人工知能 (AI) プロセッサー

重要ポイント

AI プロセッサーという用語には、GPU や FPGA などのディスクリート・アクセラレーション・ハードウェアと、ニューラル・プロセシング・ユニット (NPU) などの専用 AI アクセラレーターの両方が含まれます。
AI 処理ニーズの中には、特に統合アクセラレーターと最適化を備えたスタンドアロン CPU で処理できるものもあります。
複雑な AI のニーズには、並列コンピューティングのアプローチを通じてさらなるパフォーマンスを引き出すため、CPU 以外のハードウェアが必要です。
AI プロセッサーは、あらゆる AI のユースケースにおいて不可欠な要素であり、業界やワークロードを越えてあらゆる場所で活躍しています。

AI プロセッサーは、パイプライン全体にわたり AI ワークロードの基盤となります。これらのハードウェア・コンポーネントは、AI の基本的なコンピューティングの要求を処理します。この要求は、ユースケースや複雑さに応じて大きく異なります。AI ワークロードとパフォーマンスの期待に見合った適切なプロセッサーのタイプを選ぶことは、実用的でスケーラブルな AI の成果を得るために不可欠です。

AI プロセッサーとは？

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。

AI ワークロードには、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) 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 は、導入とトレーニングの両方において、複雑な AI 演算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 AI 最適化とアクセラレーターが含まれています。

とはいえ、AI アクセラレーターは、絶えず進化する AI 処理のニーズに対応するために、依然として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 GPU や FPGA などの汎用デバイス、およびテンソル・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。

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、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)、自然言語処理などに至るまで、AI の幅広いユースケース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 プロセッサーは、データの準備やトレーニングから導入および継続的な最適化と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。

学術研究や高度な分析などのハイパフォーマンス・コンピューティング (HPC) 用途においては、多数の AI プロセッサーがネットワーク・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。また、環境的に電力やスペースに制約があることも多いデータソースのより近くでデータを処理できるよう、エッジにおいても AI プロセッサーが導入されています。また AI プロセッサーは、幅広い規模のオンプレミスやクラウド・データセンターでも、エンドツーエンドの AI ワークロードをサポートするために使用されています。

クライアント・コンピューティングの観点からすると、AI プロセッサーは、毎日使用する PC でエンドユーザーの AI 体験を充実させます。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。これらのエンドユーザー・デバイスで使用されるプロセッサーは、ワークロードがローカルで実行されている場合に、AI の新たな要件に対応できる必要があります。

AI プロセッサーのメリット

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 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は、AI プロセッサーとして最適な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。

概して、目的に合った AI プロセッサーまたは複数のプロセッサー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など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・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なのか。
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用件は何か。
どれほどの規模のものを実現したいのか。

CPU、特に AI 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、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 アクセラレーター。
NPU や TPU を含む専用の 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。

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