Intel、エッジからクラウドまでAI����ポートフォリオを提供
AI（人工���Α砲��k時的なブームではない。企業の�椶漾⊆匆駝筱�、医��・���B・インフラなど社会の問��を解��するための�}段となりつつある。Intelの日本法人のアジアパシフィック・ジャパン担当HPCディレクターである根岸史����(図1)は「今やAI（人工���Α砲聾充妥�な課��を解くためのツールとして使われるようになってきた」と述べている。Intelがこのほど��らかにしたAI戦�Sを紹介する。
図1 インテル社アジアパシフィック・ジャパン担当HPCディレクター、根岸史����
�\術的には、現在のAIは学�{(training)と推�b（inference）にきっちり分かれているが、2022�Qにはその境�cが薄れ、学�{と推�bを交互に行うようになるだろうと、根岸��は予�[する。AIと言っても現在、開発が進むのは機械学�{やディープラーニングが主��で、ディープラーニングの演�Qには積和演�Q�v路（MAC）が��要で、そのための半導��には、ソフトウエアで行うCPU、��まった並�`演�Qが�u�TなGPU、専���v路を�O�yに作れるFPGAなどと実際にはどれでも構わない。ディープラーニング��の�@��チップは�T在しない。
それでもIntelは、�@��のソリューションを�`指している。例えば今のところは推�bに向いたXeonプロセッサを何個でも並�`につなげて�j��模化が図れるようにスケーラブルなプロセッサのアーキテクチャを設��している。Xeonの中にニューラルネットワークの積和演�Q（MAC）専���v路を集積し、それを動かすための命令であるVNNI（Vector Neural Network Instruction）を設けたXeon Platinum 8180(開発コード�@Skylake)を2018�Q7月に発表した。このIntel DL（Deep Learning）Boost機�Δ砲茲蝓∪��Δ呂修譴鮖箸錣覆�1�Q�iのXeonプロセッサと比べてINT8（8ビット単位の�D数演�Q）で5.4倍も高�]になった。現在開発中のXeonスケーラブルプロセッサCascade Lakeだと、同11倍の高�]化を�`指す（図2）。
図2 XeonプロセッサCascade Lakeは2017�Q7月のXeonの11倍のAI性�Δ鮨�すという
2018�Q��4四半期に出荷予定のCascade Lake（プロセスは14nmFinFET）は、3D-Xpointメモリ�\術を使ったOptane DCパーシステントメモリを組み合わせて使う。これからのロードマップも�Wいており、2019�Q以�Tにはbfloat16（16ビット単位の浮動小数点演�Q）を使うNervana NNP (Neural Network Processor) L-1000、さらにCooper Lakeを予定しており、その先には10nmプロセスによるIce Lakeを��画している。消�J電��を��らし性�Δ鮃發瓩襪燭瓩法�8ビット演�QのINT8、さらに�@度アップに16ビット浮動小数点演�Qを考慮したbfloat16でディープラーニング演�Q性�Δ鮃發瓩討い�。実運���CでのAI性�Δ鰆`的にプロセッサを設��している。
Intelが狙う学�{と推�bを行ったり来たりするためには、学�{で使うディープラーニング向けのフレークワーク（TensorFlowやCaffe2など）をIntelのチップで実現させなければならない。そのためには、フォーマットの変換が��要となる。半導��チップは�k般にHDLなどの言語でプログラムしてRTLフォーマットで表現するが、学�{させるフォーマットとは形式が違う。このため、コンパイラが��要で、IntelはnGRAPHコンパイラも���Tしている(図3)。
図3 ディープラーニングのフレームワークをLSI設��形式に変換するコンパイラnGRAPHを���T
Intelはコンパイラを�eつことでさまざまなAI推�bチップを開発しやすくなった。また、このコンパイラがあれば、Intelのどのプロセッサにも�官�できるようになり、エッジからデータセンターまでエンドツーエンドのソリューションを揃えることができる。またシステムとして高�]性�Δ��屬欧訃豺腓砲魯廛蹈札奪気凌瑤鮖\やすことで�官�できるような拡張性を�eたせている。
AIはIntelのプロセッサがあれば設��できるという�lではない。AI開発のライフサイクルには、�i処理、学�{、後処理が��要であり、��に�i処理と後処理が人の�}が介在する。例えば猫の絵を学�{させる場合、絵の中のどれが猫であるのかを指定しなければならない。猫の�eだけを紐づけすることで初めて猫を学�{できる。こういった人�}を介する作業をオープンなソフトウエアを使って外�陲飽様蠅垢襪海箸�できるが、そのためにはエコシステム、パートナーシップが�Lかせない。IntelもAI Academy & AI DevCloudという�j学での教育に関与したり、ソフトウエア開発�vを集めるイベントAI Developers Conferenceを開��したりすることでパートナーを集めている。
AIは、この先数�蚊Qを見据えて、社会問��や医��健康問��、�_厚長�j�噞の�攵掚向�屬覆匹△蠅箸△蕕罎詭筱�や、これまであきらめていた�M��を解くための基本�\術となりつつある。
