AIイノベーションに対する演算能力の影響を理解する

人工知能（AI）と計算能力は非常に密接な関係にあります。コンピュータシステムがタスクを処理・実行する上で役立つため、計算能力はAIアプリケーションにとって不可欠です。これらのアプリケーションが複雑なアルゴリズムや大規模なデータセットを管理するには、膨大な計算リソースが必要であり、そこでGPUが登場します。GPU（Graphics Processing Unit）はもともと画像や動画の処理を高速化するために設計されましたが、現在ではAIが必要とする集中的なデータ処理やディープラーニングのタスクを管理するために不可欠なものとなっています。

過去数年間で、AIの進歩は指数関数的に成長しました。当然のことながら、AIハードウェアもこの成長に対応し、追いつく必要があります。ある調査によると、GPUの性能は2003年以降、約7,000倍に向上しました。

より強力で高速、かつ効率的なハードウェアによって、研究者やエンジニアはますます複雑なAIモデルを開発できるようになります。人工知能の需要増大に応えるために、AI向けのコンピューティングインフラがどのように進化しているのかを見ていきましょう。

Link to this sectionAIハードウェア：高まる議論#

AI開発におけるGPUの役割は否定できません。これらの強力なプロセッサは、AIモデルのトレーニングとデプロイに必要な複雑な計算を高速化します。本質的に、これらは現代のAI技術のバックボーンとしての役割を果たしています。しかし、注目を集めているのはGPUだけではありません。

GPUと競合する、AI専用に作られたチップが登場し始めています。これらのチップは、AIがその仕事をさらに効率的かつ高速に実行できるようにゼロから構築されています。AIコンピューティングの未来を改善するために、多くの研究と取り組みが行われています。多くの企業がAI計算能力に投資しており、これが2023年にAIハードウェアの世界市場が537.1億ドルと評価され、2033年までに約4735.3億ドルにまで成長すると予測されている理由の1つです。

なぜAIハードウェアの進歩が最近の議論のトピックになっているのでしょうか？ 特化型AIハードウェアへのシフトは、さまざまな分野におけるAIアプリケーションの需要増加を反映しています。AIソリューションを成功裏に構築するためには、ハードウェアに起こっている変化を認識し、先手を打つことが重要です。

Link to this sectionAIハードウェアの主要プレイヤー#

主要なハードウェアメーカーは、社内開発、戦略的パートナーシップ、買収を通じて性能と効率を向上させ、次世代ハードウェアの開発で競い合っています。

図1 AIハードウェアのリーダー。

Appleは外部GPUの使用から脱却し、AI高速化のためのニューラルエンジンを搭載した独自のMシリーズチップの開発に移行しており、厳格に管理されたエコシステムを強化しています。一方、GoogleはTensor Processing Unit（TPU）インフラへの大規模な投資を継続しています。TPUはGPUよりも高速かつ低消費電力で動作するように構築されたAIチップであり、大規模なAIソリューションのトレーニングやデプロイに最適です。

同様に、AMDはデータセンターやハイパフォーマンスコンピューティングアプリケーションをターゲットとしたRadeon InstinctシリーズのアクセラレータでAIハードウェア市場に参入しています。また、NVIDIAもA100やH100 Tensor Core GPUなど、AIワークロードに最適化されたGPUの開発に注力し続けています。同社によるArm Holdingsの最近の買収は、多くのモバイルデバイスを駆動するチップアーキテクチャに対する制御を強化することを目的としています。

これらの確立されたプレイヤー以外にも、多くのスタートアップや研究機関が新しいAIチップアーキテクチャに挑んでいます。例えば、GraphcoreはIntelligence Processing Unit（IPU）による疎な計算に特化しています。Cerebras Systemsは、極めて大規模なAIワークロードに合わせて調整された巨大チップであるWafer Scale Engineを提供しています。

Link to this section最新のAIハードウェアの進歩#

登場した最新のAIハードウェアを見てみましょう。

2024年4月9日、Intelは最新のAIチップであるGaudi 3を発表しました。これは、NVIDIAのH100 GPUを上回る性能を誇ります。

• 2倍以上の電力効率と1.5倍高速なAIモデル処理。
• マザーボードへのバンドルや単体カードなど、柔軟な構成で利用可能。
• MetaのLlamaやAbu DhabiのFalconなど、多様なAIモデルでテスト済みであり、Stable Diffusionや音声認識用のOpenAIのWhisperを含む、さまざまなAIモデルのトレーニングとデプロイにおいてその有効性が証明されています。

図2 IntelのGaudi 3。

Gaudi 3に先立ち、2024年3月18日、NVIDIAは最新のAIプラットフォームであるBlackwellを発表しました。このプラットフォームは、さまざまな分野でのブレイクスルーを後押しするように設計されており、以下の特徴を備えています。

• NVIDIAはBlackwellを「世界で最も強力なチップ」と主張しています。
• 2,080億個のトランジスタを搭載したデュアルダイGPUと、10 TB/sのチップ間インターコネクトを備えており、データセンタースケールの生成AIにおける電力と効率の新たな基準を打ち立てています。
• Google Cloud、Amazon Web Services、Microsoft Azureといった主要なクラウドサービスプロバイダーが、生成AI、ディープラーニング、クラウドコンピューティングサービスにおける進歩を推進するためにBlackwellを使用する計画を発表しています。

図3 NVIDIAのBlackwell。

Link to this sectionカスタムAIチップの台頭#

一方、いくつかのテクノロジー大手は、自社のサービスを強化するために独自のカスタムAIチップを開発しています。

2024年4月10日、MetaはMeta Training and Inference Accelerator（MTIA）の最新バージョンを発表しました。Metaのデータセンターですでに運用されているこの第2世代チップは、計算能力とメモリ帯域幅の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。これらのアップグレードは、FacebookやInstagramなどのプラットフォームにおけるランキングエンジンやレコメンデーションエンジンといった、MetaのAIアプリケーションのパフォーマンスを支えています。

図4 MetaのMTIAの最新バージョン。

同様に、Google、Amazon、Microsoftといった他の主要プレイヤーも今年、独自のカスタムシリコンチップを発表しています。これはコスト構造を最適化し、NVIDIAのようなサードパーティサプライヤーへの依存を減らすための戦略的な動きです。

Link to this sectionAIハードウェアはどこで使われているのか？#

AIハードウェアは、多くの異なる業界においてさまざまなAIソリューションをサポートしています。ヘルスケアでは、MRIやCTスキャンなどの医療画像システムを支えており、複雑なタスクを処理し、膨大なデータ量を効率的に処理することで、迅速かつ正確な診断を可能にしています。

金融機関はAIアルゴリズムを使用して、不正検知や投資最適化のためにデータを分析しています。金融データ分析の複雑な性質上、膨大な計算ワークロードを効果的に処理するには高度なハードウェア機能が必要です。

自動車業界では、自動運転車におけるリアルタイムのセンサーデータ処理を支援しています。物体検知や衝突回避といったタスクには、迅速な意思決定と乗員の安全を確保するために、強力な処理能力を備えた高度なハードウェアが必要です。

図5 自動運転車の脳。

小売業者は、AI主導のレコメンデーションエンジンを使用して、ショッピング体験をパーソナライズし、売上を向上させています。これは、各部門にわたる膨大な顧客データを分析して好みを予測し、関連する商品を提案することで実現します。多様なデータセットを分析してパーソナライズされた提案を生成する必要があるため、リアルタイムの応答とユーザーエンゲージメントの向上のためには高度なハードウェアが求められます。

小売店に関連する別の例として、コンピュータビジョンを使用して顧客の行動を監視・分析することが挙げられます。小売業者は、顧客が環境とどのように関わっているかを理解し、人気のある商品を特定し、人流パターンを検出することができます。これらの調査結果に基づき、店舗のレイアウトや商品の配置を最適化して売上を向上させることができます。計算能力は、大量の動画データをリアルタイムで処理するために重要です。動きや相互作用の正確な追跡は、堅牢なハードウェアに依存します。それがなければ、データ処理の速度と精度が損なわれ、顧客行動分析の有効性が低下します。

これは氷山の一角に過ぎません。製造業から農業まで、AIハードウェアは至るところで見られます。

Link to this section計算能力によるAIのスケーリング#

AIハードウェアは、多くの場合、大きなタスクを処理するために構築されています。世界中の業界におけるAI導入の規模を把握するのは難しい場合がありますが、スケーラブルなAIは適切なハードウェアを導入しているかどうかに依存することは明らかです。

例えば、BMWとNVIDIAのコラボレーションを取り上げてみましょう。BMWは年間250万台の車を生産しており、その事業規模は膨大です。BMWは、品質管理や予知保全から、ロジスティクスやサプライチェーン管理に至るまで、製造プロセスのさまざまな側面を最適化するためにAIを活用しています。

こうした需要に応えるため、BMWはNVIDIAのQuadro RTX 8000やRTX搭載サーバーといった高度なAIハードウェアソリューションに依存しています。これらの技術により、AIの導入がより容易になり、スケーラビリティも向上しています。

Link to this section計算能力はAIソリューションのさまざまな部分に影響を与えます#

AIアプリケーションに計算能力を提供するだけでなく、選択するAIハードウェアは、モデルの性能、モデル変換のニーズ、デプロイの柔軟性、全体的な精度の面でソリューションに影響を与えます。AIモデルがトレーニングおよびテストされると、多くの場合、選択したデプロイプラットフォームで実行可能な形式に変換されます。

しかし、モデル変換は精度の低下を招く可能性があるため、前もって考慮する必要があります。ONNX (Open Neural Network Exchange)のような統合ツールは、多様なハードウェアプラットフォーム全体でAIモデルをデプロイするための標準化された形式を提供できます。これが、YOLOv8のような人気モデルが、複数のデプロイオプションに対応するために、カスタムトレーニングされたモデルをさまざまな形式でエクスポートするオプションをユーザーに提供している理由でもあります。

Link to this sectionエネルギー効率はAIコンピューティングの未来にとって不可欠です#

高度なAI計算能力の影響はAIにとどまらず、エネルギーセクターにも波及しています。

図6 持続可能なAIハードウェアに向けて。

例えば、高度な大規模言語モデル（LLM）であるMeta's LLaMA-3は、それぞれ24,576基のNVIDIA H100 GPUを装備した2つのカスタム構築されたデータセンタークラスターを使用してトレーニングされました。この堅牢なハードウェア設定により、Metaは処理速度を向上させ、エネルギー消費量を40%削減することに成功しました。このように、AIハードウェアの進歩は、よりエネルギー効率の高い運用にも貢献しています。

さらに、Sam Altmanのような人物が関与することで、AIとエネルギーのつながりはますます注目を集めています。OpenAIのCEOとして知られるAltman氏は、最近、原子力エネルギー企業Okloを公開しました。画期的な核分裂技術を持つOkloは、エネルギー生産を変革し、AI運用に不可欠なデータセンターに電力を供給できる可能性があります。過去数年間で、Microsoftの共同創業者であるBill Gates氏とAmazonの創業者であるJeff Bezos氏の両名も、原子力発電所への投資を行っています。

Link to this section回路を超えて#

先を見据えると、特に量子コンピューティングの台頭により、AIハードウェアの未来は飛躍的な進歩を遂げようとしています。専門家は、2030年までに量子コンピューティング市場は650億ドル近くの価値になると予測しています。AIモデルの複雑さが増すにつれ、その可能性を最大限に引き出すためには特化型ハードウェアが不可欠になります。AI専用チップから量子コンピューティングの探求まで、ハードウェアの革新は、より複雑でインパクトのあるAIソリューションの開発を促進します。

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