AMD、極低遅延メモリ規格「EXPO-ULL」を発表:DDR5のタイミング最適化でゲーミング性能を最大15%向上
AMDはDDR5メモリの新規格EXPO-ULLを発表し、厳格な低レイテンシ設定によりRyzen環境での描画安定性を向上させる。主要ベンダーが賛同するこの新基準は、実ゲームでのフレームレート底上げに加え、自作市場の製品選別にも大きな影響を与える。
AMDはDDR5メモリの新規格EXPO-ULLを発表し、厳格な低レイテンシ設定によりRyzen環境での描画安定性を向上させる。主要ベンダーが賛同するこの新基準は、実ゲームでのフレームレート底上げに加え、自作市場の製品選別にも大きな影響を与える。
Computex 2026直前にリークされたNVIDIAの未発表SoC「N1/N1X」シリーズ。ARMアーキテクチャと次世代Blackwell GPUを融合させ、わずか45〜80Wの電力枠でRTX 5070相当の演算能力を叩き出す。このモンスターチップは、Intel、AMD、Appleが支配するモバイル・ハンドヘルドPC市場の「熱と電力の限界」をいかにして破壊するのか。その全貌と残された課題を紐解く。
Steam Machineがいくらで出るのか——PCゲーマーの間で半年以上くすぶり続けてきたこの問いに、歓迎しがたい答えが見え始めた。2025年11月の発表当初、ValveはSteam Deckや家庭用ゲーム機に対抗できる価格を匂わせていた。ところが2026年5月、ValveはそのSteam Deck自体を最大300ドル値上げし、1TBのOLEDモデルは949ドルに達した。
AMDの次々世代CPU「Zen 7」の詳細情報が異例の早さで流出し、2028年にTSMC A14プロセス、最大16コア、刷新されたキャッシュ設計、新パッケージング技術FOPLPを採用し、AIサーバー需要に対応する大規模な技術転換を計画していることが明らかになった。これはN2P・A16といった中間ノードをスキップし、A14に直行することで、AIワークロードに求められる性能と電力効率を大幅に向上させる狙いがある。 Zen 7は、L2キャッシュの倍増やL3キャッシュの133%増に加え、AVX10やACEなどの命令セット拡張によりAI推論性能を強化する。さらに、従来のウェハーではなくパネル単位でパッケージングを行うFOPLP技術の採用を検討しており、AI向けGPUに集中するTSMC CoWoSの供給リスクを回避し、コスト削減と供給安定化を図る戦略が伺える。
AMDはTSMCの2nmプロセスを採用した第6世代EPYCプロセッサ「Venice」の量産を業界で初めて開始し、Zen 6アーキテクチャにより前世代比で70%以上の性能・電力効率向上を実現した。リサ・スーCEOは台湾サプライチェーンへ100億ドル超の投資を発表し、AI向けインフラの量産体制を強固に構築する戦略を示している。
AMDは、クラウド依存とVRAM不足に悩むエージェント型AI開発の現状を打破するため、最大192GBのユニファイドメモリを搭載したAPU「Ryzen AI Max PRO 400」シリーズを発表した。この新チップは、x86プラットフォームで初めて3,000億パラメータ超のLLMをローカルで実行可能にし、PCによる高度なAI開発を加速させるパラダイムシフトをもたらす。
サンディア国立研究所が核兵器シミュレーション用スパコン「Spectra」に、NVIDIA製GPUではなくNextSiliconのMaverick-2アクセラレーターを採用し承認した。これは、AI向け低精度演算に注力しFP64性能が後退したNVIDIAに対するHPC機関の危機感と、既存コード変更不要で高精度演算を効率化するデータフロー型アーキテクチャへの評価を示している。
AMDは、AI超解像技術FSR 4.1をRDNA 3およびRDNA 2世代のRadeon GPUに提供すると発表した。RDNA 3搭載のRX 7000シリーズには2026年7月、RDNA 2搭載のRX 6000シリーズやSteam Deckには2027年初頭に対応予定で、専用AIハードウェア非搭載の旧世代機向けにINT8処理で最適化されている。
AMDは、HDMI Forumによる公開阻止を経て、Radeon GPUのLinuxドライバーにHDMI 2.1のFRLサポートを追加するパッチを公開した。これにより、4K120Hzなどの高リフレッシュレート出力が可能になるが、VRRなどの一部機能は未実装であり、今後の追加パッチが待たれる。
AMDは、ゲームアセットの肥大化に対応するため、DGF SuperCompression(DGFS)をDGF SDK 1.2に追加した。これは、高密度メッシュのジオメトリ圧縮形式であるDGFデータを最大22%削減し、配布容量とストリーミング帯域の圧迫を緩和する。DGFSはDGFの上位保存層として機能し、複数世代のGPUに対応できる単一の保存形式を提供することで、ビルドや配信パッケージの管理を効率化する。
米Zyphraは、AMD Instinct MI300のみでフルスタック学習させた80億パラメータの推論モデル「ZAYA1-8B」を公開した。独自のアーキテクチャと推論時計算手法「Markovian RSA」により、大手モデルに匹敵する数理・コーディング性能を達成し、Apache 2.0ライセンスで商用利用を促進する。
OpenAIなどが大規模AI学習向けに次世代ネットワークプロトコル「MRC」を開発し、Open Compute Projectを通じて公開した。これは、パケットのマルチパス散布や選択的再送によりネットワーク渋滞と障害復旧の遅れを大幅に改善し、階層を減らしたフラットな物理トポロジでインフラコストを削減する。