クアルコムはクラウドで私たちの日常生活の AI をどのように強化するか

モバイルコンポーネントのスペシャリストであるクアルコムは、データセンター、人工知能専用のチップを搭載しています。大胆かつ適切な決定です。その理由は次のとおりです。

具体的には、同社は、人工知能作業における推論計算用に特別に設計された「まったく新しいチップ」を組み込んだ、将来のサーバー用拡張カード シリーズである Qualcomm Cloud AI 100 を発表しました。

このような推論アクセラレータは、既存のモデルを実行することによって推論および演繹操作を排他的に実行します。この点で、トレーニング アクセラレータとは対照的です。機械学習 (機械学習)トレーニング データセットから。

しかし、人工知能においては、他の分野に比べて、電子コンポーネントが専門化すればするほど、効率が向上し、より効率的になります。。この場合、Qualcomm Cloud AI 100 チップはまったく新しい ASIC になります (特定用途向け集積回路文字通り、アプリケーションに固有の集積回路）であり、Snapdragon のような既存の SoC の派生品でも、Hexagon のようなそのサブコンポーネントの 1 つの派生品でもありません。ただし、後者と同様に、これまでで最も薄く、したがってエネルギー効率が最も高い 7 nm 製造プロセスの恩恵を受けています。

したがって、クアルコムはピークパフォーマンスがその15倍であると主張していますそしてSnapdragon 855AIで。とりわけ、推論を高速化するためにこれまで使用されてきた製品と比較して、データセンター, クアルコムのチップは、それ自体が CPU の 10 倍のワットあたりのパフォーマンスを提供する GPU や FPGA よりもエネルギー効率が 10 倍高くなります。同社は絶対的な数字ではまだかなりケチだが、目安として 350 TOPS (毎秒 3,500 億オペレーション) を超えるピークパフォーマンスを目指している。

しかし、クアルコムはより優れた武装を持っています人工知能の分野で。特に、AI はあらゆる種類のアーキテクチャに適応できる中間ソフトウェア スタックに基づいているためです。この場合、Cloud AI 100シリーズは主要な実行環境に対応します: TensorFlow、Google が推進。 PyTorch、Facebook が推進。 Facebook と Microsoft が推進する ONNX (Open Neural Network Exchange)。したがって、クアルコムのアクセラレータは次のことが可能になります。ほとんどの人工知能を実行する何もせずに存在します。

それ以来、同社はモバイルチップ市場で得た専門知識を参入障壁なく活用できるようになります。リーダーシップ製造プロセス (インテルの 10 nm および Nvidia の 12 nm と比較して 7 nm を熟知)、信号処理の専門知識 (チップに統合された特殊なサブコンポーネント)、およびエネルギー効率の専門知識の点で優れています。

したがってクアルコムはさまざまな人工知能アクセラレータを起動する正当性、高い市場シェアを獲得する可能性も十分にあります。 GeForce 1000 および 2000 シリーズのグラフィックス カードと同じ Pascal および Turing チップをベースにした Tesla カードを販売する Nvidia に対しても、Intel に対しても、2020 年に Xe と呼ばれる新しい種類の専用 GPU を発売する予定です。データセンターとAIに特化しています。いろいろとスタートアップ、最後に、AI 専用の ASIC を提供しますが、クアルコムの生産能力には匹敵しません。

しかし、分析会社Tracticaによると、データセンターにおける人工知能の市場は2018年から2025年の間に10倍に増加すると予想されている。この文脈では、クアルコムが 2025 年に推定 170 億ドル (150 億ユーロ) のパイを獲得したいと考えており、同社もこのゴールドラッシュに参加していることは驚くべきことではありません。その上、クアルコムが推論アクセラレータの発売を選択したのは偶然ではありません。トレーニングアクセラレータよりも簡単ですしかし、さらに多くのことが必要であり、市場はさらに大きくなります。実際、モデルを実行するほどトレーニングはしません。