AIアクセラレーターとGPUの違い

AIアクセラレーターとは、機械学習（ML）やディープラーニング（DL）モデル、自然言語処理、その他の人工知能（AI）操作を高速化するために使用されるハードウェア（画像処理装置（GPU）を含む）です。

ただし、AIアクセラレーターという用語は、ニューラル処理装置（NPU）やテンソル処理装置（TPU）など、より特殊なAIチップを表すために使用されることが増えています。もともと画像や画像のレンダリング用に設計された汎用GPUは、AIアクセラレーターとして使用すると非常に効果的ですが、他の種類の専用AIハードウェアは、エネルギー効率の向上、スループットの向上、AIワークロードに対するその他の最適化により、同等以上の計算能力を実現できる可能性があります。

標準的な中央処理装置（CPU）は線形フレームワークで動作し、要求に1つずつ応答するため、高性能なデータ処理の要求に応えるのが難しくなることがよくあります。GPUは異なる設計になっており、そのような要求への対応に優れています。

複数のロジックコアを搭載したGPUは、複雑な問題を同時に解決できる小さな部分に分割します。この手法は並列処理と呼ばれます。2006年にNvidia社によって最初に開発されたCUDA APIは、GPUの優れた並列処理能力を披露しました。これにより、プログラマーは、データセンターの最適化、ロボット工学、スマートフォンの製造、暗号通貨のマイニングなど、何千ものユースケースで汎用処理にNvidia GPUを使用できるようになりました。

GPUの優れた並列処理能力は、大規模言語モデル（LLM）やニューラル・ネットワークのトレーニングなどのAIタスクにも非常に役立つことが証明されています。その一方で、需要の増加に伴い、電力消費も増得ています。高性能GPUはを電力を大量に消費するため、高コストになることでもよく知られています。

GPUは大規模なデータセットの処理などのAIアプリケーションに適していますが、AIモデルでの使用向けに特別に設計されているわけではありません。画像処理装置であるGPUは、通常、一定量のロジック・コアを画像関連のタスクに割り当てます。これらのタスクには、動画のエンコードとデコード、カラー値の計算、動画編集、3Dモデリング、ゲームなど、タスクに不可欠なさまざまなレンダリング・プロセスが含まれます。ただし、AIアクセラレーター・チップは、AIに必要なタスクのみを処理するようにファイン・チューニングされています。

通常、GPUは、複雑で高速な画像をリアルタイムでスムーズにレンダリングするために、かなりの量の（膨大な量ではない）データを極めて高速に処理できる必要があります。そのため、GPUは低レイテンシーの操作を優先し、一貫して高い画質を維持します。

AIモデルでは速度も重要ですが、AIデータセットは平均的なGPUの要求をはるかに上回ります。GPUとは異なり、AIアクセラレーターは帯域幅を最適化するように設計されているため、通常はエネルギー効率も向上います。

GPUはAIアクセラレーターとして頻繁に使用されますが、より特化したAIアクセラレーターと比較すると、GPUは最適な選択肢ではない可能性があります。汎用GPUと専用AIチップの主な違いは、専門性、効率性、アクセシビリティー、および実用性にあります。

• 専門性：GPUは高度な並列処理向けに設計されており、さまざまな要求の厳しいタスクに再利用できます。これらは動画処理や画像処理に特化しており、主にこれらの目的で使用されます。

• 効率性：GPUは大量の電力を必要とすることで知られており、リソース効率の高いソリューションとはみなされていません。消費電力が高いと、GPUを主なプロセッサー・タイプとして利用する操作の拡張性に悪影響を与える可能性があります。

• アクセシビリティー：GPUは、AMD社、Nvidia社、Intel社など、さまざまな大手メーカーによって製造されており、広く入手可能ですが、需要の増加によりコストが影響を受ける可能性がありますが、GPUは長年にわたって市場に出回っており、既存のリソースの強力なコミュニティーも活用しており、CUDAなどのフレームワークを通じて簡単にプログラムできます。

• ユースケース：GPUは、ゲーム、コンピューター・アニメーション、動画処理に最適なプロセッサーです。並列処理が可能になったことで、データセンター、暗号通貨マイニング、一部のAIユースケースなど、大規模なデータ処理を必要とする他のアプリケーションにも適したものになりました。

• 専門性：AIアクセラレーターはAIタスクに特化しており、特定の種類のAIアプリケーション向けにさらに専門性をもたせることができます。AIアクセラレーターは、AIに関連しない機能を実行するシステム内でも有用ですが、AIタスク向けに元々設計されており、AIタスクに最適です。

• 効率性：AIアクセラレーターは、多くの場合、非常に特殊なアプリケーション向けに設計されており、通常はGPUよりもはるかに効率的で、はるかに少ないエネルギーリソースで同様の並列処理機能を提供します。AIアクセラレーターは、GPUが画像処理ほど多くの機能を使用せずに、ニューラル・ネットワークで使用される短い反復計算やAIアルゴリズムなどのAIタスクを最適化します。

• アクセシビリティー：AIアクセラレーターはGPUよりも新しく、一般的にアクセシビリティーが低くなります。例えば、Google TPU（Tensor Processing Unit）のような独自のAIアクセラレーターは、一般市場で入手しにくい可能性があります。一方、PytorchやオープンソースのTensorFlowなどの機械学習コミュニティーは、ツールとリソースのライブラリーの増加を通じてAIアクセラレーターへのアクセスを向上させています。

• ユースケース：AIアクセラレーターはより特殊なタイプのハードウェアであるため、ユースケースはGPUよりも狭く、コンピューター・ビジョン／画像認識、自然言語処理、自律走行車などの要求の厳しいAIタスクに限定されています。しかし、AIが私たちの日常生活にますます欠かせない存在となる中、メーカーはNPUなどのAIアクセラレーターをノートPCやスマートフォンなどのより一般的な民生用電子機器に統合し始めています。

AIアプリケーションの場合、ピックアップ・トラックがスポーツカーと18輪トラックのちょうど中間に位置するのと同様に、GPUは汎用性の高いソリューションとなります。18輪トラックはスポーツカーよりも遅いですが、より多くの貨物を運ぶことができます。ピックアップトラックはある程度の貨物を運ぶことができ、18輪トラックよりも速いですが、スポーツカーよりも遅くなります。

GPUはピックアップ・トラックに似ていますが、AIアプリケーションの優先順位によっては、より特殊な車両のように、より専門的なAIチップの方が適している場合があります。

画像処理装置（GPU）は、コンピューティングがテキストベースではなくなり、グラフィカル・オペレーティング・システムやビデオゲームの人気が高まり始めた1990年代に、CPUの処理負荷を軽減するために開発されました。

1950年代初頭に現代のコンピューターが発明されて以来、CPUは歴史的に、プログラムに必要なすべての処理、ロジック、および入出力（I/O）制御を含む最も重要な計算タスクを処理してきました。

1990年代になると、ビデオゲームやコンピューター支援設計（CAD）では、データを画像に変換するより効率的な方法が求められるようになりました。この課題をきっかけに、エンジニアは並列処理を実行できる独自のチップ・アーキテクチャーを備えた最初のGPUを設計しました。

Nvidia社がGPUプログラミング・プラットフォーム「CUDA」を発表した2007年以降、GPU設計は急増し、画像処理をはるかに超えたさまざまな業界でのアプリケーションが発見されています（ただし、ほとんどのGPUで最も一般的なアプリケーションは現在も画像レンダリングです）。

GPUにはパフォーマンスと効率が異なる数百種類のバリエーションがありますが、大多数は次の3つの主要カテゴリーのいずれかに分類されます。

• ディスクリート型：ディスクリート型GPU（dGPU）は、システムのCPUから分離されています。dGPUは個別のハードウェアとして、大規模な動画編集や高性能ゲームなどの高度なアプリケーションでよく使用されます。

• 統合型：統合型GPU（iGPU）は、システム・インフラストラクチャーに直接組み込まれ、CPUと連携できます。統合GPUは、パフォーマンスはそのままで、簡素化されたインフラストラクチャーを提供するため、ノートPCや携帯型ゲーム機で頻繁に使用されています。

• 仮想型：仮想型GPUは、ハードウェアなしで他の種類のGPUと同じ機能を提供します。仮想型GPUは、仮想化ソフトウェアを使用して、クラウドベースのアプリケーションに役立つコードベースのGPUを作成します。仮想型GPUは専用のハードウェアを必要としないため、実装と保守が簡単でコストも低くなります。

AIアクセラレーターとは、人工知能アプリケーションを高速化するために使用されるハードウェアの一部のことですが、「AIアクセラレーター」という言葉は通常、AIモデルに関連する特定のタスクに最適化された専用のAIチップを指します。

AIアクセラレーターは高度に専門化されたハードウェアと考えられていますが、IBM、Amazon Web Services社（AWS）、Microsoft社などの大手コンピューティング企業や、Cerebras社などのスタートアップ企業によって構築され、使用されています。AIが成熟し、人気が高まるにつれて、AIアクセラレーターとそれに付随するツールキットがより一般的になってきています。

最初の専用AIアクセラレーターが発明される前は、特にその高度な並列処理能力のために、汎用GPUがAIアプリケーションで頻繁に使用されていました（現在も使用されています）。しかし、AI研究が時間の経過とともに進歩するにつれ、エンジニアは電力効率の向上とニッチなAIの最適化を実現するAIアクセラレーター・ソリューションを求めるようになりました。

AIアクセラレーターはパフォーマンスと専門性の両方に基づいて異なり、一部の独自のテクノロジは特定のメーカーに独占的に割り当てられています。代表的なAIアクセラレーターをいくつかご紹介します。

• GPU：GPUは、強力な並列処理能力が高い汎用AIアクセラレーターとしても評価されています。しかし、エネルギー消費量が多くなり、拡張性が低いという問題があります。

• フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）：FPGAは、特定のアプリケーションの要求に合わせてプログラムおよび再プログラムできる構成可能なプロセッサーの一種です。これらのチップは、開発プロセス全体を通じてカスタマイズおよび調整して、新たなアプリケーション要件を満たすことができるため、プロトタイピングに非常に役立ちます。

• 特定用途向け集積回路（ASIC）：ASICは、特定のタスク向けに設計されたカスタム・チップです。ASICは通常、独自の機能に合わせてカスタマイズされるため、パフォーマンスと電力消費の両方が高度に最適化されています。

• ニューラル処理装置（NPU）：NPUアーキテクチャーは、人間の脳の神経経路を模倣し、データ・フローとメモリー階層を優先して、AIワークロードをより適切に、リアルタイムで処理します。

• テンソル処理ユニット（TPU）：NPU同様、TPUはGoogle社が製造する独自のAIアクセラレーターの一種で、ほとんどのAIモデルに共通する行列乗算で使用されるテンソル演算などの低精度の計算を大量に実行するように設計されています。ほとんどのAIアクセラレーターもこの種の計算が可能ですが、TPUはGoogle社のTensorFlowプラットフォーム用に最適化されています。

市販のGPUには確かに特定の利点（可用性、アクセシビリティーなど）がありますが、より特化したAIアクセラレーターは通常、速度、効率、設計という3つの主要領域で古いテクノロジーよりも優れています。

低レイテンシーの大規模データ処理に関しては、最新のAIアクセラレーター（GPUも含む）はCPUよりもはるかに高速です。自律走行車システムなどの重要なアプリケーションでは、速度が非常に重要になります。GPUはCPUよりも優れているとはいえ、自動運転車で使用されるコンピューター・ビジョンなどの特定のアプリケーション向けに設計されたASICはさらに高速です。

特定のタスク向けに設計されたAIアクセラレーターは、電力を大量に消費するGPUよりも100～1,000倍のエネルギー効率が期待できます。効率性の向上により、運用コストが大幅に削減され、さらに重要な、環境への影響が大幅に軽減されます。

AIアクセラレーターは、ヘテロジニアス設計と呼ばれるタイプのチップ・アーキテクチャーを採用しており、複数のプロセッサーが個別のタスクをサポートし、高度な並列処理を通じて計算パフォーマンスを向上させることができます。

GPU自体がAIアクセラレーターであると考えられるため、そのユースケースはより特殊なAIハードウェアと頻繁に重複します。将来的には、AIアプリケーションでGPUの使用頻度が減るようになるかもしれません。

多用途のGPUは、AIと他の種類のアプリケーションの両方で今でも広く使用されており、この傾向は今後も続くと考えられています。GPUは、次のような高度な並列処理を必要とするさまざまなアプリケーションに使用されます。

• 人工知能、機械学習、ディープラーニング： 人工知能アプリケーションでは、将来的には新しい種類のAIアクセラレーターがGPUに取って代わる可能性はありますが、GPUはAIシステム内のコプロセッサーとして引き続き高い価値を維持するでしょう。現在、GPUは、ますます大規模になるデータ・セットのトレーニングのために高速性を必要とする、IBMのクラウドネイティブなAIスーパーコンピューターであるVelaなど多くの主要AIアプリケーションが稼働しています。GPUは、ニューラル・ネットワークのトレーニングなど、機械学習やディープラーニング・アプリケーションにも価値を提供し続けています。

• ブロックチェーン： ゼロトラスト・ブロックチェーン・テクノロジーは、仮想台帳に取引を記録するために使用され、ビットコインなどの人気の暗号通貨の基盤となっています。GPU の高度な処理能力は、ブロックチェーン・アプリケーション、特に元帳に計上された取引を検証する「プルーフ・オブ・ワーク」操作において非常に価値があります。

• 画像： 高性能な画像レンダリングを必要とするアプリケーションにGPUは欠かせません。GPUは、ゲーム、動画編集、コンテンツ作成などの主要産業に不可欠です。GPUは、3Dモデリング、天気予報、医療、地震、地球物理学的画像などの視覚化およびシミュレーション・タスクでも重要な役割を果たします。

AI技術が成熟するにつれて、専用のハードウェアがますます普及するようになっています。ASICAIアクセラレーターは、不要な機能を省きながらGPUの並列処理能力を取り入れ、次のようなさまざまなアプリケーションで使用されています。

• 自動運転車： リアルタイムのデータ処理が可能な専用AIアクセラレーターは、数ミリ秒での処理が極めて重要な自動運転車システムのクリティカル・コンポーネントになっています。AIアクセラレーターは、カメラやLiDARなどの入力センサーからデータを取得して処理し、自律走行車が周囲の世界を解釈して反応できるようにします。

• エッジ・コンピューティングとエッジAI： エッジ・コンピューティングとエッジAIは、アプリケーションとコンピューティング能力をモノのインターネット（IoT）デバイスなどのクラウドベースのデータ・ソースに近づけ、より高速で安全な接続を実現するインフラストラクチャー・フレームワークです。クラウドベースのAIはセキュリティー上の懸念を引き起こす可能性がありますが、AIアクセラレーターはAIモデルをローカライズして機密データが侵害される機会を減らします。

• 生成AI： 生成AIモデル（LLMなど）は、自然言語処理にAIアクセラレーターを活用し、AIモデルがカジュアルな会話コマンドを理解し、チャットボットなどのアプリケーションでわかりやすい応答を生成できるように支援します。