Intelの「Gaudi 3」って何? AIアクセラレーターとGPUは何が違う? NVIDIAやAMDに勝てる? 徹底解説!
ITmedia PC USER / 2024年7月5日 17時5分
まあ、本件は「どちらの方が優れている」というよりは「アーキテクチャによって『得手』『不得手』がある」と考えた方がよい。AIサーバーを構築する際は、その用途や目的に合わせたAIアクセラレーター(あるいはGPGPU)を選ぶべきということになる。
●Gaudiシリーズと他社製品(GPGPU)との具体的な違い
AMDやNVIDIAのデータセンター/HPC向けGPU製品は、単位演算器としてSIMD演算器(ベクトル演算器:NVIDIA GPUなら「CUDA Core」)を備える。これ自体が3Dグラフィックス描画のためのプログラマブルシェーダーユニットとして動作する上、GPGPUとしてベクトル演算を行ったり、行列演算をベクトル演算に分解して実践させたりもできる。
そのため、両社の製品は「仮想GPU」として使われたり、ベクトル演算や任意サイズの行列演算を実行させることで、AIの学習フェーズにおけるHPCサーバとして使ったりと、活用できる幅が広い。さらに近年のGPUは内部に独立した「推論アクセラレーター」を搭載していることもあるので、AIの推論フェーズにも活用しやすくなった。
「ではGaudiはどうか?」というと、先述の通り3Dグラフィックスの描画に必要な機能を一切搭載していない。ゆえに「ベクトル演算はTPCで、行列演算はMMEで」という、演算内容に合わせて演算器を使い分けるアーキテクチャを実現できたわけである。
「用途に合わせて演算器を変える」ということは、演算の実効速度面では間違いなくプラスになる。しかし、TPCとMMEの両方で高い稼働率をキープするのは難しいかもしれない。稼働率を重視するなら、状況に応じてベクトル演算器をほぼ全て動員できるGPGPUの方が無駄が少ない。
ただし、GPGPUはその分だけ、データの移動や集約により多くの時間を割かなければならない。特定の条件下では、Gaudi 3を始めとするGaudiシリーズのアーキテクチャの方が有利になるだろう。
●あまり注目されていない「メディアエンジン」
繰り返しだが、GaudiシリーズはGPUとしてのグラフィックス機能を備えない。しかし、Gaudi 3には動画のデコードを行う「メディアエンジン」は搭載されている。これは、AIの学習/推論フェーズにおいて、さまざまなメディアを扱う必要があることに備えた配慮だ。
平たくいえば、メディアエンジンは「映像プロセッサ」「映像DSP」に相当する。Gaudi 3では、中核ダイ1基当たり7基(合計14基)が搭載されている。対応コーデックはVP9(8K解像度まで)/H.265(8K解像度まで)/H.264(4K解像度まで)となり、8K解像度までのJPEG画像デコードも対応している。詳細は不明だが、基本的なオーディオフォーマットのデコードも可能と思われる。
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