AI プロセッサーと AI チップとは?

今日の技術者には AI プロセッサーの幅広い選択肢があります。AI プロセッサーには、従来型の CPU と AI アクセラレーター・テクノロジーの両方が含まれます。AI プロセッサーは、あらゆる AI ソリューション・アーキテクチャーにおいて重要な役割を果たしています。これは、AI ワークロードが特に高い処理力を必要とするためです。そのため、AI プロセッサーの選択は、AI アプリケーションに必要な速度、効率、スケーラビリティーを達成する上で重要な決断となります。

また、AI チップも絶えず進化する AI 処理のニーズに対応する上で重要な役割を果たしています。この市場カテゴリーは比較的新しく、今も成熟に向けて進化しており、AI ワークロードに適用されているグラフィックス・プロセシング・ユニット (GPU) やフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ (FPGA) などの汎用デバイス、テンソル・プロセシング・ユニット (TPC) やニューラル・プロセシング・ユニット (NPU) などの専用 AI テクノロジーの両方を包含しています。多くの場合、AI プロセッサーは、マルチチップ・パッケージの一部として、GPU や NPU といったほかの AI チップをプロセッサー・ダイに組込むことができます。

AI ワークロードには GPU や FPGA のようなディスクリート・アクセラレーターが必要であると思われがちですが、最新の汎用 CPU では、導入とトレーニングの両方において、複雑な AI オペレーションを単独で処理する能力が高まってきています。エッジ、データセンター、クラウド、クライアントにわたる今日の CPU には、AI のパフォーマンスを引き上げ、効率性とスケーラビリティーを最大限に高めるために役立つ統合された AI 最適化とアクセラレーターが含まれています。

AI におけるプロセッサーの役割

AI プロセッサーは、あらゆる AI サーバーや、組み込みデバイスを含む AI ハードウェア・システムの中核です。そのため、ソリューション設計に含まれるプロセッサー・テクノロジーは、成功のための最も重要な要素の一つです。AI プロセッサーは、AI ワークロードを強化するために必要な行列乗算などの複雑な計算を処理します。高度な分析と予測から、マシンラーニング、コンピューター・ビジョン、科学的シミュレーション、生成 AI (GenAI)、NLP など、幅広い AI アプリケーションを促進するために用いられています。

これらの業界をまたいだユースケースを実現するため、AI プロセッサーと AI チップは、データの準備やトレーニングから導入、継続的な最適化 / 再トレーニングに至るまで、AI ワークフローの隅々で根幹的な役割を果たします。

AI プロセッサーと AI チップのユースケース

AI プロセッサーと AI チップに依存する導入構成は、ユースケースに応じて異なります。

大規模言語モデル (LLM)

汎用のアーキテクチャーでは、専用の AI プロセッサーと AI チップを統合し、LLM 向けの高速で正確な GenAI をサポートします。高度に並列化された実装により、応答性の高いユーザー体験を維持しながら、数十億ものパラメーターを有効にできます。

自律走行車

自動運転車は、より多くの AI アクセラレーター機能を 1 つのチップに内蔵した AI プロセッサーに依存していくことになるでしょう。車載コンピューターには、AI、ドライバー制御、安全システム、エンターテインメント・アプリをサポートする必要がある一方で、物理的なスペースの制限があります。

エッジ・コンピューティングと IoT

エッジ AI デバイスにはサイズや動作温度に関する制約があり、GPU では対応できない場合があります。代わりに、AI プロセッサーそのものが、特にマルチデバイス導入において、部品表 (BOM) コストの削減に効果を発揮します。

ロボティクス

AI プロセッサーと AI チップを組み合わせることで、自動化と安全性を兼ね備えたヒューマン・マシン・インターフェイス (HMI) を活用したロボットシステムの多機能化を実現します。

ハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC)

学術研究や高度な分析においては、多数の AI プロセッサーと AI チップがネットワーク・ファブリックを介して接続され、非常に複雑な問題を大規模に解決します。

クライアント・コンピューティング

AI プロセッサーは、人々が日常的に使用する PC 上でエンドユーザーの AI 体験を促進します。AI は、ユーザーの日常業務体験を補強し、生産性を高める上でも、ますます大きな役割を担うようになっています。

AI プロセッサーと AI チップのメリット

AI プロセッサーは、AI 用の機能を備えていない汎用プロセッサーと比べて、AI パフォーマンスを大幅に向上させます。AI プロセッサーの具体的なメリットは、テクノロジーの種類によって異なります。

例えば、AI に最適化された CPU 製品を、複雑性の低いタスク向けのスタンドアロン AI プロセッサーとして使用することで、ハードウェアを追加導入することなく、求めるパフォーマンスを実現できることもよくあります。GPU または (CPU による並列コンピューティング・モデルで導入された) 専用 AI チップおよび AI アクセラレーターを選択することで、AI パフォーマンスを圧倒的に強化し、複雑性の高いワークロードの需要に対応できます。FPGA は、効率性と柔軟性が不可欠であるエッジの領域や、CPU から特定の機能をオフロードしたい場合に、最適な AI チップの選択肢になるかもしれません。ワークロードの要件に最適なプロセッサーを特定することは、そのメリットを最大限に活用するために不可欠です。

まとめると、目的に合った AI プロセッサーまたはプロセッサーと AI チップの組み合わせを選択する主な利点としては、パフォーマンス、スケーラビリティー、コスト効率、エネルギー効率などが挙げられます。また、開発の観点からの導入、安定した設計が重要な分野における市場での寿命、AI のユースケースにおいて重要な役割を果たす I/O サポートや接続オプションなどの機能といった要素も考慮の上で、選択肢を評価するとよいでしょう。

AI プロセッサーと AI チップのソリューション

テクノロジーとビジネスのニーズに合わせて適切な AI プロセッサー・ソリューションを選択するため検討すべき重要な要素には、以下のようなものが挙げられます。

• データの準備やトレーニング時に AI プロセッサーが処理すべきパラメーターはいくつあるのか?
• 推論 / 導入に必要なレイテンシーとスループットの要件はどういったものか?
• エッジにおいて、電力、スペース、環境の要件として検討すべきものは何か?
• どれほどの規模のものを実現したいのか?

CPU、特に AI チップ機能を搭載したものは、AI のパワーを活用しながら、無駄を省いた効率的なアプローチを取りたい人々にとって優れた選択肢です。複雑性が高いワークロードではハードウェアを追加する必要が出てきますが、多くの単純な AI タスクは、統合 AI アクセラレーターを搭載したスタンドアロン CPU アーキテクチャー上で実行できます。

プロセッサーを適切に選択すれば、TOC の削減により AI イノベーションが望ましい投資効果を上げるといったことも含め、AI にまつわるビジネスおよびテクノロジー上の多くの問題を解決する上で役立ちます。

要約すると、AI の取り組みを推進するために利用できる AI プロセッサー・ソリューションには、次のようなものが含まれます。

• 統合 AI アクセラレーションと最適化を活用できる CPU。
• GPU や FPGA を含む、ディスクリート AI チップとディスクリート AI アクセラレーター。
• NPU や TPU を含む、専用の AI チップと AI アクセラレーター。

AI が組織に与える影響をつかむには、AI のユースケースを業界ごとに調べるとよいでしょう。