半導��プロセッサメーカーが集�Tした師走(AI��)
今後が�R�`される半導��設��企業がこの12月に集�Tした。Intel、Nvidia、Qualcomm、Arm、そしてRISC-V Foundationだ。脱パソコンを模索するIntelはAI、Nvidiaもゲーム機のGPUからAIへとそれぞれシフトさせ、AIプロセッサIPコアベンダーAImotiveがハンガリーから来日した。�i半はAI、後半はIoTを中心に紹介する。
Intel、クラウドからエッジまでAI揃える
Intelは、これまでx86アーキテクチャのXeonプロセッサをAIの演�Qに�W��するスケーラブルプロセッサに加え、企業�A収によって3つのAIソフトウエア企業を�}に入れた（図1）。Movidius、Nervana、そしてSaffronの3社である。Movidiusは推�bに��化したエッジ��のAIチップを設��しており、人間の�Nを構成するニューロン(神経細胞)とシナプス（�I点）を模倣したニューロモーフィックプロセッサ「Loihi」を、さらにNervana社はニューラルネットワークプロセッサ「Lake Crest」をそれぞれ出してきている。Saffron社の�\術は連�[メモリを使うAIで、Xeon Scalableプロセッサ�屬法�金融���Mを検�瑤垢襪燭瓩忘播�化された「Saffron Anti-Money Laundering Adviser」を載せている。
図1 2017�QのIntelはAIに��を入れ始めた
IntelはAIをさまざまな分野に向けて����を�[定しており、エッジからデータセンターに至るさまざまなエンドツーエンドのソリューションに�官�できるようにしている(図2)。例えば、エッジではMovidiusチップを使ってドローンや監��カメラなどのビジョンプロセッシングを担う。ハイエンドのデータセンターでは、Nervanaニューラルネットワークプロセッサで膨�jなデータのバッチ処理を行う。��に��を入れるNervanaでは、SDK（ソフトウエア開発キット）やライブラリを揃え、さらにAIフレームワークであるCaffe 2やTensorFlowなどをサポートする。
図2 エッジからデータセンターまでのチップを揃えるIntel
Intelの�咾澆浪燭箸い辰討�Altera�A収によってFPGAを�}に入れたこと。��にデータセンターなどでは、並�`処理に優れたGPUとはいっても、さすがにハードウエア�v路であるFPGAには性���Cで及ばない。FPGAのStratix 10と、�嗄�なCPUであるXeon、そしてNervanaのニューラルネットワークプロセッサと3つを使うことができる。現在最�咾�Xeon Platinum 8180プロセッサとIntelのMKL（Math Kernel Library）を使い、最適化されたCaffe AlexNetで�i世代のプロセッサで比べると学�{のスループットは113倍、推�bではCaffe GoogleNet v1で138倍�屬�ったとしている。
Nvidia、AI向けGPUで性�Δ鰺ダ�
�k�機�AIで最�Zもてはやされているグラフィックスプロセッサチップ（GPU）のNvidiaは、AIに向いたGPUシリーズのCUDAを発表して以来、進化を�~げている。2012�Qの「Kepler」から数えて��4世代に相当する「Volta」アーキテクチャでは、「Tesla V100」という����があるが(図3)、これは最�j125TFLOPSの半�@度（16ビット）性�Δ鮗存修垢�Tensorコアを搭載しているという。このチップを搭載したAIスーパーコンピュータともいうべきDGX DGX Stationは、1Peta FLOPSという��高性�Δ淵灰鵐團紂璽燭任△襦�
図3 AIに適したGPUのCUDAの進化 最新チップはVoltaシリーズのTesla V100
このTesla V100����の威��をデータセンターレベルで比較すると、4万5000��の画�気�1秒間で識別するのに��要なデータセンターのサーバー数は、��来のCPUサーバーだと160����要で、消�J電��は65kWだったが、Tesla V100を搭載したGPUサーバーだと、8��で済み、消�J電��は3kWで済んだとしている。つまり、画�鞠Ъ韻�40倍高�]になり、�O��言語翻�l処理をさせる場合には140倍高�]だったとしている。
NvidiaのCEOであるJensen Huang��（図4）は、1��のTesla V100サーバーが約50万ドルを�I約したことに相当する、と述べている。同��は再帰型ニューラルネットワーク（RNN）を使って作曲のデモも見せた。バッハ、モーツアルト、ベートーベンの音楽と、「スターウォーズ」や「インディ・ジョーンズ」、「ハリー・ポッター」など映画音楽の巨�泥献腑鵝ΕΕ�リアムズの作��を学�{させた後、作曲させたシンフォニー音楽をビデオで流した。
図4 NvidiaのCEOであるJensun Huang��
AIはクルマの�O動認識に使う�\術でもあるが、これからの�O��運転にはソフトウエアがカギになろうと述べ、コネクテッドカーでのSOTA（Software on the air）などを含め、クルマは、「Software-Defined Car」になると述べた。これはスマートフォンがアプリでさまざまな機�Δ鮗{加できるようになったことがクルマにも��きるだろうとした。
AIのIPベンダーも登場
ハンガリーのIPベンダー、AImotive社がエッジ向けの推�b専��のAIプロセッサコアのライセンス提供を国内で始めた。�Y��化団��のKhronos Groupが定めたNNEF（Neural Network Exchange Format）に��拠したニューラルネットワークのアクセラレータIPである。現行のGPUと比べて電��効率が4~5倍高く、MAC（積和演�Q�_）の使��率が94%と高い、としている。
図5 マイコンと�k緒に動くAIアクセラレータ 出�Z：AImotive
同社は、開発をサポートする日本の半導��専門商社、菱洋エレクトロを通じて販売ライセンスをサポートする。このIPはマイコンと共に動作するアクセラレータであり、スケーラブルな演�Q�_であるLAM（Layer Access Module）が外��けメモリ（DDR）とやり�Dりする(図5)。国内でもグラフィック�UのIPベンダーであるDMP（デジタルメディアプロフェッショナル）がAI推�b��IPをライセンス販売している。次�vは、IoTとセキュリティの最新の動きを紹介する。
