AMD MI355X のオキュパンシー計算：第一原理からのガイド
AMD MI355X GPU におけるオキュパンシー（占有率）の計算手法を第一原理から解説する記事。CU（Compute Unit）あたりのスレッド管理、ベクトルレジスタや共有メモリの制約がどのようにオキュパンシーに影響するかを、具体的な数式とともに段階的に説明する。ハードウェアの内部構造を理解しながら効率的なリソース利用を目指す開発者向けの実践的ガイド。
背景メモ
- AMD MI355Xは2025年後半に登場予定の次世代AI/GPUアクセラレータで、NVIDIAのBlackwell B200に対抗する製品。本記事は、このチップの「Occupancy（占有率）」——GPUの演算ユニットをどれだけ効率的に使えるかを決める主要な指標——を徹底解説している。
- Occupancyは、スレッド・ブロックやレジスタ、共有メモリといったリソース制約によって決まる。この数字が低いとGPUの性能を引き出せないため、AIエンジニアやHPC開発者にとって最適化の最重要項目の一つ。
- 著者は、MI355Xの公開スペックシートを基に、物理的なCompute Unit数、レジスタファイル容量、共有メモリ量から、理論上の最大Occupancyをゼロベースで計算。NVIDIAのH100/B200との比較も含む。
- 背景として、AMDはROCm（CUDA対抗ソフトウェア基盤）を整備中だが、NVIDIAに比べエコシステムの成熟度や最適化ノウハウの共有が弱い。そのため本稿のような第一原理からの解析は、AMD GPUで性能を引き出す実務者にとって貴重なリファレンスとなる。