2021年のAIチップの在庫：「2つの壁」を破り、ストレージとコンピューティングを統合することがトレンドに

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著者: 張傑

【51CTO.comオリジナル記事】

AI チップはなぜ必要なのでしょうか?

新しいインフラの改善により、消費財や工業生産分野における人工知能技術の応用が促進され、実装シナリオは細分化され、垂直化される傾向があります。人工知能がさらに発展するにつれて、ディープラーニングモデルの複雑さが増し続け、ハードウェアとメモリが臨界点に近づき、CPUなどの汎用チップが人工知能タスクの要件を満たせなくなり、AIチップが誕生しました。同時に、スマートなモノのインターネットの時代が始まると、クラウド、エッジ、エンドの間で流れるデータがますます増え始めます。データ量の急増により、AI チップの計算能力と電力消費に対する要求が高まっています。

AI チップは、人工知能アプリケーションにおける大量のコンピューティング タスクを処理するために特別に設計されたモジュールであり、主に GPU、FPGA、ASIC に分類されます。その中で、GPUは主に画像分野での計算加速を担当しています。ディープラーニングに最初に導入されたタイプであり、その技術は比較的成熟しています。FPGAは回路を再構成できるチップです。ユーザーは必要に応じて繰り返しプログラムできます。複数の命令とデータストリームの分析に適しています。優れた性能を備えていますが、技術的な障壁が高いです。ASICは特定用途向け集積回路です。拡張できないことを除けば、消費電力と信頼性に優れています。その特徴はカスタマイズ性と低コストです。

国内外のAIチップ市場発展の現状

2021年になっても、世界的な「チップ不足」の傾向は依然として収まっていない。中国と米国の貿易において、チップは争点となっている。中国が2030年までに人工知能産業の世界的リーダーになることを目指している中、米国は当然ながら、テクノロジー分野での自国の首位の座が揺らぐのを望まないだろう。 AIチップ戦場においては、国内外で状況が全く異なっている。

「中核部品と魂の欠如」という危機に直面し、中国は打開策を模索するため独自の研究開発努力を強化している。インターネット大手BATが自社開発したAIチップがすべて公開された。

百度は独自開発した第2世代崑崙AIチップ「崑崙Core2」をリリースし、量産を開始すると発表した。第2世代は7nmプロセスを採用しており、汎用性が大幅に向上し、インターネット、スマートシティ、スマート産業などの分野に適用できます。

ダブル11ショッピングフェスティバル期間中、アリババが自社開発したAIチップHanguang 800が検索と推奨のシナリオの主なコンピューティングパワーとなり、タオバオの検索、推奨などの業務をサポートしました。そのうち、タオバオのメイン検索のAIコンピューティングパワーの100％がこのチップによって提供されました。

テンセントはデジタルエコシステムカンファレンスで自社開発チップの進捗状況も発表した。AI推論チップ「Zixiao」はテープアウトに成功し、ライトアップにも成功した。

投資・融資の分野では、国内のAIチップトラックもかなり活発です。 2021年には40社以上のAIチップ企業が新たな資金調達を受けた。 Horizo​​n Robotics、Black Sesame Intelligence、Suiyuan Technology、BiRen Technology、Kunlun Core、Moore Threadなどの企業の評価額​​は、いずれも100億人民元を超えています。

中国での盛んな発展と比べると、海外のAIチップの状況ははるかに明確です。人工知能の計算能力の分野では、依然としてNVIDIAとIntelが支配的な地位を占めており、ユニコーン陣営に最初に参入した欧米のAIチップ企業は、Googleから初のAIチップ投資を受けたSambaNova Systems、UAEのクラウドコンピューティング企業に「史上最大」のウエハーレベルチップを販売したCerebras Systems、英国のGraphcore、創業チームがかつてGoogle TPUのコアR&DメンバーだったGroq、業界の巨人ジム・ケラーの新本拠地であるTenstorrent、エッジAIチップに注力するイスラエルのスタートアップHailoなど、わずか6社である。

全体として、チップ業界は、既存の需要の置き換えと増加需要の解放の恩恵を受けて、新たな成長機会の到来を告げるでしょう。しかし、生産能力の不足は依然として世界のチップ業界を悩ませている主な問題である。チップ応用分野では、中国は現在世界最大のチップ応用市場ですが、チップの自給自足は依然として大きな課題となっています。チップ市場全体を見ると、中国はまだ追い上げの段階にあり、発言権をまだ獲得できていない。現在、中国には多くのチップ製造会社があるが、そのプロセス技術は国際的にトップレベルにあるとは依然として大きな隔たりがあり、チップ製造における欠点も無視できない。

しかし、「危機」という言葉自体には、「危機をチャンスに変える」可能性が秘められている。国務院が発表した「新時代の集積回路産業とソフトウェア産業の高品質な発展を促進するための若干の政策」は、集積回路産業の発展が国家戦略レベルにまで高まったことを示している。今後、さらに多くの資本と企業がチップの設計と製造に参入すると信じています。

注目すべき開発トレンド：ストレージとコンピューティングの統合

2021年を振り返ると、AIチップが急速に発展する一方で、下流アプリケーションの強力な推進力に基づいてAIチップの技術革新プロセスが推進されてきたことは注目に値します。最も注目すべきは、長らく理論段階にとどまっていた「ストレージとコンピューティングの統合アーキテクチャ」チップが順調に進歩し、すでにいくつかの企業が完成品を発売していることである。現時点では、ストレージとコンピューティングを統合した AI チップが、今後の主流の開発方向になるでしょう。

ストレージとコンピューティングの統合チップを開発する理由は何ですか?

従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャでは、コンピューティングとストレージは分離されており、データはデータバスを介して両者間で送信されます。計算ユニットはメモリからデータを読み取り、計算が完了したらそれをメモリに戻して保存します。しかし、AI チップの開発に伴い、このアーキテクチャはコンピューティング システムのパフォーマンスの向上を制限する主なボトルネックの 1 つにもなりました。一方では、ストレージとコンピューティングのパフォーマンスの不一致が長い間存在しています。メモリのデータアクセス速度は、コンピューティングユニットのデータ処理速度に追いつくことができません。メモリ帯域幅はプロセッサのパフォーマンスを大きく制限し、「ストレージの壁」はますます深刻になり、コンピューティングパワーの向上は限られています。一方、AIコンピューティングは、大量のデータに直面することがよくあります。データバスの限られた帯域幅は、プロセッサのパフォーマンスと効率を深刻に制限します。さらに、大量のデータ転送は高い電力消費につながり、「消費電力の壁」の課題は増加しています。

「ストレージの壁」と「電力消費の壁」という 2 つの障害の存在により、フォン ノイマン コンピューティング アーキテクチャの限界がますます顕著になってきており、将来のアプリケーション シナリオの課題に対応するために新しいコンピューティング アーキテクチャが緊急に必要とされています。このような背景から、ストレージとコンピューティングを統合するというコンセプトが業界のビジョンに再び登場しました。

「ストレージとコンピューティングを 1 つに」というのは新しいものではありません。このコンセプトは 1960 年代にまで遡りますが、生産コスト、生産プロセス、需要主導の問題などの問題により、大きなセンセーションを巻き起こすことはありませんでした。近年、人工知能の開発が徐々に軌道に乗り始めてから、ストレージとコンピューティングの統合が前面に出てくるようになりました。

計算はストレージユニット内で完了するため、長年業界を悩ませてきた「ストレージウォール」問題を直接解決し、データ転送時の電力消費を最大 90% 削減します。同時に、このアーキテクチャでは、データの読み取りを待機する際の計算能力の無駄も削減され、実際のパフォーマンスが向上します。この利点は、AI 特有のシナリオのニーズを解決する鍵となると考えられています。

「ストレージとコンピューティングの統合」トラックレイアウト

国内外ともに、ストレージとコンピューティングの統合はまだ初期段階にあるため、業界のリーダー企業と新興企業の両方が、この分野での主導権を維持したり、他社を追い抜いたりすることを望んで、積極的に力を蓄えています。

海外大手の中では、サムスンの動向が引き続き注目される。サムスンは2021年2月、高帯域幅メモリ（HBM）構成にメモリ処理（PIM）を統合したHBM-PIMインメモリコンピューティングテクノロジーをリリースしました。これは、AI 処理機能を統合した業界初の HBM チップでもあります。公式データによると、Samsung の PIM は、既存のメモリ ソリューションと比較して、プログラマブル コンピューティング ユニット (PCU) を通じて理論的にパフォーマンスを 4 倍向上できます。

さらに、アメリカのAIチップスタートアップであるMyhticもこの分野で重要なプレーヤーです。 2021年のシリーズCの資金調達ラウンドで、Mythicは7,000万米ドルを調達し、設立以来の調達総額は1億6,520万米ドルとなった。 2020年末、Mythicは第1世代のAIチップであるM1108 AMPを発売しました。多くの AI チップとは異なり、M1108 はより成熟したアナログ コンピューティング テクノロジに基づいており、十分なストレージと多数の並列コンピューティング ユニットをチップ上に搭載して、メモリ帯域幅を最大化し、データ移動機能を削減します。

国内企業の中では、この傾向を察知したアリババがかなり果断な行動をとった。 2021年12月、DAMOアカデミーは、世界初のDRAMベースの3D結合スタックストレージとコンピューティング統合AIチップである新しい統合ストレージとコンピューティングアーキテクチャチップの開発に成功したと発表しました。

アリババ以外にも、智村科技、Houmo Intelligence、九天瑞心など多くのスタートアップ企業もこの分野に取り組み始めています。

2017 年に設立された Zhicun Technology は、世界初のストレージ コンピューティング統合アクセラレータ WTM1001 と、世界初のストレージ コンピューティング統合 SoC チップ WTM2101 を発売しました。 2021年現在、Zhicun TechnologyはシリーズAの資金調達で約3億元を完了しています。

中国で初めてストレージとコンピューティングの統合技術を使用して高コンピューティングパワーチップを開発した企業として、Houmo Intelligence は「10 倍の効果」を持つ AI チップを開発するという非常に明確なビジョンを掲げ、真の人工知能時代の超大規模コンピューティングパワーの要件を満たすことに注力しています。

Jiutian Ruixin は 2018 年に設立され、ニューロモルフィック ストレージとコンピューティング統合チップの研究開発に重点を置いています。 2021年、九天瑞欣は、さまざまな視覚シナリオで幅広く使用できるSRAMベースのセンシング、ストレージ、コンピューティング統合アーキテクチャチップADA20Xを設計しました。

現在、ストレージとコンピューティングの統合チップは、低レイテンシ、低消費電力、高いコンピューティング能力要件を備えたエッジコンピューティングに重点を置いており、主にオーディオ、ヘルス、低電力ビジョンのエンドサイドアプリケーションシナリオで使用されています。 AIアプリケーションがますます多様化するにつれて、端末メーカーは大規模なアプリケーションを推進する際にコストの問題に注意を払う必要があります。コストと消費電力は直接関係しており、低電力AIチップはデバイス全体の低コストを実現できることを意味することがよくあります。これは間違いなく、ストレージとコンピューティングの統合チップのブルーオーシャンです。

棘と花が共存する

万能のテクノロジーは存在しません。ストレージとコンピューティングの統合についても同様です。これは、特定のタイプのコンピューティング、特にデータベースの AI コンピューティングのみを対象としており、CPU などの制御ベースのコンピューティングには適していません。さらに、このアーキテクチャは学術界から産業界への移行の重要な段階にあります。真の意味で変革を成功させるには、一方ではストレージコンピューティング統合技術に対する深い洞察力、他方では AI アプリケーションの実装に対する徹底的な理解が必要です。この 2 つを組み合わせることによってのみ、質的な変化がもたらされ、大きな進歩を達成することができます。

さらに、新しいチップの方向性として、ストレージとコンピューティングの統合も、回路設計、アーキテクチャ、ソフトウェアなど多くの面で課題に直面しています。ストレージコンピューティング統合チップは従来のチップ設計スキームとは異なるため、設計とシミュレーション検証を支援する成熟した専用 EDA ツールが現在市場に存在せず、チップのテープアウト後にはテストを支援する成熟したツールが存在せず、チップの適用段階では、それに適応するための専用ソフトウェアも不足しています。重要な技術のエコロジカルチェーンをいかに改善するかは、業界の上流と下流のメーカーが共に検討すべき課題です。

「英雄は時代によって作られる。」 コンピューティング アーキテクチャにおける大きな変化のたびに、新しい王が誕生します。メインフレーム時代のIBM、PC時代のIntel、モバイル時代のQualcommから、私たちは今、スマートIoTの時代に突入しています。チップの世界の勝者は誰になるのでしょうか？ 今後の動向を待つしかありません。