コンピューティング能力がAIイノベーションに与える影響を理解する
AI技術の進歩に伴い、新しく改善されたAIコンピューティング能力の必要性が高まっています。コンピューティング能力がAIの発展をどのように後押ししているかをご紹介します。
人工知能（AI）とコンピューティングパワーは、非常に密接な関係にあります。コンピューティングパワーは、コンピューターシステムによるタスクの処理と実行を支えるため、AIアプリケーションに不可欠です。これらのアプリケーションでは、複雑なアルゴリズムや大規模なデータセットを処理するために、膨大な計算リソースが必要になります。そこで登場するのがGPUです。GPU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に必要な集中的なデータ処理やディープラーニングのタスクを処理するうえで不可欠になっています。
ここ数年、AIの進歩が飛躍的に拡大していることが分かります。当然ながら、AIハードウェアもこの成長に対応し、追随する必要があります。ある調査では、GPUの性能が2003年以降、およそ7,000倍に向上したことが明らかになりました。
より強力で高速、かつ効率的なハードウェアにより、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。人工知能に対する需要の高まりに対応するため、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：高まる注目#
AI開発におけるGPUの役割は、疑いようがありません。これらの高性能プロセッサは、AIモデルのトレーニングやデプロイに必要な複雑な計算を高速化します。つまり、現代のAI技術を支える基盤となっています。しかし、注目を集めているのはGPUだけではありません。
AI専用に作られ、GPUと競合するチップも登場し始めています。これらのチップは、AIがより優れた処理をより高速に実行できるよう、ゼロから設計されています。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進められています。多くの企業がAIのコンピューティングパワーに投資しており、これが世界のAIハードウェア市場が2023年に$53.71 billionと評価され、2033年までに約4,735億3,000万ドルに成長すると予測される理由の一つです。
なぜ最近、AIハードウェアの進歩が話題になっているのでしょうか？ 特化型AIハードウェアへの移行は、さまざまな分野でAIアプリケーションに求められる要件が高まっていることを反映しています。AIソリューションを成功させるには、ハードウェアで起きている変化を把握し、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ながら、次世代ハードウェアの開発を競っています。
図1 AIハードウェアのリーダー。
Appleは外部GPUの利用から、AIアクセラレーション用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へと移行し、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はテンソルプロセッシングユニット（TPU）インフラへの大規模な投資を続けています。TPUは、GPUよりも高速かつ低消費電力で動作するように作られたAIチップであり、AIソリューションを大規模にトレーニングおよびデプロイするのに適しています。
同様に、AMDはRadeon InstinctシリーズのアクセラレータでAIハードウェア分野に参入し、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のアプリケーションを対象としています。また、NVIDIAは、A100やH100 Tensor Core GPUなど、AIワークロード向けに最適化されたGPUの開発に引き続き注力しています。NVIDIAによる最近のArm Holdings買収は、多くのモバイルデバイスを支えるチップアーキテクチャに対する支配力を高めることを目的としています。
こうした既存の主要企業に加え、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取り組んでいます。例えば、Graphcoreはインテリジェンスプロセッシングユニット（IPU）でスパース計算を専門としています。Cerebras Systemsは、極めて大規模なAIワークロード向けに設計された巨大なチップ、Wafer Scale Engineを提供しています。
最新のAIハードウェアの進歩#
登場したばかりの最新AIハードウェアを見ていきましょう。
2024年4月9日、Intelは最新のAIチップであるGaudi 3を発表し、NVIDIAのH100 GPUを上回る優れた性能を実現すると説明しました。
- 電力効率は2倍以上で、AIモデルの処理速度は1.5倍高速です。
- マザーボードに組み込んだ構成や、単体カードなど、柔軟な構成で利用できます。
- MetaのLlamaやアブダビのFalconなど、多様なAIモデルでテストに成功しており、Stable Diffusionや音声認識用のOpenAIのWhisperなど、さまざまなAIモデルのトレーニングとデプロイに有効であることが実証されています。
図2 IntelのGaudi 3。
Gaudi 3に先立つ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、さまざまな分野のブレークスルーを支えるように設計されており、次の特長を備えています。
- NVIDIAは、Blackwellを「世界で最も強力なチップ」と称しています。
- 2080億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、データセンター規模の生成AIにおける電力性能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などの主要クラウドサービスプロバイダーは、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の進歩を促進するために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、複数の大手テクノロジー企業が、自社サービスを支える独自のカスタムAIチップを開発しています。
2024年4月10日、MetaはMetaトレーニング・推論アクセラレータ（MTIA）の最新バージョンを発表しました。すでにMetaのデータセンターで稼働しているこの第2世代チップは、計算性能とメモリ帯域幅の面で向上しています。これらのアップグレードにより、FacebookやInstagramなどのプラットフォーム上で、ランキング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性能が支えられます。
図4 Metaの最新バージョンのMTIA。
同様に、Google、Amazon、Microsoftなどの他の主要企業も、今年に入り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などの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でしょうか？#
AIハードウェアは、さまざまな業界で多様なAIソリューションを支えています。ヘルスケア分野では、MRIやCTスキャンなどの医用画像システムで利用され、複雑なタスクを処理し、大量のデータ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ます。
金融機関はAIアルゴリズムを使用してデータを分析し、不正検知や投資の最適化に役立てています。金融データ分析は複雑であるため、膨大な計算負荷を効果的に処理するには、高度なハードウェア性能が必要です。
自動車業界では、自動運転車のリアルタイムセンサーデータの処理に活用されています。物体検出や衝突回避などのタスクには、迅速な意思決定と乗員の安全を実現するため、強力な処理性能を備えた高度なハードウェアが必要です。
図5 自動運転車の頭脳。
小売業者はAIを活用したレコメンデーションエンジンを使用し、部門をまたいだ膨大な顧客データを分析して嗜好を予測し、関連性の高い商品を提案することで、購買体験をパーソナライズし、売上を伸ばしています。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には、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を実現する高度なハードウェアが必要です。
小売店舗に関連するもう一つの例として、コンピュータービジョンを使用して顧客の行動を監視・分析する方法があります。小売業者は、顧客が周囲の環境とどのように関わっているかを理解し、人気商品を特定し、人流パターンを検出できます。これらの結果に基づいて、店舗レイアウトや商品の配置を最適化し、売上を改善できます。大量の動画データをリアルタイムで処理するには、コンピューティングパワーが重要です。動きや相互作用を正確に追跡するには、堅牢なハードウェアが必要です。それがなければ、データ処理の速度と精度が損なわれ、顧客行動分析の効果が低下します。
これは氷山の一角にすぎません。製造業から農業まで、AIハードウェアはあらゆる場所で利用されています。
コンピューティングパワーによるAIのスケーリング#
AIハードウェアは、大規模なタスクを処理できるように構築されることが多いです。世界中の産業でAIが導入されている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には適切なハードウェアが必要であることは明らかです。
例えば、BMWとNVIDIAの協業を見てみましょう。BMWは年間250万台の自動車を生産しており、その事業規模は非常に大きいものです。BMWは、品質管理や予知保全から物流、サプライチェーン管理まで、さまざまな製造プロセスの最適化にAIを活用しています。
こうした需要に対応するため、BMWはNVIDIAのQuadro RTX 8000やRTX搭載サーバーなど、高度なAIハードウェアソリューションを利用しています。これらのテクノロジーにより、AIの導入が容易になり、スケーラビリティも向上します。
コンピューティングパワーはAIソリューションのさまざまな部分に影響します#
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、モデル変換の要否、デプロイの柔軟性、全体的な精度にも影響します。AIモデルは、トレーニングとテストが完了すると、選択したデプロイプラットフォームで実行できる形式に変換されることが多いです。
ただし、モデル変換によって精度が低下する可能性があるため、事前に検討する必要があります。ONNX（ニューラルネットワーク交換形式）などの統合ツールは、多様なハードウェアプラットフォームで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などの人気モデルで、複数のデプロイオプションに対応できるよう、カスタムトレーニング済みモデルをさまざまな形式にエクスポートする選択肢がユーザーに提供され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不可欠です#
高度なAIコンピューティングパワーの影響はAIにとどまらず、エネルギー分野にも及んでいます。
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のLLaMA-3は、それぞれ24,576基のNVIDIA H100 GPUを備えた2つの専用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構成により、Metaは処理速度を向上させ、エネルギー消費を大幅に40%削減できました。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より注目を集めています。OpenAIのCEOとして知られるAltmanは最近、原子力エネルギー企業Okloを上場させました。革新的な核分裂技術を持つOkloは、エネルギー生産の変革を目指しており、AIの運用に不可欠なデータセンターへの電力供給を実現する可能性があります。ここ数年では、Microsoftの共同創業者であるBill Gatesと、Amazonの創業者であるJeff Bezosも原子力発電所に投資しています。
回路の先へ#
将来を見据えると、特に量子コンピューティングの台頭により、AIハードウェアは大きく飛躍すると見込まれています。専門家は、2030年までに量子コンピューティング市場が約650億ドル規模になる可能性があると予測しています。AIモデルが複雑化するにつれ、その潜在能力を最大限に引き出すには、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究まで、ハードウェアのイノベーションが、より複雑で影響力のあるAIソリューションの開発を推進します。
AIについて詳しく知るには、ぜひGitHubリポジトリを確認し、コミュニティに参加してください。最新のブログ記事もご覧いただき、Formula One racingやロボティクスなど、さまざまな分野でAIがどのように活用されているかを確認してください。
