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收AIだけがこれからのAIではない〜Intel、AMD、IBMの戦Sから見えるAI

IntelのチップレットをHした新しいSoCチップMeteor LakeはCPUとGPUとNPUから構成され、AIエンジンとなるNPUが確実に搭載されている。またAMDの最新チップRyzen PRO 7000シリーズにもAIv路が搭載されている。IBMが最Zかした收AIは小模から中模の收AIモデルをビジネスにすることをらかにした。いずれもj(lu┛)模言語モデルだけがAIではないことを見据えている。

Meteor Lake / Intel

図1 Intelの新SoC「Meteor Lake」 出Z:Intel


Intelの新型チップ(SoC)のCore Ultra(コード@Meteor Lake)はパソコン向けのチップだが、パソコン向けのSoCで初めてチップレットを搭載した(参考@料1)。つまり2.5D/3D先端パッケージを採した初のパソコン向けのになる。これまでIntelのパソコンのSoCには、Core i5やCore i7などCoreの先に「i」がいていたが、この新はiを除き、Core Ultraと称した。チップの発売は今Qの12月になる予定だ。

このCore UltraにはCPUとGPU、さらにNPU(Neural Processing Unit)を1パッケージに入れており(図1)、さらにメモリのチップレットをCPUなどの屬3次元実△靴討い襦チップ間にはEMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)と}ばれるチップをつなぐブリッジチップ(インターポーザと違ってCではなく霾的に再配線層となる)をいている。

AIチップであるNPUをY△靴討い襪海箸j(lu┛)きな長である。これまでもAI専チップを開発してきたIntelはサーバのプロセッサ(SoC)であるXeonプロセッサと共に使うことをi提に作られてきた。Intelは今v、パソコンにもAIチップを集積することをした。


パソコンプロセッサにAIを集積することは実はAMDもしている(参考@料2)。AMDのチップはモノリシックであり、その模はIntelのCore Ultraよりも小さい。来なら小さなAIチップは推b、j(lu┛)きなチップは学{、とが分かれていたが、AIモデルの進化があり、パソコンのようなエッジにも学{可ΔAIが搭載される時代がやってきた。AMDもIntelもパソコンにAIをのせ~単ながら学{もできる機Δ鮑Y△垢襪茲Δ砲覆襦

AIチップがこれまでとは異なる様相をしてきたのは、小さなチップでも学{できるようになってきたからだ。来、学{はクラウドで、推bはエッジで行う、という常識が崩れている。クラウドで收した学{データ(基盤モデル)を元に、{加学{だけで専のAIモデルを作れるようになってきた。つまりパソコンやエッジでも{加学{させ、使えるレベルの推bを行うことができる(図2)。


AIモデル構築のアプローチ / IBM

図2 AIモデルを構築するための様々なアプローチ 出Z:IBM


チャットGPTで代表されるような收AIでさえも、j(lu┛)模言語モデルのパラメータを巨j(lu┛)化するだけがこれからのAIではない。IBMはAIモデルや学{・推bに長Qの実績をeつ企業だが、AIシステムであるWatsonをさらに充実させ、watsonxをベースに、チャットGPTのような1750億パラメータを使わなくてもユーザーの要求に合わせたAIモデルとに官させるビジネスを推進している(図3)。


watsonx.aiで可Δ箸覆覺霹廛皀妊詢 / IBM

図3 IBMのwatsonx.aiでW(w┌ng)できる基盤モデル IBM独Oからオープンソースまで使える 出Z:IBM


watsonx.aiでW(w┌ng)できる基盤モデルとしてはIBM独Oのモデルから、オープンソースになっている基盤モデルや、提供可Δ並昭劼離皀妊襪覆匹鮖箸┐襪茲Δ砲覆辰討い襦FOモデルでも1.5億パラメータから130億パラメータのモデルまであり、オープンソースでは最j(lu┛)でも700億パラメータに里泙辰討い襦しかもそれらの機Δ亘Δ任呂覆ぁj(lu┛)きなパラメータでは、疑応答、收、抽出、要約、分類という5つの機Δ鮗孫圓任るモデルだが、抽出と分類だけに化すれば軽いソフトのモデルで済む。

IBMによると、AIには2つの流れがあるという。kつは、要約や翻lに使うAIではj(lu┛)模言語モデルが要で、クラウドベースで学{させるが、もうkつの企業向けのAIでは比較的軽いデータをターゲットにして学{モデルを(g┛u)新するがHい。watsonxは{加学{で啣修靴討いAIを狙う。

以屐Intel、AMD、IBMの戦Sから見えることは、收AIのような巨j(lu┛)な言語モデルはNvidiaのような基盤モデルを構築する場合に向いているが、AIはそれだけではない。もっと~単に学{推bできるようなエッジ応も広がっている。

参考@料
1. "Intel Innovation 2023: Empowering Developers to Bring AI Everywhere", Intel (2023/09/19)

2. 「AMDの新Ryzen PRO7040、AIエンジンやセキュリティプロセッサを集積」、セミコンポータル (2023/9/22)

(2023/10/03)
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