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）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 ほか）の仕様欄から取った値です。

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】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。

NVIDIAのDGX Spark製品ページは256bit・273GB/s、AppleのMacBook Pro仕様ページは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】、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

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（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】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。

ASUSの発表は、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（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 の製品ページで確認できる変更点は次のとおりです。

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。

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