過去10年間、クラウドコンピューティングはIT製品の所有権を変革し、クライアントからクラウドプロバイダーへと移行しました。この移行期においても、業界チェーンの中核は比較的安定しています。Intel、AMD、Nvidiaは依然としてチップを供給し、Lenovo、Dell、Inspurはサーバーを組み立て、AWSやAlibaba Cloudなどのクラウドコンピューティングプロバイダーに販売しています。これらのプロバイダーは、サービスベースのオンデマンド方式でエンドユーザーにサービスを提供しています。
業界の観点から見ると、数十年にわたる急速な反復と開発を経て、ムーアの法則はもはや実現可能な高速ソリューションではありません。
過去5年間、汎用CPUは数多くの技術的ボトルネックに直面し、シングルコア性能の向上は年間平均10%未満にとどまっています。トランジスタ数をさらに向上させることは非常に困難であり、代替策を模索する必要があります。同時に、高度な大規模データセンターでは、サーバーコストがコストの大きな部分を占めるようになってきました。例えば、ファーウェイのクラウドデータセンターでは、サーバーコストが60%以上を占めており、コンピューティングがデータセンターの中核を担っています。つまり、ファーウェイがクラウドサービスを提供するために他社から回路基板を購入した場合、損益分岐点を達成するのは困難です。
つまり、中小AIチップメーカーにとって、チップ業界における熾烈な競争は、特にクラウドコンピューティング分野において、資本と人材をめぐる世界的な戦いの始まりに過ぎないのかもしれません。現在、このハイリスクな賭けに出られるのは大手企業だけです。
2018年の雲奇会議において、アリババは独立系チップメーカー「平頭半導体有限公司」の設立を発表しました。それから1年、アリババのチップ戦略はどのように進展したのでしょうか？
9月25日、アリババグループ最高技術責任者（CTO）兼アリババクラウドインテリジェンス社長の張建鋒氏は、アリババ初のAIチップ「Hanguang 800」を発表しました。このチップはクラウドベースのAIチップで、AI推論チップのカテゴリーに属します。Hanguang 800は主に視覚分野で使用され、アリババグループ内の複数のシナリオで既に広く導入されています。他の企業もアリババクラウドを通じてHanguang NPUのコンピューティングパワーを利用できます。
張建鋒氏によると、平頭格はHanguang 800の設計から商用化まで約1年半を要しました。
アリババのリソースへの依存
長周期産業であるチップの商用化を加速するには、ハードウェアとソフトウェアの両方の強力な能力が必要です。特にAI時代においては、ハードウェアとソフトウェアの統合の重要性がさらに高まります。チップメーカーは、技術の方向性において選択を迫られています。CPUは複雑な問題を一度で解決できますが、ディープラーニングの大規模な並列コンピューティングの要求には対応できません。 GPUは当初、画像処理のニーズを満たすために登場しました。膨大なデータを並列処理し、浮動小数点演算を実行できる能力は、ディープラーニングのニーズに完璧に適合していました。CPUと比較して高速で消費電力が少ないため、ディープラーニングに最初に採用された技術です。FPGAは、FPGA設定ファイルを通じてゲートとメモリ間の相互接続を定義し、特定の機能を実現できます。また、特定のファイルを設定することで、異なるプロセッサに変換できます。多様な変更が可能な利点がある一方で、AIチップにおける進歩は比較的遅いものでした。一方、ASICは特定の用途向けに設計された集積回路です。スケーラビリティには欠けるものの、消費電力、信頼性、サイズ面で優位性があり、クラウド市場とオンデバイス市場の両方で有望なAI企業がひしめき合っています。
一方、Hanguang 800の性能向上は、ハードウェアとソフトウェアの両面における協業によるイノベーションによるものです。チップアーキテクチャの面では、Hanguang 800は革新的なアーキテクチャを採用しています。ディープラーニングで使用される膨大な数の重みパラメータとテンソルデータに対し、スパース圧縮と量子化処理をサポートし、独自設計のデータアクセスおよびパイプライン処理技術により、I/O要件とデータ移動を大幅に削減します。NPUは畳み込み、ベクトル計算、各種活性化関数を同時に最適化し、より効率的なハードウェアリソーススケジューリングと完全並列データストリーム処理を通じて、AIコンピューティング性能とエネルギー効率を向上させます。
Pingtougeは、アリババが蓄積してきたソフトウェアとハードウェアの専門知識を活用しています。アルゴリズム面では、アリババDAMOアカデミーのマシンインテリジェンスラボが過去2年間にわたり、音声インテリジェンス、言語技術、マシンビジョン、意思決定インテリジェンスなどの分野をカバーする包括的なアルゴリズムシステムを構築し、世界をリードする成果を数多く達成してきました。ハードウェア面では、アリババはサーバー、FPGA、ストレージの分野で長年の研究開発経験を有しています。さらに、Pingtougeチームはアーキテクチャやコンパイラ技術などの分野で豊富な技術的知見を有しています。
これらの中で、パフォーマンス向上にはメモリウォール問題への対処が不可欠です。メモリウォールとは、ストレージと演算処理が分離されたフォン・ノイマン・アーキテクチャを採用したプロセッサのメモリアクセスに課される制限を指します。この制限は、ディープニューラルネットワーク処理の演算能力を向上させる一方で、多数の読み書き操作の帯域幅も制限し、チップ全体の性能を制限します。
Pingtougeのアプローチは、独自開発のアーキテクチャによってメモリアクセスを大幅に削減し、性能を維持しながらチップの消費電力を最小限に抑えることです。具体的には、Hanguang 800は、ニューラルネットワーク推論処理の特性に基づいて、専用のハードウェア、高速接続ストレージ構造、専用命令セットで設計されています。これにより、メモリと演算ユニットの効率的な構成と管理が可能になり、単一の命令で複数の操作を実行できるため、演算とメモリアクセスの効率が向上します。
現在、Hanguang 800は、アリババグループ内で、動画認識・分類・検索やCity Brainなど、複数の用途に採用されています。将来的には、医療用画像処理や自動運転なども想定されます。
例えば、Taobaoモバイルアプリの「画像検索」機能では、画像を使って商品を検索できます。毎日10億枚の新しい製品画像がデータベースに追加されるため、ユーザーがこの膨大な画像データベースから迅速かつ正確に製品を見つけるには、強力なコンピューティング能力が必要です。Hanguang 800を使用すれば、検索効率は12倍向上し、従来の汎用GPUで1時間かかっていたところを5分に短縮できます。
アリババ傘下の平頭半導体会社の研究員である焦楊氏は、9月25日に第一金融日報に対し、「Hanguang 800チップの設計、パッケージング、テストは完了し、テープアウトは初回で合格しました。現在、ビジネスパートナーと適応と検証に取り組んでおり、年末までに主要ビジネスパートナーとの適応と検証プロセスを完了する予定です」と述べました。焦楊氏は、ある程度の進歩は見られるものの、NVIDIAのレベルに到達するにはまだ長い道のりがあると付け加えました。
Hanguang 800はクラウドベースのAIチップであり、今後の開発ではPCやモバイルデバイス向けのチップに重点を置き、IPを通じて顧客にエンパワーメントを提供する予定です。 「まずはクラウドで大規模チップを開発し、技術的優位性を獲得する必要があります。クラウドで成功すれば、お客様は当社のPCとモバイルデバイスにおける能力にさらなる信頼を寄せてくれるでしょう」と焦楊氏は述べた。
アリババは、設立からわずか1年しか経っていないチップメーカーである平頭格が、わずか7ヶ月でフロントエンド設計を完了し、3ヶ月でテープアウトに成功したことを公式に発表した。「多くのチップメーカーとは異なり、平頭格の目標はチップの販売ではありません。Hanguang 800は、Alibaba Cloudを通じて外部ユーザーにAIコンピューティングパワーを提供し、将来的には企業がそのコンピューティングパワーにアクセスできるようにします。」
さらに、平頭格はオープンチップコミュニティを設立し、チップ業界にオープンなコラボレーションプラットフォームを提供する予定だ。北京青威智能科技有限公司のチーフサイエンティストである殷守義氏は、第一金融日報に対し、これにより端末デバイスにより高いコンピューティングパワーが提供されると語った。平頭格の五軒チップとの連携により、平頭格はシステムモジュールとアーキテクチャの高度な最適化を実現できる。 「Pingtougeのようなプラットフォーム技術のおかげで、製品のイテレーション速度はより速く、競争力も高まります。」
チップ投資は「ヘビーアセット」ゲームに
ゴールドマン・サックスによると、クラウドコンピューティングの市場浸透率は2017年に8%に達し、2021年には15%に成長すると予想されています。将来、クラウドコンピューティングはIT市場を牽引する勢力となるでしょう。
匿名を希望するあるアナリストは、「Hanguangが公表している指標はIPS（Installation Protection）に基づいており、従来のFLOPS（Flops）の算出方法から逸脱しています。P4チップも数年前の製品であり、同社のAI製品のベンチマークはやや日和見主義的に思えます」と疑問を呈しました。
しかし、彼は半導体業界には大手企業からの継続的な投資が必要であり、機会とより多くの人材を引き付けるためにはバブルが必要であることも認めています。クラウドサービスプロバイダーのAIチップ計画は、NVIDIAやIntelなどのチップメーカーと比較するとまだ比較的初期段階ですが、これらのチップは主に自社利用を目的とし、自社のAIアプリケーションに合わせてカスタマイズされており、自社製品の特性により適したものとなるでしょう。
以前、Huawei Cloudの社長である鄭葉来氏は記者団に対し、パブリッククラウドの集中度は今後大幅に高まり、もはや単なる資本競争ではなく、研究開発投資の競争にもなると述べています。「B2Bビジネスでは、短期的な利益追求は論外です。パブリッククラウドの未来は、他社が真似できない強力な機能を持っていると主張するような強力な製品戦略ではありません。将来のクラウドサービスは、弱点への対応が中心となります。何かが欠けていれば、誰も追随しません。顧客はサービスを購入するのです。クラウドサービスは、主に弱点への対応が中心となります。何かが欠けていれば、困ったことになります。」
つまり、中小AIチップメーカーにとって、チップ業界における熾烈な競争は、まだ始まったばかりかもしれません。特にクラウドコンピューティング分野は、資本と人材を巻き込んだグローバルな戦いであり、現状ではこのハイリスクな賭けは大手企業にしか与えられていません。
業界のコンセンサスとしては、クラウドコンピューティングは必然的に社会の基盤インフラ、あるいは公共サービスとなり、クラウドサービスは拡張性、低コスト、そして使いやすさが求められるという点が挙げられます。
近年、大手クラウドコンピューティングベンダーは、特にAIチップをはじめとするチップ分野に多額の投資を行っています。Google、Alibaba、Amazon AWSなどのクラウドプロバイダーは、機械学習などのアプリケーション向けチップ技術の開発に取り組んでいます。様々な技術の方向性は目を見張るものがあります。しかし、ここ2年間の人工知能（AI）の台頭により、市場のトレンドは変化しています。今後の動向を見守りましょう。
出典: 元記事を読む
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