AI問題の鍵

「理解できない」とシリコンバレーのデータセンターとハードウェア業界で30年の経験を持つアンドリュー・ウィー氏は言う。

彼を困惑させ、さらには怒らせたのは、人類の大きな飛躍の原動力となるはずの機械である将来の AI スーパーコンピューターの予測されるエネルギー需要だった。

AppleとMetaで上級職を歴任し、現在はクラウドプロバイダーCloudflareのハードウェア責任者を務めるウィー氏は、AIに必要なエネルギーの現在の増加は持続不可能だと考えている。世界経済フォーラムは、2030年まで毎年50％増加すると予測している。

「この問題に共同で取り組むには、技術的な解決策、政策的な解決策、その他の解決策を見つける必要がある」とウィー氏は述べた。

AIチップの新たな道

そのため、ウィー氏のクラウドフレアのチームは、2023年に設立され、新たに5160万ドルの投資ラウンドを発表したばかりのスタートアップ企業、ポジトロン社のまったく新しいタイプのチップをテストしている。

これらのチップは、推論タスクの業界リーダーである Nvidia のチップよりもはるかにエネルギー効率が高くなる可能性があります。

これは、ユーザーのリクエストからAIの応答を生成するプロセスです。NVIDIAのチップは当面AIの学習に使用され続けるでしょうが、より効率的な推論によって企業は数百億ドルのコストとそれに相当するエネルギーを節約できる可能性があります。

WSJによれば、少なくとも 12 社のチップ新興企業が、クラウドコンピューティングプロバイダーに将来のカスタム構築された推論チップを販売する競争を行っているという。

Ironwoodチップは、Googleが推論タスク専用に開発した。写真： Google。

Google、Amazon、Microsoft もこのゲームに参加しており、自社の社内 AI ツールを強化するため、またクラウドサービスを通じてパートナーに販売するために推論に重点を置いたチップを構築しています。

目標を達成するために、新しい AI チップのメーカーは「古典的な」戦略を採用しています。つまり、コンピューティングにおいて突然重要になりつつある新しい種類のタスク専用に、チップをゼロから再設計するという戦略です。

これがかつてのグラフィックカードの定石であり、NVIDIAが現在の成功を築いた方法です。グラフィックチップがAI向けに再利用されるまでには時間がかかりましたが、現実には完璧に適合したことは一度もありません。

「ボトルネック」

かつてグーグルのAIチップ開発プログラムを率いていたジョナサン・ロス氏は、強力なAIモデルの実行にのみ最適化されたチップの設計には全く異なる方法があると信じ、Groqというスタートアップ企業を設立したと述べた。

Groq 社は、同社のチップは Nvidia の最高性能のチップよりもはるかに高速に AI パワーを発揮でき、しかも消費電力はわずか 3 分の 1 であると主張している。

これはメモリが別個ではなく内部に組み込まれた独自の設計によるもので、このスタートアップがNVIDIAのシステムよりも低コストで推論タスクを提供できるのは理にかなっていると、セミアナリシスのアナリスト、ジョーダン・ナノス氏は述べている。

一方、Positronは推論の高速化を実現するために、異なるアプローチを採用しています。Cloudflareと提携しているこのスタートアップ企業は、タスクの高速化のみを目的として、機能を絞り込んだ簡素化されたチップを開発しました。

Positronの次世代システムは、Nvidiaの次世代チップ「Vera Rubin」と直接競合すると予想されています。PositronのCEOであるミテシュ・アグラワル氏によると、Nvidiaのロードマップに基づくと、Positronのチップは2～3倍の効率性を持ち、入力単位あたりの電力供給能力は3～6倍になるとのことです。

ポジトロンの新世代チップは、タスクをより高速に実行することのみを目的として、機能が絞り込まれて簡素化されています。写真：ポジトロン。

ハードウェアエンジニアが何かをより速く、より効率的に行う方法を見つけ出すと、プログラマーや消費者は、その新しいパフォーマンスの向上をすべて活用する方法を見つけ出すというのは、コンピューターの歴史における自明の理です。

Google Cloud の AI およびコンピューティングインフラストラクチャ担当副社長のマークローメイヤー氏は、消費者や企業が新しい、より要求の厳しい AI モデルを採用するにつれ、チームがどれだけ効率的に AI を提供できたとしても、AI に対する需要がなくなることはないと述べています。

他の主要な AI ベンダーの多くと同様に、Google は原子力や核融合発電などの電力システムを動かすエネルギーを生成するための根本的に新しい方法の発見に取り組んでいます。

新しいチップは個々の企業のAI提供の効率化に役立つかもしれませんが、業界全体としては依然としてエネルギー消費がますます増加傾向にあります。Anthropicの最近のレポートが指摘しているように、これはデータセンターやチップではなく、エネルギー生産こそが将来のAI開発の真のボトルネックとなる可能性があることを意味します。

出典: https://znews.vn/chia-khoa-cho-van-de-cua-ai-post1572212.html