OAM/SXMって、そもそもナニ？

はじめに

「GPU」と聞いて、多くの人が思い浮かべるのは、パソコンのケースに差し込むグラフィックカード（ビデオカード）ではないでしょうか。たしかに、ゲーミングPCやクリエイター向けPCに使われるGPUは、あの細長いカードの形をしています。

でも、AIの学習や大規模な科学計算に使われるデータセンター向けのGPUは、もはや「カード」とは呼べないほど巨大で、特殊な形をしています。そこで登場するのが、OAM や SXM というキーワードです。

フォームファクタとは？

「フォームファクタ（Form Factor）」とは、ざっくり言うと「機器の形・大きさ・取り付け方の規格」のことです。たとえば、皆さんのスマホのSIMカードにも「nanoSIM」「microSIM」といった規格（フォームファクタ）がありますよね。あれと同じで、「このサイズ・この形で作れば、どのメーカーの製品とも組み合わせられる」という約束事です。

GPUの世界でも、単純に「大きいGPUチップを基板に載せる」だけでなく、

• どうやってサーバーに取り付けるか
• どうやって電力を供給するか
• どうやって冷やすか
• どうやって他のGPUとつなぐか

…これらをまとめて標準化したものが、フォームファクタという訳です。

OAMとは？

OAM（OCP Accelerator Module） は、OCP（Open Compute Project） という業界団体が定めたオープンな標準規格です。OCP（Open Compute Project） とは？ Metaが中心となって設立した、データセンターのハードウェアをオープンソース的に標準化しようというプロジェクト。Google、Microsoft、Intelなど業界の大手が参加しています。

OAMの特徴

• 形と大きさ
  OAMモジュールのサイズは約74mm × 228mm。 手のひらよりちょっと大きいくらいのサイズ感です。
  このモジュールをサーバーのマザーボード（ベースボード）にある「OAMスロット」に差し込んで使います。
• 電力の供給方法
  1枚のOAMモジュールに対して、最大で700W〜1000W以上の電力を供給できる設計になっています。家庭用の電子レンジが約1000Wですから、1枚のカードにそれだけの電力が集中しているイメージです。
• 冷却方式
  OAMは液冷（水冷） を前提とした設計になっています。これほどの発熱を空気だけで冷やすのはほぼ不可能なため、モジュール自体に冷却水を流す構造が組み込まれています。
• 複数GPU間の接続
  1枚のOAMボードに複数枚のOAMモジュールを搭載でき、モジュール同士を高速な専用バス（UBBなど）でつなぐことができます。

採用例

• AMD Instinct MI300シリーズ（AIアクセラレータ）
• Intel Gaudi シリーズ（AI向けアクセラレータ）

SXMとは？

SXM（Server PCI Express Module） は、NVIDIAが自社のデータセンター向けGPUのために開発した、独自のフォームファクタです。「PCIe」という名前が含まれていますが、実際にはNVIDIA独自の仕様が色濃く、一般的なPCIeスロットとは別物だと思って差し支えありません。

SXMの特徴

• 形と大きさ
  SXMモジュールもカード状の形をしており、専用の「SXMボード（HGXボードなど）」に取り付けます。NVIDIAはGPUの世代ごとにSXM2、SXM4、SXM5、SXM6…と規格を進化させてきました。
• 電力の供給方法
  最新世代では700W〜1000W超にも達し、OAMと同様に非常に大きな電力を扱えます。
• 冷却方式
  SXMも液冷を前提とした設計が主流です。
• NVLinkによる超高速GPU間接続
  SXMの最大の特徴・強みは、NVLinkという独自の高速インターコネクト（接続技術）との組み合わせです。
  複数のGPU同士をNVLinkで直結することで、GPUがまるで「1つの巨大なGPU」のように協調して動作できます。これにより、AI学習などで膨大なデータを高速にやり取りできます。

採用例

• NVIDIA A100（SXM4）
• NVIDIA H100（SXM5）
• NVIDIA H200（SXM5）
• NVIDIA B200（SXM6）

OAMとSXMの違い

項目	OAM	SXM
策定主体	OCP（業界団体・オープン）	NVIDIA（独自規格）
オープン性	高い（複数メーカーが参加）	NVIDIAのみ
主な採用GPU	AMD、Intel Gaudi など	NVIDIA A100/H100/B200 など
冷却方式	主に液冷	主に液冷
GPU間接続	メーカー独自（Infinity Fabric等）	NVLink（NVIDIA独自・非常に高速）
サーバー設計の自由度	高い	△ NVIDIA製品に依存
市場シェア（現状）	△ 成長中	圧倒的シェア

なぜわざわざこんな特殊な形にするの？

ここで一度立ち止まって、「なぜ普通のグラフィックカードの形ではダメなのか」を考えてみましょう。

理由①：とにかく電力が段違い

ゲーミング向けGPUのハイエンド品でも消費電力は400W〜600W程度。 しかしAI向けのGPUは700W〜1000W以上。

通常のPCIeスロットは電力供給能力に限界があり、そのままでは対応できません。

理由②：発熱が激しすぎる

1000Wの熱を空気だけで逃がそうとすると、巨大なファンが必要になり、騒音・スペース・電力消費の問題が出ます。液冷に最適化した形状にすることで、コンパクトかつ効率的に冷やせます。

理由③：たくさんのGPUを密集させたい

AIの学習には、1枚ではなく8枚・16枚・数百枚のGPUを同時に動かすことも珍しくありません。モジュール形式にすることで、限られたスペースに効率よく大量のGPUを詰め込めます。

理由④：GPU同士の通信が超重要

多数のGPUを使うとき、GPUどうしがどれだけ速くデータをやり取りできるかが性能の鍵になります。OAMやSXMは、このGPU間通信のための配線・コネクタも規格に含まれています。

まとめ

OAMとSXMは、どちらも「巨大で高性能なGPUを、データセンターの中で使いやすくするための形の規格」です。

• OAMは業界全体でオープンに作った規格で、複数メーカーが参入できる自由度の高さが魅力。
• SXMはNVIDIAが作った独自規格で、NVLinkという高速接続技術との組み合わせが強力な武器。

現状では、NVIDIAのGPUが圧倒的なシェアを持っているため、SXMを見かける機会が多いですが、AIチップの多様化が進む中で、OAMを採用した製品も増えてきています。

「GPUの性能」だけでなく、「どんな形で、どうやってサーバーに組み込むか」という視点も、AI・データセンターの世界を理解する上で重要なポイントになってきています。