 |
というわけで，本稿では，Intel Vision 2024の内容を簡単にまとめてよう。
クラウドからエッジまで，自前のハードとソフトでカバーするIntel
IntelやAMDなど，プロセッサメーカーにとっての現在の課題は，AIにおけるNVIDIAの牙城を，いかにして崩していくかだ。これはAI分野にさほど興味がない人でも，ニュースで耳にしたことがあるだろう。Intel Vision 2024でIntelがアピールしているのも，そこに尽きるとまとめてしまっても構わないほどだ。
Intel Vision 2024で，同社が改めて強調しているのは，まずクラウド（データセンター）からエッジコンピューティングに至る幅広いセグメントで，スケーラブルなハードウェアを提供していくという点だ。クラウド向けから見ていくと，まず2024年にリリース予定のデータセンター向けAIアクセラレータ「Gaudi 3 AI Accelerator」（以下，Gaudi 3）が挙げられる。
 |
IntelのGaudiシリーズは，2019年に同社が買収したイスラエル企業Habana Labsが開発しているアクセラレータだ。現在は第2世代となる「Gaudi 2 AI Accelerator」が提供中だ。2024年に登場予定のGaudi 3は，AIで使用されている浮動小数点数「BF16」（bfloat16）形式の演算性能が，Gaudi 2の4倍ほど高速になっていて，NVIDIAの現行製品であるデータセンター向けGPU「H100 Tensor Core GPU」に対しても40％以上高速であると謳っている。
 |
NVIDIAは2024年3月に，次世代アーキテクチャ「Blackwell」と，同アーキテクチャに基づく新型GPU「B200」を発表したばかりだ（関連記事）。ただ，NVIDIAのデータセンター向けGPUは，現行のHopperアーキテクチャ製品でも，オーダーから納品まで1年待ちといった状況が続いている。2024年後半予定のB200搭載製品が発売されても，入手できるのはかなり先になる可能性が高いだろう。
IntelのGaudi 3が，スライドに示されているとおりの実効性能を発揮できば，十分な競争力を持つと言えるのではなかろうか。
Intelによると，Gaudi 3は専用コネクタで接続する拡張カード（メザニンカード）タイプのほか，単独で利用できるベースボードタイプと，PCI Express（以下，PCIe）拡張カードという3種類のフォームファクタで登場するそうだ。これらのうち，IntelがとくにアピールしていたのはPCIeカード製品である。同カードを搭載したサーバー製品が，DellやHPE，Lenovo，Super Micro Computerといった主要サーバーメーカーから登場すると予告していた。
 |
データセンター向けとしては，2024年にもうひとつ，第6世代Xeonプロセッサのリリースが控えている。第6世代Xeonプロセッサは，高性能寄りのP-coreだけを集積した開発コードネーム「Granite Rapids」と，電力性能を重視したE-coreだけを集積する開発コードネーム「Sierra Forest」という2種類が登場することが，以前から明らかにされていた。
今回，Intelは，開発者向けクラウドサービス「Intel Developer Cloud」において，Sierra Forestのインスタンスを2024年第2四半期に，またGranite Rapidsのインスタンスを2024年下半期に提供することを明らかにした。実製品のリリースも，そのあとで行われるということだろう。
 |
今回，Intelが力を入れてアピールしていたのは，先行するSierra Forestだ。第2世代Xeonにおいて200ラック分に相当する処理性能を，Sierra Forestならば72ラックで実現でき，実に1MWもの消費電力を削減できるとアピールしている。これは実に一般家庭1300軒分の消費電力に相当するそうだ。
 |
データセンター向けではもうひとつ，AI対応のネットワークインタフェース（AI NIC）を発売することを明らかにしている。新しいAI NICは，Ultra Ethernet Consortiumの規格に準拠した製品になるとのことだ。
 |
Ultra Ethernet Consortiumとは，Linux Foundationが中心となって2023年に立ち上げた次世代イーサネット規格「Ultra Ethernet」の標準化団体である。これまでスーパーコンピュータやデータセンターで利用されてきた「InfiniBand」のような低遅延かつ広帯域の高速I/Oバスを，イーサネットをベースとしたオープンな技術で実現しようというものと，理解していいだろう。
AIにおいては，とくに学習を分散コンピューティングで高速化するために，次世代のネットワーク技術が必要とされているという。Intelがリリースを計画しているAI NICは，AIに最適化された機能と性能を持つものになるのだそうだ。
エッジコンピューティング向けのArc GPUが登場？
Intelは，データセンター向けだけでなく，クライアント側で処理するエッジコンピューティング向けにも，AI対応ハードを幅広く提供していくこともアピールしている。
Intelは，PC向けのCoreプロセッサやCore Ultraプロセッサ，組み込み機器向けの「Atom x7000」シリーズプロセッサなどでも，データセンター向けと互換性を持つAIのソフトウェア層を提供することで，高いスケーラビリティを実現するというのがIntelの主張だ。
少し目新しいのは，その中で「エッジ向けのArc GPUを発売する」と予告していた点だ。それ以上に詳しい話がなかったので，エッジ向けのArc GPUがどのようなものかは不明だが，AIに焦点を当てたアクセラレータを考えていることは間違いないようだ。Intelは，すでにCore Ultraプロセッサに搭載しているArc GPUコアを持っているので（関連記事），それをエッジ向けに流用していく，という話かもしれない。
 |
ちなみにNVIDIAは，エッジ向けとして「Jetson」シリーズを提供しているが，この分野ではデータセンター向けGPUほどの成功を収めているとは言えない状況だ。また，NVIDIAはPC向けAI処理に関して，それほど重きを置いていなかったようにも思える。2023年には，GeForceシリーズを搭載したノートPCを「AI PC」と定義してアピールを始めたNVIDIAだが，それまではPCにおけるAIアプリケーションの活用をアピールしてきたとは言い難いからだ。
そのため，エッジコンピューティングのAIに関しては，NVIDIA以外の企業が付け入る隙が十分にあるのではなかろうか。
CUDAを利用しているAIの開発者はわずか5％？
さて，以上はハードウェア関連の話題だが，実際にはAIはソフトウェア技術であって，いくら優秀なハードウェアを取り揃えても，ソフトウェアが付いてこなければ普及は望めない。Intelは，エッジからクラウドまでオープンをキーワードに分厚いソフトウエア層の提供を約束し，それを持ってNVIDIAに対抗するとアピールしていた。
 |
NVIDIAの強みはCUDAとよく言われるが，Intelの担当者は「CUDAを利用しているAIの開発者は5％ほどしかいない」と主張している。95％の開発者は，AI開発フレームワーク「PyTorch」のように，より高レベルなソフトウェア層で仕事をしているというわけだ。
これはたしかに一面の事実で，高レベルなソフトウェア層を自社製品に取り揃えることで，NVIDIAが擁するAIのエコシステムに対抗できる，というのがIntelのもくろみであるわけだ。
もっとも，「NVIDIAの強みはCUDA」と言うのも，あまり正確な主張とはいえないだろう。NVIDIAの強みは，「cuDNN」を始めとするCUDAを活用した分厚いソフトウェア層であって，CUDAだけではないからだ。NVIDIAが長年かけて育ててきた分厚いソフトウェア層に対抗するのは，どの企業にとっても容易なことではない。Intelによる挑戦の成否は，ソフトウェアエコシステムをいかにして育てるかにかかっている，と言えるのではないか。
鄭重声明：本文の著作権は原作者に帰属します。記事の転載は情報の伝達のみを目的としており、投資の助言を構成するものではありません。もし侵害行為があれば、すぐにご連絡ください。修正または削除いたします。ありがとうございます。
