--- title: "AMD Strix Halo（Ryzen AI Max+ 395）とは？全モデルの仕様と128GBメモリの割り当て・ROCm対応" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/9437/" published: 2025-10-22 updated: 2026-10-21 categories: ["AI"] publisher: "株式会社一創" --- # AMD Strix Halo（Ryzen AI Max+ 395）とは？全モデルの仕様と128GBメモリの割り当て・ROCm対応 AMD Strix Halo は、AMDのノートPC・小型PC向けプロセッサー「Ryzen AI Max 300シリーズ」の開発コード名です。最上位の Ryzen AI Max+ 395 は、Zen 5 の16コアCPU、40CUの内蔵GPU「Radeon 8060S」、50TOPSのNPUを1つのパッケージに収め、256bit幅のLPDDR5X-8000メモリを最大128GBまでCPUとGPUで共有します。この記事では、AMD公式の製品ページで確認した全モデルの仕様、64GB・96GB・128GBの選び方とGPUへの割り当て、ローカルLLMの速度を決める帯域の計算、ROCmの対応状況、後継のRyzen AI Max PRO 400シリーズまでを2026年10月時点で整理します。 ## まとめ：Strix Haloで押さえる要点 - **正体**：Ryzen AI Max 300シリーズのコード名。2025年1月のCESで発表され、2026年1月のCES 2026で Max+ 392 と Max+ 388 が追加されました。 - **モデル差**：395・392・388 は40CUの Radeon 8060S、390・385 は32CUの Radeon 8050S。PRO 380 だけはメモリが128bit・最大64GBで、帯域が半分になります。 - **メモリ**：256bit × 8,000MT/s で理論帯域は256GB/s。単一系列・投機的デコードなし・1パラメータ0.6バイトという仮定では、密な70Bモデルの帯域由来の上限目安は毎秒約6トークンです。 - **GPUへの割り当て**：WindowsはBIOSの可変グラフィックスメモリで128GB機なら最大96GB。Linuxはカーネルの既定でRAMの半分までGTTとして使え、`ttm.pages_limit` で広げられます。 - **ソフトウェア**：ROCm公式ドキュメントの対応表に gfx1151（Strix Halo）が Ubuntu と Windows 11 の両方で載っています。 - **後継**：AMD公式の製品ページに Ryzen AI Max+ PRO 495（最大192GB・LPDDR5X-8533・Radeon 8065S）が掲載済みです。 ## Strix Haloの仕様：Ryzen AI Max 300シリーズ全モデルの比較 Strix Halo の型番は2025年1月の発表時点で 395・390・385・PRO 380 の4系統でしたが、[AMDのCES 2026プレスリリース（2026年1月5日）](https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/1270/amd-expands-ai-leadership-across-client-graphics-and-software-with-new-ryzen-ryzen-ai-400-series-processors-at-ces-2026)で Max+ 392 と Max+ 388 が加わりました。下の表は、AMD公式の各製品ページ（[Ryzen AI Max+ 395](https://www.amd.com/en/products/processors/laptop/ryzen/ai-300-series/amd-ryzen-ai-max-plus-395.html) ほか）の仕様欄から取った値です。 | 型番 | コア/スレッド | 最大/ベース | L2/L3 | 内蔵GPU | CU・GPUクロック | メモリ | NPU/全体TOPS | | ----------- | ------- | ---------- | --------- | ------------ | ------------- | -------------- | ---------- | | Max+ 395 | 16/32 | 5.1/3.0GHz | 16MB/64MB | Radeon 8060S | 40CU・2,900MHz | 256bit・最大128GB | 50/126 | | Max+ 392 | 12/24 | 5.0/3.2GHz | 12MB/64MB | Radeon 8060S | 40CU・2,900MHz | 256bit・最大128GB | 50/122 | | Max+ 388 | 8/16 | 5.0/3.6GHz | 8MB/32MB | Radeon 8060S | 40CU・2,900MHz | 256bit・最大128GB | 50/118 | | Max 390 | 12/24 | 5.0/3.2GHz | 12MB/64MB | Radeon 8050S | 32CU・2,800MHz | 256bit・最大128GB | 50/110 | | Max 385 | 8/16 | 5.0/3.6GHz | 8MB/32MB | Radeon 8050S | 32CU・2,800MHz | 256bit・最大128GB | 50/106 | | Max PRO 380 | 6/12 | 4.9/3.6GHz | 6MB/16MB | Radeon 8040S | 16CU・2,800MHz | 128bit・最大64GB | 50/80 | 全モデルで既定TDPは55W、cTDP（メーカーが設定できる範囲）は45〜120Wです。同じ395でも、薄型ノートと120W設定のミニPCでは持続性能が大きく違います。メモリはすべてLPDDR5X-8000で、基板に直付けされるため購入後に増設できません。法人向けのPROモデル（Max+ PRO 395 など）は、管理・セキュリティ機能を足した同じ構成です。 ### CPU：Zen 5を2つのCCDに分けた16コア 395 のL2は16MB（1コア1MB）、L3は64MB（8コアのCCD 1つにつき32MB）です。旧来の解説で見かける「1コアあたりL2 8MB」「L3 32MB」は、AMDの仕様欄と合いません。395・392・390のL3は64MB、388・385は32MBです。ただし、PRO 380は16MBなので、CCD数だけでL3容量を判断できません。 ここで型番選びに効くのは 392 と 388 です。CPUコアは減らしつつGPUは395と同じ40CU・2,900MHzを残しているため、GPUでLLMや画像生成を回す用途なら、CPUの差で価格を抑える選択肢になります。逆に 390 と 385 はGPUが32CUに下がるので、名前が近い 392・388 と取り違えないよう注意が必要です。 ### GPU：Radeon 8060S・8050S・8040Sの違い 内蔵GPUはRDNA 3.5世代で、40CUの Radeon 8060S、32CUの 8050S、16CUの 8040S の3種です。ROCmが扱うGPUの種類（LLVMターゲット）はどれも `gfx1151` で、ソフトウェアの対応はCU数で分かれません。ゲーム性能はCU数に加えて、メーカーが決めるcTDPと冷却に左右されます。比較記事を読むときは、テスト機のTDP設定を必ず確認してください。 ### NPU：XDNA 2の50TOPSと「全体126TOPS」の内訳 NPUは全モデル共通で最大50TOPSです。AMDが併記する「Overall TOPS（395で最大126TOPS）」はCPU・GPU・NPUの合計で、NPU単体の値ではありません。Copilot+ PCの要件（NPU 40TOPS以上）はNPU単体の数字で満たしています。LLMの推論はNPUよりGPUで回すのが現状の主流で、NPUの役割分担は[NPUとは？CPU・GPUとの役割分担とTOPSの実効性能・採用判断【2026年版】](/tech/details/16171/)で詳しく扱っています。 ## 256bit LPDDR5X-8000の帯域とLLMの生成速度の上限 Strix Halo を選ぶ理由の大半はメモリです。理論帯域は「バス幅（bit）÷ 8 × 転送レート（MT/s）」で求まり、256bit × 8,000MT/s で256GB/sになります。単一系列を投機的デコードなしで生成し、各ステップで有効な重みをメモリから一通り読むと仮定すると、生成速度の上限は「帯域 ÷ 1トークンあたりに読む重みのバイト数」で見積もれます。次のPythonスクリプトで、4bit量子化（スケール込みで1パラメータ約0.6バイトと仮定）の上限を計算しました。 ``` # 理論帯域 = バス幅(bit) / 8 × 転送レート(MT/s) ÷ 1000 [GB/s] def bandwidth_gbs(bus_bits, mts): return bus_bits / 8 * mts / 1000 # 生成速度の上限 = 帯域 ÷ 1トークンあたりに読む重み(GB) def max_tokens_per_sec(bw_gbs, active_params_b, bytes_per_param=0.6): return bw_gbs / (active_params_b * bytes_per_param) chips = { "Ryzen AI Max+ 395 (256bit, 8000)": bandwidth_gbs(256, 8000), "Ryzen AI Max PRO 380 (128bit, 8000)": bandwidth_gbs(128, 8000), "Ryzen AI Max+ PRO 495 (256bit, 8533)": bandwidth_gbs(256, 8533), } for name, bw in chips.items(): print(f"{name}: {bw:.1f} GB/s") bw = chips["Ryzen AI Max+ 395 (256bit, 8000)"] for label, active in [("8B dense", 8), ("32B dense", 32), ("70B dense", 70), ("MoE active 5B", 5)]: print(f"{label:>14}: {active*0.6:5.1f} GB/token -> max {max_tokens_per_sec(bw, active):5.1f} tok/s") ``` このスクリプトを `/usr/bin/python3`（3.9.6）で実行した出力です。帯域から求めた理論値で、LLMの推論速度を測った結果ではありません。 ``` Ryzen AI Max+ 395 (256bit, 8000): 256.0 GB/s Ryzen AI Max PRO 380 (128bit, 8000): 128.0 GB/s Ryzen AI Max+ PRO 495 (256bit, 8533): 273.1 GB/s 8B dense: 4.8 GB/token -> max 53.3 tok/s 32B dense: 19.2 GB/token -> max 13.3 tok/s 70B dense: 42.0 GB/token -> max 6.1 tok/s MoE active 5B: 3.0 GB/token -> max 85.3 tok/s ``` 実際の速度は、実効帯域が理論値を下回ることと計算の待ち時間があるため、この上限より低くなります。読み取れる結論は2つです。1つ目は、128GBに載るからといって密な70Bモデルを快適に使えるわけではないこと。上の仮定での上限目安が毎秒約6トークンなので、対話には遅く感じます。2つ目は、総パラメータが大きくても1トークンで使う専門家（エキスパート）が少ないMoEモデルとの相性が良いこと。容量は大きく、帯域はそこそこというStrix Haloの性格に合うのは、アクティブパラメータが数Bの大型MoEです。 ### DGX Spark・Apple M5 Pro/Maxとの帯域比較 同じ「大容量の統合メモリでローカルLLM」を売りにする製品と、公式仕様の帯域を並べると位置づけがはっきりします。 | 製品 | 最大メモリ | メモリ帯域 | 出典 | | --------------------- | ----- | ------------ | -------- | | Ryzen AI Max+ 395 | 128GB | 256GB/s（計算値） | AMD仕様 | | Ryzen AI Max+ PRO 495 | 192GB | 273GB/s（計算値） | AMD仕様 | | NVIDIA DGX Spark | 128GB | 273GB/s | NVIDIA仕様 | | Apple M5 Pro | 64GB | 307GB/s | Apple仕様 | | Apple M5 Max（40コアGPU） | 128GB | 614GB/s | Apple仕様 | [NVIDIAのDGX Spark製品ページ](https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/)は256bit・273GB/s、[AppleのMacBook Pro仕様ページ](https://www.apple.com/macbook-pro/specs/)はM5 Proを307GB/s、40コアGPUのM5 Maxを614GB/sとしています。帯域そのものは、40コアGPUのM5 MaxがStrix Haloの約2.4倍です。価格を比較する際は、メモリ・ストレージ・OSを含む構成と購入地域を揃えてください。CUDA前提のソフトウェアを動かすならDGX Sparkが有利で、比較の詳細は[DGX Sparkとは？64GB版と値上げ後の価格・GX10などGB10互換機の違い【2026年10月】](/tech/details/9498/)、Apple側の実行環境は[MLXとは？Apple SiliconでLLMを動かすmlx-lmの導入手順と採用判断](/tech/details/17956/)を参照してください。 ## 64GB・96GB・128GBの選び方とGPUへのメモリ割り当て 64GB・96GB・128GBを選ぶ際は、搭載容量に加えてGPUが利用できる容量を確認してください。Strix Halo のメモリはCPUとGPUで共有するため、「何GBをGPUに渡せるか」はOSと設定で決まります。 ### Windows：可変グラフィックスメモリで最大96GB Windowsでは、BIOSの「Variable Graphics Memory（可変グラフィックスメモリ）」でRAMの一部をGPU専用に切り出します。[AMDのFAQ記事](https://www.amd.com/en/blogs/2025/faqs-amd-variable-graphics-memory-vram-ai-model-sizes-quantization-mcp-more.html)によると、これは再起動を伴うBIOSレベルの再割り当てで、OSからは専用VRAMと同じに見えます。AI用途の推奨は「Custom（75%）」で、128GB機なら96GBになります。同じ記事は、128GB機で96GBを割り当てた場合に4bitのLLMなら1,280億パラメータ、FP16なら320億パラメータまで動かせるとしています。 注意点は、GPUに渡した分はCPU側から使えなくなることです。96GBを渡した128GB機では、WindowsとアプリのCPU側は残りの32GBで動きます。なお、[ROCm Core SDK 10.1 のリリースノート](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/about/release-notes.html)には、Windows上でStrix Haloなどの大容量APUが専用メモリを超えてLLMを読み込むときのメモリ不足を修正し、統合メモリ全体を使えるようにしたとの記載があります。 ### Linux：GTTの既定上限とttm.pages\_limitによる拡張 Linuxでは、BIOSで確保する専用VRAMを小さくし、残りをGTT（GPUからアクセスできるシステムメモリ）として使う構成が一般的です。上限を決めているのはカーネルのTTMという仕組みで、Linuxのソースコード（`drivers/gpu/drm/ttm/ttm_device.c`）には「プール内のページ数をシステムメモリ全体の約50%に制限する」というコメントと、`num_pages /= 2;` の処理があります。つまり何も設定しなければ、128GB機でもGPUが使えるGTTは約半分です。 AMDの[ROCmドキュメントのRDNA 3.5向けシステム最適化ページ](https://rocm.docs.amd.com/en/docs-7.14.0/reference/system-optimization/rdna3-5.html)も「By default, the GTT limit is set to approximately 50 percent of total system RAM.」と書き、BIOSの専用VRAMは小さくしておくよう勧めています。広げるには、カーネルの起動パラメータ `ttm.pages_limit` に4KiBページ単位の値を渡します。以前使われていた `amdgpu.gttsize` は、`amdgpu_drv.c` のドキュメントコメントに「This parameter is deprecated and will be removed in the future.」とあり、指定すると「please use ttm.pages\_limit」という警告が出ます。また `amdgpu_ttm.c` はAPUのGTTを物理メモリの総量で頭打ちにします。Ubuntuでの設定例です。 ``` # 108GiB をGTTに使う例（108 × 1024 × 1024 ÷ 4 = 28311552 ページ） sudo sed -i 's/^GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="/&ttm.pages_limit=28311552 /' /etc/default/grub sudo update-grub sudo reboot # 再起動後に確認（"of GTT memory ready" の行に確保量が出る） sudo dmesg | grep -i "GTT memory ready" cat /sys/module/ttm/parameters/pages_limit ``` ページ数の換算は、64GiBで16777216、96GiBで25165824、120GiBで31457280です。[AMDの技術記事](https://www.amd.com/en/developer/resources/technical-articles/2026/how-to-run-a-one-trillion-parameter-llm-locally-an-amd.html)はFramework Desktop（128GB）4台で1兆パラメータのLLMを動かす手順で、1台あたり「120GB」として `ttm.pages_limit=30720000` を使っています。ただし、30,720,000ページは4,096バイト単位では125,829,120,000バイト、約117.19GiBです。AMD記事の「120GB」は120GiBとも十進法の120GBとも一致しないため、設定値はページ数を基準に確認してください。GTTに渡した分もCPU側のOSやアプリと同じ物理メモリを使うため、搭載量いっぱいの値は指定しないでください。LinuxではGTTの上限を調整して大容量メモリを利用できます。ただし、WindowsもROCm 10.1のHIPランタイムでは共有メモリを利用できるため、96GBをOS共通の利用上限として比較することはできません。 ### 容量別の目安：64GB・96GB・128GB | 搭載メモリ | Windowsの最大VGM（75%） | 4bit量子化で載る規模の目安 | 向く用途 | | ----- | ------------------ | --------------- | --------------- | | 64GB | 48GB | 〜70B未満（密） | 8B〜32Bの実用運用・ゲーム | | 96GB | 72GB | 70B級（密） | 70B級を試す・中型MoE | | 128GB | 96GB | 100B超のMoE | 大型MoE・長いコンテキスト | 4bit量子化の重みは1パラメータ約0.6バイトとして見積もっています。長いコンテキストではKVキャッシュがさらに数GB〜数十GB必要です。迷ったら128GBを選ぶのが基本で、理由はメモリが直付けで後から増やせないためです。64GBは8B〜32B級を中心に使う場合の候補です。32Bを超えるモデルでも、量子化後の重み、KVキャッシュ、作業領域が収まれば実行できるため、必要容量はモデルと設定ごとに確認してください。 ## ROCm・llama.cppなどソフトウェアの対応状況 [ROCmの互換性マトリクス](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/compatibility/compatibility-matrix.html)（2026年10月5日リリースのROCm Core SDK 10.1）では、Ryzen AI Max 300シリーズの 395・392・388・390・385 と PRO 300シリーズが `gfx1151`（コード名 Strix Halo）として載っています。対応OSは Ubuntu 26.04.1（カーネル 7.0）、Ubuntu 24.04.5（HWEカーネル 7.0）、Windows 11 25H2 です。2025年の[ROCm 7.0.2時点のWindows対応表](https://rocm.docs.amd.com/projects/radeon-ryzen/en/docs-7.0.2/docs/compatibility/compatibilityryz/windows/windows%5Fcompatibility.html)には「the entire ROCm stack is not yet supported on Windows.」とあり、WindowsではPyTorch向けの一部コンポーネントしか使えませんでした。古い記事の「WindowsではROCmが使えない」は、この頃の情報です。 ROCmが入ったら、GPUが gfx1151 として見えているかを確認します。 ``` rocminfo | grep -E "Marketing Name|gfx1151" # llama.cpp を ROCm(HIP) でビルドする場合のターゲット指定 # Linux用。取得済みのllama.cppソースディレクトリで実行 HIPCXX="$(hipconfig -l)/clang" HIP_PATH="$(hipconfig -R)" cmake -S . -B build -DGGML_HIP=ON -DGPU_TARGETS=gfx1151 -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build --config Release -j ``` LLMの実行環境は、llama.cpp のVulkanバックエンドとROCm（HIP）バックエンドのどちらも使えます。Vulkanはドライバーさえ入れば動くので導入が軽く、ROCmはPyTorchなどROCm前提のソフトウェアと環境を共有できます。WindowsでLM Studioなどの配布アプリを使う場合も中身はllama.cppで、GPUへの割り当ては前章のVGMに従います。推論エンジンの選び方は[LLM推論とは？仕組みと高速化の手法・推論基盤の選び方を実装視点で解説【2026年】](/tech/details/15363/)にまとめています。 ## Strix Halo搭載製品：ノート・ミニPC・開発機 Strix Halo はCES 2025（2025年1月）で搭載製品と同時に発表され、2026年10月時点ではノート、2-in-1タブレット、小型ワークステーション、ミニPCまで出そろっています。価格と仕様はメーカー公式の表示から取りました。 | 製品 | 形態 | 搭載プロセッサー | メーカー公式の情報 | | ----------------------- | --------- | -------------------- | ---------------------- | | ASUS ROG Flow Z13（2025） | 13型2-in-1 | Max+ 395 ほか | 2025年1月7日発表・GPUへ最大96GB | | HP ZBook Ultra G1a 14 | モバイルWS | Max PRO系 | 日本HP発表時 税込316,800円〜 | | HP Z2 Mini G1a | 小型WS | PRO 380〜Max+ PRO 395 | 直販 税込783,200円〜 | | Framework Desktop | ミニPC（DIY） | Max 385／Max+ 395 | 395・128GBで3,449ドル | | AMD Ryzen AI Halo | AMD純正の開発機 | Max+ 395・128GB | CES 2026発表 | [ASUSの発表](https://press.asus.com/news/press-releases/asus-rog-flow-z13-2025-premium-gaming-tablet/)は、ROG Flow Z13（2025）が最大96GBをVRAMとして割り当てられ、70BのLLMを本体で動かせるとしています。[日本HPの2025年1月16日の発表](https://jp.ext.hp.com/info/newsroom/2025/20250116-2/)では、ZBook Ultra G1a 14インチが税込316,800円から・3月中旬販売開始でした。[Z2 Mini G1aの製品ページ](https://jp.ext.hp.com/workstations/z2%5Fmini%5Fg1a/)（2026年10月21日確認）では、最小構成がPRO 380・16GBメモリで税込783,200円、Max+ PRO 395・32GBの構成が税込1,478,400円です。PRO 380は前述のとおり128bitメモリなので、LLM用途でこの最小構成を選ぶのは避けてください。 [Framework DesktopのDIY Edition構成ページ](https://frame.work/products/desktop-diy-amd-aimax300/configuration/new)は、2026年10月21日時点で Max 385・32GBが1,269ドル、Max+ 395・64GBが1,959ドル、Max+ 395・128GBが3,449ドルと表示しています。在庫状況は構成ごとに購入ページで確認してください。2025年の発売時に「128GBのミニPCが2,000ドル前後」と紹介されていた価格帯は、もう当てはまりません。AMD自身が売る開発機の Ryzen AI Halo は[AMD Ryzen AI Haloとは｜3,999ドルで128GBローカルLLMを動かす開発機の実力と選び方](/tech/details/12218/)で扱っています。 ## 後継：Ryzen AI Max PRO 400シリーズ（Gorgon Halo） Strix Halo の次は、法人向けの Ryzen AI Max PRO 400シリーズです。ROCmのドキュメントはこのシリーズのコード名を「Gorgon Halo」とし、LLVMターゲットはStrix Haloと同じ `gfx1151`、GPUアーキテクチャも同じRDNA 3.5としています。設計を刷新した世代ではなく、同じ系統の改良版と読むのが妥当です。 [AMD公式の Ryzen AI Max+ PRO 495 の製品ページ](https://www.amd.com/en/products/processors/laptop/ryzen-pro/ai-max-pro-400-series/amd-ryzen-ai-max-plus-pro-495.html)で確認できる変更点は次のとおりです。 | 項目 | Max+ PRO 395 | Max+ PRO 495 | | ---------- | --------------------- | --------------------- | | 最大メモリ | 128GB | 192GB | | メモリ速度 | LPDDR5X-8000 | LPDDR5X-8533 | | 内蔵GPU | Radeon 8060S・2,900MHz | Radeon 8065S・3,000MHz | | 最大ブースト | 5.1GHz | 5.2GHz | | NPU/全体TOPS | 50/126 | 55/132 | コア数（16コア）・CU数（40CU）・L3（64MB）・cTDP（45〜120W）は同じです。帯域は計算上256GB/sから273GB/sへの約7%増にとどまり、効くのは192GBへの容量拡大です。「Medusa Halo」と呼ばれる次世代品の話題も出回っていますが、2026年10月時点でAMD自身による製品発表や仕様は確認できませんでした。噂の仕様を前提に購入を待つより、必要な時期に出ている型番で判断するほうが確実です。 ## Strix Haloを選ばないほうがよい場面 - **CUDA前提のソフトウェアを動かす**：学習コードや研究実装がCUDA専用なら、移植の手間が性能差を上回ります。DGX SparkやNVIDIAのGPUを選んでください。 - **密な70Bモデルを対話速度で使いたい**：本文の仮定では帯域由来の上限目安は毎秒約6トークンです。速度を優先するなら、必要な重みとKVキャッシュを収容できる高帯域GPU構成やM5 Maxを、同一モデル・同一設定の実測結果で比較してください。 - **PRO 380 で大型LLMを動かす**：メモリが128bit・最大64GBで、帯域は上位モデルの半分の128GB/sです。大型LLMの生成速度を重視して新規購入するなら、256bitメモリの上位モデルを選んでください。小型モデルの用途まで除外する理由はありません。 - **メモリを後から増やす前提**：LPDDR5Xは直付けです。購入時の容量で使い続けることになります。 - **モデルの学習が主目的**：GPUの演算性能（FP16最大60TFLOPS）は推論向けの水準で、ファインチューニングは小型モデルやLoRAに限るのが現実的です。 社内でローカルLLMを使う構成を検討している場合、機材選びの前に「どの業務を、どのモデル規模で回すか」を決めると無駄がありません。要件の整理から支援が必要な場合は、[生成AI導入支援](https://www.issoh.co.jp/service/ai/genai/)もご相談ください。 ## よくある質問 ### AMD Strix HaloとRyzen AI Max+ 395は同じものですか？ Strix Halo はシリーズ全体の開発コード名で、Ryzen AI Max+ 395 はその最上位モデルの製品名です。392・388・390・385・PRO 380 もすべて Strix Halo に含まれます。 ### Strix Haloの128GBモデルでGPUに使えるメモリは何GBですか？ WindowsのVGMによる専用割り当ては、128GB機で最大96GB（75%）です。ただし、ROCm 10.1のHIPランタイムでは共有メモリも利用できるため、GPUが使える総量は実行環境によって異なります。Linuxでは既定でRAMの約半分がGTTとして使え、起動パラメータ `ttm.pages_limit` を設定すれば100GBを超える量も割り当てられます。 ### Strix HaloはROCmに対応していますか？ 対応しています。ROCm Core SDK 10.1の互換性マトリクスに gfx1151 として載り、Ubuntu 26.04.1・24.04.5とWindows 11 25H2が対応OSです。 ### Radeon 8060Sと8050Sの違いは何ですか？ CU数とクロックです。8060Sは40CU・2,900MHz、8050Sは32CU・2,800MHzです。8060Sは395・392・388、8050Sは390・385に載っています。 ### Strix Haloの後継はありますか？ 法人向けの Ryzen AI Max PRO 400シリーズ（Gorgon Halo）がAMD公式に掲載されています。最上位の Max+ PRO 495 は最大192GB・LPDDR5X-8533に対応します。 ## 関連記事 - [AMD Ryzen AI Haloとは｜3,999ドルで128GBローカルLLMを動かす開発機の実力と選び方](/tech/details/12218/) - [DGX Sparkとは？64GB版と値上げ後の価格・GX10などGB10互換機の違い【2026年10月】](/tech/details/9498/) - [NPUとは？CPU・GPUとの役割分担とTOPSの実効性能・採用判断【2026年版】](/tech/details/16171/) - [Intel Core Ultra シリーズ3（Gen 3）とは？Panther Lakeの型番・性能・発売日とIntel 18A](/tech/details/11536/) - [MLXとは？Apple SiliconでLLMを動かすmlx-lmの導入手順と採用判断](/tech/details/17956/) --- 出典: [AMD Strix Halo（Ryzen AI Max+ 395）とは？全モデルの仕様と128GBメモリの割り当て・ROCm対応]()（株式会社一創）