AMD MI355Xにおける占有率の計算
本記事では、AMD MI355X GPUにおける占有率（Occupancy）の数学的計算方法を解説する。占有率はGPUの計算リソースを最大限活用する上で重要な指標であり、本稿ではその具体的な計算手法と最適化のポイントを数式を用いて詳述している。
背景メモ
AMDの次世代データセンター向けGPU「MI355X」（CDNA 4アーキテクチャ）の「Occupancy（占有率）」を専門的に計算・分析したブログ記事。
- **Occupancy（占有率）**とは：GPUが持つ計算ユニット（CU）やレジスタ、共有メモリといったリソースを、実際のスレッド（wavefront）がどの程度効率的に使えているかを示す指標。占有率が低いと、リソースが余っていても演算ユニットが遊んでしまい、性能を引き出せない。
- **MI355X vs MI350X vs MI300X**：本記事が出た背景として、AMDは2024年にMI300X、2025年にはMI350X（CDNA 3→3.5）を経て、MI355X（CDNA 4、おそらく2026年以降）を投入予定。各世代でCU数・レジスタファイル・共有メモリ容量が変わるため、同じAI／HPCカーネルでもOccupancy特性が大きく変わる。
- **ブログ執筆者**：自称「Indian Speedster」。GPUの低レベル最適化（レジスタ圧力、ベクトルレジスタ数、Wavefrontサイズなど）を数学的に解析するハードコアな技術ブログで知られる。
- **なぜ重要か**：NVIDIAのBlackwell（B200）に対抗するAMDのロードマップを、単なるスペック表ではなく実効性能に直結するOccupancyモデルで評価している点が稀少。AIエンジニアやGPUコンパイラ開発者にとって、カーネルチューニング時にどのリソース制約がボトルネックになるかを予測する貴重な資料となる。
- **記事の技法**：AMDの公開資料（ISAマニュアル、ROCmドキュメント）からパラメータを推定し、数式ベースで各CUあたりの最大Wavefront数・VGPR（ベクトルレジスタ）制約・LDS（ローカルデータ共有メモリ）制約を総合的にプロットしている。