マイクロソフトが新しいタイプのAIプロセッサをクラウドに送り込む

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マイクロソフトは、インテルのプロセッサ上で動作する Windows オペレーティングシステムの成功により、80 年代から 90 年代にかけて優位に立つようになり、その親密な関係は「ウィンテル」というニックネームで呼ばれました。

マイクロソフトは現在、新たなハードウェアとソフトウェアの組み合わせによってその成功を取り戻し、クラウドを通じて最先端の人工知能を提供する競争でライバルのアマゾンとグーグルに追いつくことを期待している。

マイクロソフトは、AI時代を見据えて設計された新しいタイプのコンピュータチップにより、Azureクラウドプラットフォームの人気をさらに高めたいと考えています。本日より、マイクロソフトはAzureのお客様に、英国のスタートアップ企業Graphcore社製のチップへのアクセスを提供します。

2016年に英国ブリストルで設立されたGraphcore社は、AIの実現に必要な計算を高速化するチップを売りに、AI研究者の間で大きな注目を集め、数億ドル規模の投資を獲得してきた。しかし、これまで同社はチップを一般公開しておらず、初期テスターによる試験結果も公開していない。

マイクロソフトは昨年12月、2億ドルの資金調達ラウンドの一環としてグラフコアに自社の資金を投入しており、AIアプリケーションの顧客の増加に伴い、同社のクラウドサービスをより魅力的なものにするハードウェアを見つけることに熱心だ。

AI向けに使用されるほとんどのチップとは異なり、Graphcoreのプロセッサは、顔認識、音声理解、言語解析、自動車運転、ロボット訓練といった機械の計算をサポートするためにゼロから設計されています。Graphcoreは、自動運転車のスタートアップ企業、商社、大量の動画や音声を処理する企業など、AIを基盤としたビジネスクリティカルな業務を担う企業にとって魅力的な製品になると期待しています。次世代AIアルゴリズムの開発に携わる企業も、このプラットフォームの利点を探求することに意欲的かもしれません。

マイクロソフトとGraphcoreは本日、このチップが、ライバルプラットフォーム向けに開発されたアルゴリズムを用いたNVIDIAとGoogleのトップAIチップの性能に匹敵、あるいは上回ることを示唆するベンチマークテストを公開した。Graphcoreのハードウェア向けに特別に開発されたコードは、さらに効率が高い可能性がある。

両社は、例えばGraphcoreのチップ上で特定の画像処理タスクを実行すると、既存のコードを使用した競合他社のチップよりも数倍高速になると主張している。また、BERTと呼ばれる言語処理用の人気AIモデルを、他の既存のハードウェアと同等の速度で学習できたとも述べている。

BERTは、言語処理を含むAIアプリケーションにとって非常に重要なものとなっています。Googleは最近、BERTをコアとなる検索事業の基盤として活用していると発表しました。Microsoftは現在、自然言語処理を含む社内AI研究プロジェクトにGraphcoreのチップを使用していると述べています。

ムーア・インサイツでAIチップ市場を追跡するカール・フロイント氏は、今回の結果はチップが最先端でありながら柔軟性も備えていることを示していると述べている。高度に特化されたチップは、NVIDIAやGoogleのチップよりも性能が優れているかもしれないが、エンジニアが新しいアプリケーションを開発できるほどプログラム可能ではないだろう。「彼らはそれをプログラム可能にする点で素晴らしい仕事をした」とフロイント氏は言う。「彼らは常にトレーニングと推論の両方で優れた性能を実現すると公言してきたが、それは本当に、本当に難しいのだ。」

フロイント氏は、マイクロソフトとの契約はGraphcoreの事業にとって極めて重要だと付け加えた。顧客が新しいハードウェアを試すための入り口となるからだ。このチップは一部のアプリケーションでは既存のハードウェアよりも優れているかもしれないが、新しいプラットフォーム向けにAIコードを再開発するには多大な労力がかかる。フロイント氏によると、いくつかの例外を除けば、このチップのベンチマークは、企業や研究者が既に使い慣れているハードウェアやソフトウェアから引き離すほどには目を見張るものではないという。

Graphcore社は、既存のAIプログラムを自社のハードウェアに移植できるソフトウェアフレームワーク「Poplar」を開発しました。しかしながら、既存のアルゴリズムの多くは、競合ハードウェア上で動作するソフトウェアの方が適している可能性があります。GoogleのTensorflow AIソフトウェアフレームワークは近年、AIプログラムのデファクトスタンダードとなっており、NvidiaとGoogleのチップ向けに特別に開発されました。Nvidiaも来年、より高性能な新しいAIチップをリリースすると予想されています。

グラフコア社の共同創業者兼CEOであるナイジェル・トゥーン氏によると、両社は同社設立から1年後、英国ケンブリッジのマイクロソフト・リサーチを通じて協業を開始したという。トゥーン氏によると、同社のチップは、非常に大規模なAIモデルや時系列データを扱うタスクに特に適しているという。ある金融業界の顧客は、グラフコア社のハードウェアのおかげで、市場データ分析アルゴリズムの性能が26倍向上したという。

他にも、Azureを通じてGraphcoreのチップを利用する小規模企業数社が本日発表されました。これには、Graphcoreのチップを金融データ分析に利用するCitadelや、ResNextと呼ばれる画像認識アルゴリズムを実行するハードウェアを求めている欧州の検索エンジンQwantなどが含まれます。

AIブームは近年、コンピュータチップ市場を揺るがしています。優れたアルゴリズムは並列数学計算を実行しますが、これは少数の複雑な処理コアを持つ従来のチップ（CPU）ではなく、数百の単純な処理コアを持つグラフィックチップ（GPU）でより効率的に実行できます。

GPUメーカーのNvidiaはAIの波に乗って大成功を収めており、Googleは2017年に、アーキテクチャ的にはGPUに似ているがTensorflow向けに最適化された独自のチップ、Tensor Processing Unitを開発すると発表しました。

Graphcoreのチップ（同社ではインテリジェンス・プロセッシング・ユニット（IPU）と呼んでいる）は、GPUやTPUよりもはるかに多くのコアを搭載しています。また、チップ自体にメモリを搭載しているため、処理のためにデータをチップに転送し、再びチップから取り出す際に生じるボトルネックを解消します。

Facebookも独自のAIチップの開発に取り組んでいます。Microsoftは以前、Intel製の再構成可能なチップを自社のエンジニアがAIアプリケーション向けにカスタマイズしたと宣伝していました。Amazonも1年前にチップ製造に参入することを明らかにしましたが、今回はAmazonのクラウドサービス向けに最適化された、より汎用性の高いプロセッサを開発する予定です。

近年のAIブームを受け、スタートアップハードウェア企業が次々と、より特化したチップの開発に取り組んでいます。中には、自動運転や監視カメラといった特定の用途向けに最適化されたものもあります。Graphcoreをはじめとする数社は、AIアプリケーションの開発に不可欠である一方で、製造がはるかに難しい、より柔軟性の高いチップを提供しています。Graphcoreは直近の投資ラウンドで評価額17億ドルに達しました。

Graphcore社のチップは、まずそのメリットを活かすためのコードを書くことができるトップクラスのAI専門家の間で注目を集めるかもしれません。DeepMindの共同創業者であるデミス・ハサビス氏、ケンブリッジ大学教授でUberのAIラボ責任者でもあるズービン・ガフラマニ氏、カリフォルニア大学バークレー校教授でAIとロボティクスを専門とするピーター・アビール氏など、著名なAI研究者がGraphcore社に投資しています。昨年12月のWIRED誌のインタビューで、AIの先見者であるジェフリー・ヒントン氏は、Graphcore社のチップが基礎研究を前進させる可能性について語りました。

近い将来、企業も最新のものを試してみたくなるかもしれません。GraphcoreのCEO、トゥーン氏は、「誰もが革新を試み、優位性を見つけようとしています」と述べています。

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