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。

ここ数年、AIの進化は飛躍的なスピードで進んでいます。当然ながら、AIハードウェアの進歩もこの成長に対応し、追いつく必要がありますある研究によると、GPUの性能は2003年以降、約7,000倍に向上しています。

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。

AI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。

それらに匹敵する、AI専用に作られたチップが登場しつつあります。これらのチップは、AIがより優れた処理をより高速に行えるよう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、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の計算能力に投資しており、それが理由の一つとなり、2023年の世界のAIハードウェア市場規模は537億1千万ドルと評価され、2033年までに約4,735億3千万ドルに成長すると予測されています。

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。

AI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企業。

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は、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。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コントロール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。

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。

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の最新版MTIA。

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。

AI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、さまざまな業界における多様なAIソリューションをサポートしています。医療分野では、MRIやCTスキャンなどの医用画像処理システムを支えており、複雑なタスクの処理や大量のデータ効率的な処理を行い、迅速かつ正確な診断を実現しています。

金融機関は、不正検知や投資最適化のためにAIアルゴリズムを使用してデータを分析しています。金融データ分析の複雑な性質により、膨大な計算ワークロードを効果的に処理するための高度なハードウェア性能が求められます。

自動車産業においては、自動運転車でのリアルタイムなセンサーデータの処理に役立っています。オブジェクト検出や衝突回避などのタスクは、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によって支えられる必要があります。

図5 自動運転車の中枢。

小売業者は、AI駆動型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。各部門の膨大な顧客データを分析して好みを予測し、関連商品を提案します。多様なデータセットを分析してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するニーズには、リアルタイムな応答とユーザーエンゲージメントの向上のための高度なハードウェアが必要です。

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。

それは氷山の一角に過ぎません。製造業から農業に至るまで、AIハードウェアはあらゆる場所で見られます。

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の協業を考えてみましょう。BMWは年間250万台の車両を生産しており、その事業規模は莫大です。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。

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、モデルの変換は精度の低下につながる可能性があり、事前に考慮する必要があります。ONNX (Open Neural Network Exchange)などの統合ツールを使用することで、多様なハードウェアプラットフォーム間でAIモデルをデプロイするための標準化されたフォーマットを提供できます。これが、YOLOv8のような人気のモデルが、複数のデプロイオプションに対応するために、カスタム学習済みモデルをさまざまなフォーマット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。

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ハードウェアへ向けて。

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を備えた2つのカスタムビルドの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%削減するという大幅な効率化を達成しました。このように、AIハードウェアの進化は、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、サム・アルトマン（Sam Altman）のような人物の参画により、AIとエネルギーのつながりにますます注目が集まっています。OpenAIのCEOとして知られるアルトマン氏は最近、原子力ベンチャー企業のOkloを一般公開しました。革新的な核分裂技術を持つOkloは、エネルギー生産に変革をもたらすことを目指しており、AIの運用に不可欠なデータセンターに電力を供給する可能性があります。ここ数年、Microsoftの共同創業者であるビル・ゲイツ氏やAmazonの創業者であるジェフ・ベゾス氏も、原子力発電所への投資を行っています。

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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