1.9倍と3.6倍は別のモデルの数字──OpenAI Jalapeñoの『kWあたり』は公称TDPで正規化されている
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1.9倍と3.6倍は別のモデルの数字──OpenAI Jalapeñoの『kWあたり』は公称TDPで正規化されている

何が起きたのか OpenAIは2026年8月25日、Broadcomと共同開発した自社推論ASIC「Jalapeño」の最初の測定結果を公開しました。公式ページ「Jalapeño’s first results show industry-leading speed and efficiency in AI inference」によると、SemiAnalysisの公開ベンチマークInferenceXのnominal 8k/1k・single-token prediction(公式表記はSTP)条件で、ピーク時のkWあたりスループットは比較システムの1.5〜1.9倍、エンドツーエンドのレイテンシは1.7〜3.6倍でした(OpenAI 2026-08-25)。発表の場はスタンフォードで開かれたHot Chips 2026です(The Register 2026-08-25)。 ただし、この2つの範囲は同じケースの数字ではありません。1.9倍はGPT-OSS 120B対GB200、3.6倍はDeepSeek R1対GB300の結果です。そして「kWあたり」の分母は、ラックやシステム全体の電力ではなく、Jalapeño 700W、GB200 1,200W、GB300 1,400Wという各アクセラレータの公称パッケージTDPです。どちらも公式ページのAppendixに書かれています。 チップ自体は2026年6月24日にBroadcomとの共同発表で公開済みで、設計からテープアウトまで9か月という異例の短さでした(Tom’s Hardware、CNBC 2026-06-24)。今回のHot Chipsは、そこに実測値が乗った回にあたります。以下、公表値を条件ごとに分けて読み直していきます。 1パッケージの数字を並べ直す まず素の仕様から。ここで注意が要るのは、OpenAIの公式結果ページはチップ単体の仕様を一切公表していない点です。容量も帯域も演算性能も出てきません。以下の数字はいずれも媒体報道によるものです。 Tom’s Hardwareは、Jalapeño 1パッケージが演算ダイに6スタックのHBM4を組み合わせ、容量216 GiB・帯域15.4TB/sだと報じています(Tom’s Hardware 2026-08-25)。The Registerも6スタック構成として扱っていますが、こちらは「six 12-high stacksと推定する(we assume)」と自ら断った推定で、容量は216 GBと書いています(The Register 2026-08-25)。演算性能はMXFP4で13.4 PFLOPSとされます(The Register、SemiAnalysis)。電力については公式が数字を出しており、定格700W、ただし「テストしたワークロードでの実測持続電力は550W以下」とされています(OpenAI公式ページ)。 ラック単位では128チップ構成で、4bit演算1.7 EFLOPS、HBM4合計27.5TB、帯域は2PB/sにわずかに届かない水準(The Register)。ここは掛け算で検算できます。 演算: $128 \times 13.4 = 1{,}715$ PFLOPS $= 1.72$ EFLOPS 帯域: $128 \times 15.4 = 1{,}971$ TB/s $= 1.97$ PB/s 容量: $128 \times 216 = 27{,}648$ GB $= 27.6$ TB 3つとも報じられたラック値と整合します。ただしこの検算が確かめているのは、報道された仕様値どうしの内部整合です。3つの数字はどれも公式ページには載っていません。それ以上に効いてくるのが、仕様値と測定値でシリコンのリビジョンが違う点です。SemiAnalysisはこう書いています。「これらの結果はすべて、プログラム開始からわずか9か月のJalapeñoのA0 steppingで取得された。だが、すでにB0 steppingがfabに入っている」。そしてB0にはA0比で約25%高いperf/Wをもたらす最適化が入っており、13.4 PFLOPSはそのB0 steppingの仕様だとしています(SemiAnalysis 2026-08)。 ...

2026年8月26日 · ひとりユニコーン
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