人工知能チップのアームズレースでNVidiaはその地位を維持できるか？

テクノロジー業界のいくつかの主要なプレイヤーは、人工知能チップ開発において重要な進展を遂げています。

テスラは、独自のDojoと名付けられたプロプライエタリチップの量産を成功させました。

Google Cloud Nextの年次イベントで、Googleは第5世代のカスタムテンソルプロセッシングユニット（TPU）チップであるTPU v5eを発表しました。このチップは、大規模なモデルのトレーニングと推論に特化して設計されています。

Amazonは、TrainiumとInferentiaのチップを統合し、トレーニングと推論の目的のために利用しています。

マイクロソフトは自社開発のAthenaチップのリリースを計画中です。

AMDは、192GBのメモリ容量を誇り、AI推論機能をサポートするAIチップMI300Xを発表しました。また、インテルは、Gaudi2とGaudi3のチップを含むAIチップの大量発注を確保しました。

試験データに基づくと、エヌビディアは各種メトリックにおいてチップ性能の面でリードを維持し続けています。2023年8月8日、NVIDIAのCEOであるJensen Huangは、SIGGRAPH 2023で次世代GH200 Grace Hopperプラットフォームを発表しました。このプラットフォームは、生成的な人工知能に特化して設計されており、優れた推論タスクの実行性能を持っているため、ほぼすべての大規模言語モデルの実行に対応できます。9月11日、NVIDIA GH200 Grace HopperスーパーチップがMLPerf業界ベンチマークテストでデビューし、大幅な改善を実現しました。H100 GPUに比べて17％のパフォーマンス向上を達成しました。これらの結果は、エヌビディアがGPUアプリケーションのトレーニングと推論の両方で引き続きリードを取っていることを示しています。

人工知能チップ市場における激しい競争にもかかわらず、エヌビディアの強力な技術と包括的な製品ポートフォリオにより、競争優位性を維持できています。彼らは、人工知能アプリケーションの需要に応える強力なソリューションを提供し続けています。他の企業が前述の進歩を遂げたことは注目に値しますが、エヌビディアの確立された地位、トラックレコード、継続的なイノベーションは、彼らの人工知能チップ市場における支配力を続ける要因です。

近年、GoogleのTPUとTeslaのDojoは印象的な計算能力を発揮しています。これらの技術は、将来的にはNVIDIAの計算能力を追い越し、さらに上回る可能性があります。しかし、NVIDIAの競争上の優位性は、ハードウェアにとどまりません。同社はCUDAを中心とした堅牢なエコシステムを成功裏に開発しており、これが同社の最も強いバリアになっています。

CUDAは、開発者がNVIDIA GPUの計算能力を十分に活用できる並列計算プラットフォームおよびプログラミングモデルです。現在、NVIDIA CUDAプラットフォーム上に構築された15,000のスタートアップ企業があり、世界中の40,000の大企業が高速計算のためにCUDAを利用しています。一方、AMDのROCmエコシステムは、差をつけることができません。

CUDAエコシステムに関して、スタンフォード大学の研究者、Pete Wardenは、NVIDIAの優位な地位のいくつかの理由を強調しています。NVIDIAのGPUは、人工知能の開発にとって最も効率的な選択肢であり、その利用は他のオプションに比べて、より利便性が高く、時間を節約できます。さらに、NVIDIAのCUDAエコシステムはより成熟しており、PyTorchやTensorFlowなどの主要なフレームワークとの完全な統合に対応しています。

高い依存度：優れた人工知能の才能は希少であり、研究者の雇用および維持費用は膨大です。研究者が使い慣れたツールを好む傾向があるため、企業はしばしばハードウェアを取得する際にNVIDIAプラットフォームを優先します。NVIDIA GPUを利用することは、AMD OpenCLカード、Google TPU、Cerebrasシステム、その他のハードウェアオプションなどの代替品に比べて、より便利で時間を節約できます。これにより、効率が向上し、研究者のニーズが満たされます。

高い代替不能性：研究者は通常、管理されたトレーニング時間内で既存のモデルを反復的に行います。 NVIDIAのGPUは、常に更新され、より速いトレーニングスピードを提供し、既存のコードを最新のハードウェアでシームレスに実行できます。他社のハードウェアに切り替えるには、コードを再構築する必要があり、時間と労力がかかります。NVIDIAの競合他社が理論的に低遅延を提供する場合があるとしても、NVIDIAのソフトウェアスタックでの投資と蓄積は、現在ではこの利点をほとんど現実にしません。

たとえば、TeslaのDojoチップは、独自に設計された独占的なチップで、一般的なNVIDIAの汎用チップとは異なり、完全に代替することができません。そのため、Dojoを第三者にライセンスすることには課題があります。小規模および中規模の企業がNVIDIA CUDAプログラミングに熟練した個人を雇うことは比較的簡単ですが、Dojoやその他のプログラミング言語に熟練した人材を見つけることは困難です。言い換えれば、小規模または中規模の企業がDojoを採用する場合、学習コストがかかり、採用上の課題が生じることが予想されます。さらに、Dojoはその始まりから広範囲にわたってカスタマイズされたため、Teslaの外部企業がNVIDIAのGPUを置き換えることはほとんど不可能です。

Googleも同様の問題に直面しています。最初は内部用に設計されたGoogle TPUは、トレーニング、ファインチューニング、および推論を含むさまざまなAIワークロードを効率的にスケーリングするTPU V5eに進化しました。TPUは複数の機能を提供し、PyTorch、JAX、TensorFlowなどのAIフレームワークでワークロードを加速します。しかし、強力な第5世代のTPUチップの導入にもかかわらず、GoogleはクラウドプラットフォームでNVIDIAチップを提供し続けています。これは、多くのAIエンジニアがNVIDIA GPUを利用することを好むという厳しい現実を物語っています。