MicrosoftがAzure AI推論にAMD Heliosを追加

Microsoft は、AI推論を大規模により速く、より安定させ、より安価にするために、 AMD Helios システムを Azure に追加しています。 チャット、画像、動画のワークロードを運用しているなら、手短に言うとこうです。より高いスループット、より低い遅延、そして 高いリクエスト量のためのより多くの余裕 です。

私ならすぐにこう受け取ります。

• Helios は本番推論に狙いを定めている ── 単なるラボテストではない

• ND MI455X v7 VM は、大規模な LLM やマルチモーダルのジョブに向けた主な Azure の適合先である

• MI455X 上の 192 GB の HBM3 メモリ が、大規模モデルにより多くの余地を与える

• AMD は、一部の Llama ワークロードは最大 8 倍のゲイン を見込めるとしている

• 記事は、専用構成での 約 750 tokens/sec を、標準的な H100 エンドポイントの 約 100〜150 tokens/sec と対比して指摘している

• Azure はなおスタック全体で作業を分担する：

  • 準備作業のための CPU VM

  • 重い推論のための GPU VM

  • サービングパターンのための AKS、マネージドエンドポイント、バッチ、キュー

• APIMart のようなプラットフォームにとって、これは 短いキュー、より安定した応答時間、そしてトラフィックの急増へのより良い対応を意味しうる

一言でまとめるなら、こうです。Azure はより多くのラックレベルの GPU 容量を追加しており、AIチームはより少ない遅延とより良いコスト管理で、より多くのマルチモーダルリクエストに対応できます。

最も重要なのはハードウェアの名前ではありません。チームがワークロードを適切な Azure の経路にどうマッピングし、遅延、キュー深度、並列性、トークンあたりコスト をどう追跡するかです。

Helios Is AMD’s First AI System To Rival Nvidia Vera Rubin - We Got An Exclusive, First Look

Microsoft が展開しているもの：Azure 上の AMD Helios ラックシステム

Microsoft は、コンピュート、ネットワーキング、ストレージを一つの設計にまとめる、緊密に統合されたラックスケールシステムとして AMD Helios を Azure に展開しています。

これが重要なのは、ノード間のトラフィックを削減し、大規模モデルの推論を大規模でも安定させるのに役立つからです。Azure 上で Microsoft は、この構成を AIパイプラインのさまざまな部分に合わせて調整した ND シリーズ VM を通じて提供します。

Helios のハードウェアとソフトウェアスタック

Helios の中核にあるのは AMD Instinct MI455X GPU です。192 GB の HBM3 メモリ を備え、これは以前の世代より 1.5 倍多く、LLM やマルチモーダルのワークロードにより多くの余地を与えます ^[2]。

AMD EPYC Venice CPU が前処理と入力供給を担います。これが GPU レイヤーの負担を軽くし、そこがボトルネックにならないようにします。

ネットワーキングには、Helios は InfiniBand を備えた AMD Pensando DPU を使います。狙いはシンプルで、高並列の推論と分散ワークロードのための低遅延と高帯域です。

ソフトウェア側では、ROCm 6+ が FlashAttention、HIPGraph、vLLM のサポートを加えます。AMD は、Llama ワークロードを 最大 8 倍 高速化できるとしています ^[2]。ROCm はまた PyTorch、TensorFlow、DeepSpeed、ONNX といったフレームワークとも動作し、Azure の ND シリーズ VM 全体でモデルの可搬性を保つのに役立ちます。

Secure Encrypted Virtualization (SEV) がここにもう一つのレイヤーを加えます。これは、マルチテナント環境でAIモデルの重みや機微なマルチモーダルデータを保護するのに役立ちます ^[3]。

Helios が Azure AI インフラにどう収まるか

Azure の内部では、このスタックは ND シリーズ ラインナップの一部として現れます。

ND MI455X v7 VM は、特に 大規模な LLM 推論 と マルチモーダル生成 において、Helios に支えられたワークロードの主な適合先です。それらと並んで、ND MI300X v5 はなお 本番推論 と 学習 のための位置を占めます。

推論が始まる前に行われる作業のために、Azure は CPU 中心のシステムを使います。EPYC プロセッサ を搭載した HXv2 と HDv2 VM が、データ準備、前処理、HPC シミュレーション を担います。

以下の表は、各 Azure リソースを主な役割にマッピングします。

実際には、チームはパイプラインの各段階を適切な Azure リソースに合わせられます。前処理は EPYC ベースの VM で、その後の重い推論は MI455X インスタンスで、というように。

Azure で何が変わるか：推論速度、スケール、インフラ効率

より速いモデルサービングと低遅延のマルチモーダルワークロード

Helios は、実際に推論をより良くしてこそ意味があります。そしてそれこそが、これが作られた目的です。

これはノード間の遅延を削減し、複数の GPU にまたがる分散推論のスループットを助けます。平たく言えば、システムは GPU 間で作業をより少ない遅延で動かせます。それが、チャットアプリでのより速い初回応答や、ビジョンと言語が並んで働く必要のある画像・動画タスクでのよりキビキビしたパフォーマンスにつながります。

その飛躍は大きくなりえます。2026 年には、専用ハードウェア構成はおおよそ 750 tokens per second に達しうるのに対し、標準的な H100 エンドポイントでは 100〜150 tokens per second です ^[2]。本番推論において、その種の差は小さくありません。それは、ユーザーがどれだけ速く答えを得るか、そしてシステムが一度にいくつのリクエストをさばけるかを変えうるのです。

本番 API と高並列推論のためのより多くの容量

遅延を削減するのと同じ構成が、Azure が容量をより小さく役に立たない断片に刻むことなく、より多くの並列リクエストをさばくのにも役立ちます。

これが Azure に、チャット、検索、メディアのパイプラインをまたいだ突発的な推論トラフィックのためのより多くの余地を与えます。リクエスト量が急増しても、システムは追いつくためのより良い位置にいます。ここでは高いリクエスト数を軸にしたワークロードが最も恩恵を受けます。より速い GPU 相互接続が、需要が伸びても応答時間を安定させるのに役立つからです。

ラックあたり、ワットあたり、ドルあたりのより良い効率

より高いスループットは速度だけに影響するわけではありません。推論のコスト側も変えます。

この段階では、効率はピーク電力だけでなく、タスクのレベルで重要になります。Helios のようなラックスケールシステムはその考えを軸に作られており、Azure は同じ物理フットプリントからより多くのAI作業を提供できることを意味します。

出力トークンは依然として入力トークンよりずっとコストが高いので、スループットのゲインはユニットエコノミクスを実質的に改善しうます ^[2]。Azure 上で安定した大量の推論を運用する企業にとって、その優位はワークロードが大きくなるにつれて積み上がります。

企業、開発者、そして APIMart が、追加された Azure 推論容量をどう活かせるか

Azure ワークロードのためのエンタープライズ展開パターン

ここでの利点は、各ワークロードを最も合う Azure サービスと組み合わせることから生まれます。大規模モデルの推論は ND シリーズの GPU インスタンス に属します。前処理とトランスコードは HDv2 や HXv2 に合います。そして本番サービングは マネージドエンドポイント や AKS でうまく機能します。その分担は紙の上できれいなだけではありません。分散した Azure デプロイ全体でもうまく機能します。

Wayve は Azure Machine Learning と AKS を使い、線形スケーリングと高速な GPU 相互接続で分散ディープラーニングをスケールさせました ^[1]。その同じ構成は、安定した遅延と成長の余地を必要とする、リアルタイム API、RAG システム、マルチモーダルパイプラインを構築する開発者にも機能しえます。

とはいえ、速度は物語の一部にすぎません。展開の選択は、データの所在地とセキュリティのニーズも反映しなければなりません。チームに厳格な所在地やセキュリティのルールがある場合、Azure AI Foundry が展開のコントロールを一か所にまとめ、一方 Confidential Computing が機微なAIワークロードにハードウェアに支えられた暗号化を加えます ^[1]。

より強力な Azure 推論での APIMart のユースケース

API プラットフォームにとって、より多くの容量は通常、人々が最初に体感する指標に現れます。より安定した遅延と、より短いキューです。APIMart は、一つの統合 API を通じて 500 を超える AIモデル へのアクセスをユーザーに提供するので、追加された Azure の推論容量が、テキスト、画像、動画のワークロード全体でスループットを引き上げられます。これは、キュー深度と遅延が分単位でユーザー体験を左右する本番ツールで最も重要になります。

MiniMax Hailuo 2.3（$0.025/sec） や Sora 2 Preview（$0.08/sec） のような動画生成ジョブでは、より高いスループットがキュー時間を削減し、トラフィックの急増中もジョブを動かし続けられます。そして、より大規模なモデルサービングのワークロードでは、大容量メモリの GPU インスタンスが、より大きなモデルとより多くの並列リクエストのためのより多くの余裕をチームに与えます。

表：Azure リソースをワークロードの種類に合わせる

APIMart 型のワークロードでは、主なパターンは API サービング、キューイングされた生成、バッチパイプラインです。これらのパターンが、最も合う Azure サービスとどう対応するかがこちらです。

結論：この Azure 展開が 2026 年のAIチームにとって何を意味するか

Microsoft の Azure 上での AMD Helios 展開は、クラウドインフラがどこに向かっているかを示します。大量・低遅延の推論は、いまや中核スタックの一部になった のです。

それは、チームが各ワークロードを適切な Azure の経路に送ってこそ役立ちます。Helios は、前処理、サービング、バッチ作業を適切なリソースに分ける、より多くの余地をチームに与えます。大規模モデルには GPU インスタンス、前処理にはハイブリッドな経路、軽量なジョブには CPU のみの経路、というように。鍵はシンプルです。キュー深度、遅延、トークンあたりコストを見張ることです。

APIMart のユーザーにとって、そのアーキテクチャの転換は実践的な形で現れます。スループットが負荷下でより安定します。平たく言えば、APIMart はトラフィックの急増中も、テキスト、画像、動画のワークロードをよりスムーズに動かし続けられます。

こうしたゲインは、ユニットコストも削減するとき、いっそう重要になります。大規模では、より良い効率は、ジュールあたりのより多くのトークンと、より低いジョブレベルのコストとして現れるはずです。

まとめると、これはより本番運用に耐える Azure 推論スタックを指し示しています。Helios はシンプルな考えを補強します。AI推論はインフラである ということです。非同期キュー、ストリーミング、キュー深度を今から計画するチームは、推論容量が 2026 年の残りを通じて拡大し続けるにつれ、より強い位置に立つでしょう。

FAQ

自分のワークロードに ND MI455X v7 が必要かどうか、どう判断すればいいですか？

AIワークロードが、大規模推論のために GPU で加速されたインフラを必要とする場合、特に大規模言語モデルや複雑なマルチモーダルパイプラインでは、ND MI455X v7 シリーズを検討してください。

次のようなものを扱っているときに強く合います。

• 大規模モデルパラメータのための高いメモリ需要

• 高並列または遅延に敏感な本番 API

• 動画または画像の推論ワークロード

Helios は実際に私の Azure 推論コストを下げますか？

はい。Azure 上の AMD Helios ラックシステム は、インフラの効率とスケーラビリティを改善することを意図しており、それが実際に推論コストを下げるのに役立ちえます。

平たく言えば、より良いハードウェアは同じフットプリントでより多くの作業をこなせます。それが、より強い性能対コスト比、より速いモデルサービング、そしてより賢いリソース活用を通じた本番 API のためのより多くの容量につながりえます。

リアルタイムとバッチのAIには、どの Azure サービスが最適ですか？

リアルタイムAI には、遅延を低く保つために、モデルをアプリケーションに直接つないでください。その構成は、500 ミリ秒未満 での応答を必要とする音声エージェントやその他の対話的ユースケースに最も適します。

バッチAI には、キュー、タスク ID、Webhook を使った非同期パイプラインを使ってください。このアプローチは、結果がすぐに返ってくる必要のない、メディア生成のような長めのジョブに合います。突発的なアクションには サーバーレス関数 を、より複雑な複数ステップのフローには マイクロサービス を使ってください。