トレーニング vs. 推論：AIコインの両面
推論の重要性を理解するには、推論と対になるトレーニングとの違いを明確にする必要があります。AIモデルは、インテリジェントなアプリケーションを推進するエンジンであり、2つの異なる段階を経ます。
トレーニング: これは、AIモデルが大規模なデータセットから学習する、計算負荷の高い段階です。モデルが学校に通い、膨大な量の情報を吸収して知性を発達させるようなものです。この段階では、膨大な処理能力が必要であり、NvidiaのGPU (Graphics Processing Units)は、トレーニングに関わる複雑な計算を処理するために必要な並列処理能力を提供することで、歴史的に優れてきました。
推論: モデルがトレーニングされると、展開して使用できるようになります。ここで推論が登場します。推論は、トレーニングされたモデルを使用して、新しいデータに基づいて予測または決定を行うプロセスです。これは、モデルが卒業し、現実の世界でその知識を適用するようなものです。トレーニングよりも計算負荷は低いですが、推論には速度、効率、そして多くの場合、低消費電力が必要です。
トレーニングと推論のハードウェア要件は大きく異なるため、この区別は非常に重要です。NvidiaのGPUはトレーニング市場を支配してきましたが、推論市場はより多様で競争の激しい状況を呈しています。
なぜ推論が勢いを増しているのか
AIチップ市場における推論の重要性が高まっている要因はいくつかあります。
AIアプリケーションの普及: AIはもはや研究室やテクノロジー大手に限定されません。スマートフォンやスマートホームから自動運転車や医療診断まで、私たちの生活のあらゆる側面に急速に浸透しています。この広範な展開は、AIモデルを実際に使用するプロセスである推論が、前例のない規模で発生していることを意味します。
エッジコンピューティング: エッジコンピューティングの台頭も、主要な推進要因です。エッジコンピューティングでは、データを中央のクラウドサーバーに送信するのではなく、ソースの近くで処理します。これは、自動運転車や産業オートメーションなど、リアルタイムの応答を必要とするアプリケーションにとって非常に重要です。多くの場合、電力に制約のある環境で動作するエッジデバイスには、低電力で効率的な推論に最適化されたチップが必要です。
コスト最適化: AIモデルのトレーニングは1回限り(またはまれな)コストですが、推論は継続的な運用コストです。AIの展開が拡大するにつれて、推論のコストはかなりのものになる可能性があります。これにより、推論をより効率的に実行し、エネルギー消費と全体的な運用コストを削減できるチップの需要が高まっています。
レイテンシ要件: 多くのAIアプリケーション、特にリアルタイムのインタラクションを伴うアプリケーションでは、低レイテンシが求められます。これは、AIモデルがデータを処理して応答を生成するのにかかる時間が最小限でなければならないことを意味します。推論に最適化されたチップは、このレイテンシを最小限に抑えるように設計されており、より高速で応答性の高いAIエクスペリエンスを可能にします。
AIモデルの成熟: AIモデルがより洗練され、特殊化されるにつれて、最適化された推論ハードウェアの必要性が高まります。汎用GPUはトレーニングには優れていますが、特定の高度に調整されたAIモデルを実行するための最も効率的なソリューションではない場合があります。
挑戦者の出現：多様化する状況
推論の重要性が高まるにつれて、Nvidiaの優位性に挑戦しようとする多くの競合他社が参入しています。これらの企業は、この急成長する市場で足場を築くために、さまざまな戦略とテクノロジーを採用しています。
特殊なアーキテクチャを持つスタートアップ: 多くのスタートアップが、推論専用に設計されたチップを開発しています。これらのチップは、多くの場合、自然言語処理やコンピュータービジョンなど、特定のAIワークロードに最適化された新しいアーキテクチャを備えています。例としては、Graphcore、Cerebras Systems、SambaNova Systemsなどの企業があります。これらの企業は、特殊なハードウェアが特定の推論タスクで汎用GPUを上回ることができるという考えに賭けています。
FPGAベースのソリューション: Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs)は、従来のGPUやASIC (Application-Specific Integrated Circuits)に代わる柔軟な代替手段を提供します。FPGAは製造後に再プログラムできるため、さまざまなAIモデルやアルゴリズムに適応させることができます。Xilinx (現在はAMDの一部)やIntelなどの企業は、FPGAを活用して、適応性があり効率的な推論ソリューションを提供しています。
ASIC開発: ASICは、特定の目的のために構築されたカスタム設計のチップです。AIのコンテキストでは、ASICは特定の推論ワークロードに対して最大のパフォーマンスと効率を提供するように設計できます。GoogleのTensor Processing Unit (TPU)は、独自のデータセンターで広く使用されており、トレーニングと推論の両方のために設計されたASICの代表的な例です。他の企業も、推論市場で競争上の優位性を得るためにASIC開発を追求しています。
AI製品を拡大する既存のチップメーカー: Intel、AMD、Qualcommなどの従来のチップメーカーも、傍観しているわけではありません。彼らは、AI推論に最適化されたチップを含めるように製品ポートフォリオを積極的に拡大しています。たとえば、IntelはCPUの専門知識を活用し、AIアクセラレータを専門とする企業を買収して、その地位を強化しています。AMDによるXilinxの買収は、推論のための強力なFPGAベースのプラットフォームを提供します。モバイルプロセッサのリーダーであるQualcommは、AIアクセラレーション機能をチップに統合して、スマートフォンやその他のエッジデバイスでAIアプリケーションを強化しています。
独自のチップを設計するクラウドプロバイダー: Amazon Web Services (AWS)やGoogle Cloudなどの主要なクラウドプロバイダーは、推論を含むAIワークロード向けに独自のカスタムチップを設計することが増えています。たとえば、AWSのInferentiaチップは、クラウドでの推論を高速化するように特別に設計されています。この傾向により、クラウドプロバイダーは特定のニーズに合わせてインフラストラクチャを最適化し、外部のチップベンダーへの依存を減らすことができます。
推論の優位性をめぐる戦い：重要な考慮事項
AI推論市場における競争は、単なる生の処理能力だけではありません。成功を決定するには、他にもいくつかの重要な要素があります。
ソフトウェアエコシステム: 強力なソフトウェアエコシステムは、開発者を引き付け、特定のチップにAIモデルを簡単に展開できるようにするために不可欠です。NvidiaのCUDAプラットフォームは、並列コンピューティングプラットフォームおよびプログラミングモデルであり、トレーニング市場で大きな利点となっています。競合他社は、ハードウェアをサポートするための堅牢なソフトウェアツールとライブラリの開発に懸命に取り組んでいます。
電力効率: 前述のように、電力効率は、特にエッジでの多くの推論アプリケーションにとって非常に重要です。ワットあたりのパフォーマンスが高いチップは、大きな利点があります。
コスト: 推論チップのコストは、特に大規模な展開では、主要な考慮事項です。パフォーマンスを維持しながら競争力のある価格設定を提供できる企業は、有利な立場にあります。
スケーラビリティ: 推論の展開を効率的にスケーリングできることは非常に重要です。これには、個々のチップのパフォーマンスだけでなく、クラスター内の複数のチップを接続および管理する機能も含まれます。
柔軟性とプログラマビリティ: ASICは特定のワークロードに対して高いパフォーマンスを提供しますが、GPUやFPGAの柔軟性には欠けます。進化するAIモデルやアルゴリズムに適応できることは、多くのユーザーにとって重要な考慮事項です。
セキュリティ: ヘルスケアや金融などの機密性の高いアプリケーションでのAIの使用が増加するにつれて、セキュリティが最も重要になっています。
推論の未来：多面的な状況
推論市場は、大幅な成長と多様化が見込まれています。Nvidiaがトレーニング分野で行ってきたように、単一の企業が支配する可能性は低いでしょう。代わりに、特定のニーズやアプリケーションに対応するさまざまなチップアーキテクチャとベンダーが存在する、多面的な状況が見られる可能性があります。
競争は激しくなり、イノベーションを推進し、AIで可能なことの限界を押し広げるでしょう。これは最終的にユーザーに利益をもたらし、より高速で、より効率的で、より手頃な価格のAIソリューションにつながります。推論の台頭は、Nvidiaの優位性に挑戦するだけでなく、AIの可能性を最大限に引き出し、より幅広いアプリケーションや業界で利用できるようにすることです。今後数年間は、AIチップ市場のこの重要なセグメントにとって決定的な時期となり、AIが世界中でどのように展開され、使用されるかの未来を形作るでしょう。