GPU 不要
対応OS RHEL、Rocky Linux、AlmaLinux、Oracle Linux、SUSE Linux、Debian、Ubuntuなど
ネットワーク 特別なネットワーク・ファイアウォール要件なし
インストール ダウンロード後、1コマンドで実行可能と説明
動作確認 AMD営業窓口を通じたPoCを案内

AMDによれば、必要な条件を満たしていれば、インストールから導入まで数分で完了する。ただし、これはソフトウェアの導入作業に関する説明であり、既存の本番環境で性能や安定性を検証する工程まで数分で終わるという意味ではない。個別のLinuxディストリビューションやサーバー構成で利用できるかについても、AMDは営業窓口への確認を求めている。

MEXTの恩恵を受けやすい用途として、AMDは64GBを超えるDRAMを必要とするメモリ集約型のワークロードを挙げている。具体的には、半導体設計・EDA、メディア制作、AIエージェント、データベース、分析処理などが想定されている。これらはいずれも大量のメモリを必要とするが、実際に必要なDRAM容量や先読みの効果は、処理内容によって異なる。

今回の発表は第6世代EPYCと関連付けられているものの、AMD ITの既存環境には第4世代と第5世代EPYCが含まれる。このため、MEXTを第6世代専用の技術と捉える必要はない。ただし、AMDの公表資料だけでは、すべての既存EPYCサーバーで動作するかどうかまでは判断できない。

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DRAMの節約効果を左右するのは実際のメモリアクセス

MEXTの導入効果を評価するには、単純なメモリ容量の比較だけでは不十分だ。例えば、DRAMを512GBから256GBに減らし、残りをSSD上のMEXT領域で補う場合、容量当たりの費用は抑えられる可能性がある。しかし、処理に必要なメモリページが頻繁にSSDへ退避され、先読みが間に合わなければ、実行時間が長くなったり、応答遅延が増加したりする。

特に注意すべきなのは、平均性能と最悪時の遅延が必ずしも一致しないことだ。ベンチマークで元の処理性能の95%を維持できたとしても、特定のアクセス要求で大きな遅延が発生する可能性は残る。オンラインデータベースやリアルタイム性が求められる業務では、平均スループットだけでなく、95パーセンタイルや99パーセンタイルの応答遅延、処理時間のばらつきも確認する必要がある。

また、DRAMとSSDの間でページを頻繁に移動させる場合、NVMe SSDの書き込み量や耐久性も重要になる。MEXTがアクセス頻度の低いページを退避させる仕組みである以上、運用中にはSSDへの書き込みが発生する。SSDの寿命や障害時の動作、再起動後の復旧方法については、実際の運用条件を踏まえた検証が必要だ。

費用面でも、DRAMとSSDの容量単価だけで判断することはできない。専用NVMe SSDの購入費、MEXTのライセンス費用、CPU資源の消費、追加の電力負担、運用管理費用を含めた比較が求められる。AMDが公表した社内導入事例では拡張費用の総額は示されているものの、SSDやライセンスなどの個別費用は明らかにされていない。

さらに、既存サーバーの容量を増やす場合と、新規サーバーでDRAMの搭載量を減らす場合では、費用対効果の計算方法も変わる。前者では追加容量を得るための増設費用が主な比較対象となるのに対し、後者ではDRAM削減による購入費の低下と、MEXTによる性能への影響を合わせて評価しなければならない。

AMD MEXTは、DRAMだけに依存せず、SSDを組み合わせてサーバーのメモリ容量と費用を調整する選択肢を広げる技術だ。AMDの社内導入実績や過去のベンチマークは、その有効性を示す材料となる一方、すべての処理で同じ効果を得られることを証明するものではない。今後は、AMD以外の企業による本番環境での検証結果や、ライセンス費用を含めた総所有コスト、長期運用時の安定性が、実用的な評価を左右することになる。