🤗ＡＩ：AIチップ：Ｂ２００ ― 2024年04月26日 07:40
ＡＩ：AIチップ：Ｂ２００
（NVIDIAが数兆パラメータ規模のAIモデルを実現するGPUアーキテクチャ「Blackwell」と新GPU「B200」を発表）
https://gigazine.net/news/20240319-nvidia-blackwell-gpu-architecture/
「Blackwellアーキテクチャは、2022年に発表されたHopperアーキテクチャの後継」
「数学者・統計学者のデビッド・ハロルド・ブラックウェルから」
◆1：世界で最も強力なチップ
◆2：第2世代Transformer Engine
◆3：第5世代NVLink
◆4：RASエンジン
◆5：安全なAI
◆6：解凍エンジン
「このBlackwellアーキテクチャベースのGPUが「B200」」
実際の製品としては、このチップを組み合わせたものが出荷されるんだろうが、その処理能力はベラボーだ。
「統合AIプラットフォーム「DGX B200」は、空冷式ラックマウント型DGXプラットフォーム」
「8基のB200と2基のIntel Xeonプロセッサを搭載し、最大で144PFLOPSのAIパフォーマンスと1.4TBの大容量GPUメモリ、毎秒64TBのメモリ帯域幅により、1兆パラメータモデルのリアルタイム推論で、Hopperアーキテクチャと比べて15倍の高速化」
よく分からないんだが、なんか凄そうなイメージだけは伝わってくる。
H１００に追いつけ追い越せと必死な他社を尻目に、N社は既に異次元にワープしている感じだな。
少なくとも今後数年間、アットーテキシェアを譲る気配はない。
ハイエンドのクラウドサイドAIの世界では、もう、勝負はついている感じだ。
（AI分野でのNVIDIA一強状態を崩すためにIntel・Google・富士通・Armなどが参加する業界団体がCUDA対抗のAI開発環境を構築中）
https://gigazine.net/news/20240326-ai-software-uxl-foundation-break-nvidia/
「UXL Foundationは2024年上半期に仕様を確定するべく準備を進めている」
「私たちは、開発者に対してNVIDIAのプラットフォームからの移行方法を示しているのです」
なんか、焼け石に水な感じだ。
N社一択な状況が好ましいかどうかは別として、現実の選択として、それが最良であることは間違いないだろう。
「NVIDIA製のGPUは高い処理性能を備えていることからAIの開発現場で広く採用」
「ソフトウェア開発および実行環境「CUDA」も多くの開発現場で採用」
「CUDAがNVIDIA製GPUのみを対象としたシステムであることから、CUDAでの開発に慣れ親しんだ開発者がNVIDIA製GPUを選ばざるを得ない」
なんらかの決定的なメリットを産み出せれば、他社製品が取って代わる事も出来るだろうが、そうでなければ囲い込みが続いていく。
９８パーセントのシェアを覆すのは至難の業だ。
しかも、ブラックウェルの開発にみるように、N社自身が脇目も振らずに爆走中だ。
AIは、人間の能力を超えて自律的に拡大膨張するかもしれないが、AIチップは人間が作る（開発する）しかない。
ここんとこは、意外に重要かもしれない。
概念的な話として、ロボットにロボットを作らせてはならないというのが良く出てくるが、自らと同じ製品を作るのではなく、研究開発して、発展的なロボットを作り出すのはそれほど簡単ではないだろう。
マイクロマシンのグレイグーとかは、また別の話だがな。
AIがシンギュラリティを超えるのは時間の問題かもしれないが、その時代になってもAIチップは人手で作ることになる。
もちろん、AIチップだけじゃなくて（単なるアクセラレーターですから）、CPUだって必要だが、計算資源としてのパワーは桁違いだ。
その辺りは、TPUとかNPUとか、３文字熟語（！）が乱立する世界の話になる。
（CohereForAI/c4ai-command-r-plus）
https://huggingface.co/spaces/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
「Ｑ.AIチップの種類について説明してください。」
「Ａ.AIチップは、人工知能（AI）アプリケーションの実行に特化した特殊なコンピューター プロセッサです。これらのチップは、機械学習、深層学習、推論などのタスクを高速化し、効率化するために設計されています。AIチップにはさまざまな種類があり、それぞれが特定のタイプのAIワークロードに適しています。ここでは、いくつかの一般的な AI チップの種類を紹介します。
1. GPU (Graphics Processing Unit): GPU はもともとグラフィックス処理用に設計されましたが、並列処理能力により AI 計算に広く使用されるようになりました。GPU は大規模な行列演算を高速化し、画像処理、機械学習、深層学習タスクに一般的に使用されます。
2. CPU (Central Processing Unit): CPU は汎用プロセッサであり、AI 計算を含むさまざまなタスクを実行できます。 CPU は通常、シーケンシャル タスクや制御ロジックを処理し、AI ワークロードの全体的な調整に役立ちます。
3. ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): ASIC は、特定の AI アルゴリズムやワークロードに特化したカスタム設計のチップです。これらのチップは、特定のタスクを非常に効率的に実行するように設計されており、画像認識、自然言語処理、推論などのアプリケーションで一般的に使用されます。例としては、Google の TensorFlow Processing Unit (TPU) があります。
4. FPGA (Field Programmable Gate Array): FPGA は、ユーザーがカスタマイズして構成できるプログラマブル ロジック チップです。 FPGA は、特定の AI アルゴリズムに合わせてカスタマイズでき、柔軟性と効率性のバランスを提供します。これらは、プロトタイピング、リアルタイム処理、エッジ デバイスでの AI 実装に一般的に使用されます。
5.ニューラル ネットワーク プロセッサ: これらのチップは、ニューラル ネットワークの計算を高速化するために特別に設計されています。」
「Ｑ.AIにおいてTPU、ＮＰＵとはなんですか。」
「Ａ.TPU (Tensor Processing Unit) と NPU (Neural Network Processing Unit) は、AI 計算を高速化および最適化するために設計された特殊なプロセッサです。
1. TPU (Tensor Processing Unit):
- TPU は Google によって開発された ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) の一種です。これは、TensorFlow などの機械学習フレームワークで使用されるテンソル演算を高速化するために特別に設計されています。
- TPU は、深層学習モデルをトレーニングおよび実行する大規模な行列演算と線形代数操作を処理するように最適化されています。大規模なニューラル ネットワークのトレーニングと推論を高速化および効率化します。
- TPU は、Google Cloud Platform で利用できるようにクラウドベースのサービスとして提供される場合もあれば、データセンターやエッジ デバイスで使用できるハードウェア アクセラレータとして提供される場合もあります。
- TPU は、浮動小数点演算と整数演算の両方をサポートしており、柔軟性と高い計算能力を提供します。
2. NPU (Neural Processing Unit):
- NPU は、ニューラル ネットワークや深層学習アルゴリズムの処理に特化したプロセッサです。これは、ニューラル ネットワークの計算要件を効率的に処理するように設計されています。
- NPU は、ニューラル ネットワークのトレーニングと推論の両方に使用できますが、推論 (トレーニング済みモデルを使用した予測の実行) に特に適しています。
- NPU は、並列処理、メモリ帯域幅の向上、およびニューラル ネットワーク操作に必要な特定の計算を効率的に処理するように設計された専用のハードウェア アクセラレータです。
- NPU は、エッジ デバイスや組み込みシステムでのリアルタイム AI アプリケーションの実行を可能にするために、電力効率と小型化を重視して設計されている場合があります。
要約すると、TPU は TensorFlow 操作を高速化するために設計された ASIC で、深層学習ワークロードに広く使用されます。一方、NPU はニューラル ネットワーク処理に特化したプロセッサであり、リアルタイム AI アプリケーション、特にエッジ デバイスや組み込みシステムでの推論タスクに適しています。」
コマンドR＋は、昨年秋辺りに開発を終えているから、タイムリーな話題には向かないかも知れない。
今気付いたんだが、このページもハギングフェイスでホストされてるな・・・。
（NVIDIAが数兆パラメータ規模のAIモデルを実現するGPUアーキテクチャ「Blackwell」と新GPU「B200」を発表）
https://gigazine.net/news/20240319-nvidia-blackwell-gpu-architecture/
「Blackwellアーキテクチャは、2022年に発表されたHopperアーキテクチャの後継」
「数学者・統計学者のデビッド・ハロルド・ブラックウェルから」
◆1：世界で最も強力なチップ
◆2：第2世代Transformer Engine
◆3：第5世代NVLink
◆4：RASエンジン
◆5：安全なAI
◆6：解凍エンジン
「このBlackwellアーキテクチャベースのGPUが「B200」」
実際の製品としては、このチップを組み合わせたものが出荷されるんだろうが、その処理能力はベラボーだ。
「統合AIプラットフォーム「DGX B200」は、空冷式ラックマウント型DGXプラットフォーム」
「8基のB200と2基のIntel Xeonプロセッサを搭載し、最大で144PFLOPSのAIパフォーマンスと1.4TBの大容量GPUメモリ、毎秒64TBのメモリ帯域幅により、1兆パラメータモデルのリアルタイム推論で、Hopperアーキテクチャと比べて15倍の高速化」
よく分からないんだが、なんか凄そうなイメージだけは伝わってくる。
H１００に追いつけ追い越せと必死な他社を尻目に、N社は既に異次元にワープしている感じだな。
少なくとも今後数年間、アットーテキシェアを譲る気配はない。
ハイエンドのクラウドサイドAIの世界では、もう、勝負はついている感じだ。
（AI分野でのNVIDIA一強状態を崩すためにIntel・Google・富士通・Armなどが参加する業界団体がCUDA対抗のAI開発環境を構築中）
https://gigazine.net/news/20240326-ai-software-uxl-foundation-break-nvidia/
「UXL Foundationは2024年上半期に仕様を確定するべく準備を進めている」
「私たちは、開発者に対してNVIDIAのプラットフォームからの移行方法を示しているのです」
なんか、焼け石に水な感じだ。
N社一択な状況が好ましいかどうかは別として、現実の選択として、それが最良であることは間違いないだろう。
「NVIDIA製のGPUは高い処理性能を備えていることからAIの開発現場で広く採用」
「ソフトウェア開発および実行環境「CUDA」も多くの開発現場で採用」
「CUDAがNVIDIA製GPUのみを対象としたシステムであることから、CUDAでの開発に慣れ親しんだ開発者がNVIDIA製GPUを選ばざるを得ない」
なんらかの決定的なメリットを産み出せれば、他社製品が取って代わる事も出来るだろうが、そうでなければ囲い込みが続いていく。
９８パーセントのシェアを覆すのは至難の業だ。
しかも、ブラックウェルの開発にみるように、N社自身が脇目も振らずに爆走中だ。
AIは、人間の能力を超えて自律的に拡大膨張するかもしれないが、AIチップは人間が作る（開発する）しかない。
ここんとこは、意外に重要かもしれない。
概念的な話として、ロボットにロボットを作らせてはならないというのが良く出てくるが、自らと同じ製品を作るのではなく、研究開発して、発展的なロボットを作り出すのはそれほど簡単ではないだろう。
マイクロマシンのグレイグーとかは、また別の話だがな。
AIがシンギュラリティを超えるのは時間の問題かもしれないが、その時代になってもAIチップは人手で作ることになる。
もちろん、AIチップだけじゃなくて（単なるアクセラレーターですから）、CPUだって必要だが、計算資源としてのパワーは桁違いだ。
その辺りは、TPUとかNPUとか、３文字熟語（！）が乱立する世界の話になる。
（CohereForAI/c4ai-command-r-plus）
https://huggingface.co/spaces/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
「Ｑ.AIチップの種類について説明してください。」
「Ａ.AIチップは、人工知能（AI）アプリケーションの実行に特化した特殊なコンピューター プロセッサです。これらのチップは、機械学習、深層学習、推論などのタスクを高速化し、効率化するために設計されています。AIチップにはさまざまな種類があり、それぞれが特定のタイプのAIワークロードに適しています。ここでは、いくつかの一般的な AI チップの種類を紹介します。
1. GPU (Graphics Processing Unit): GPU はもともとグラフィックス処理用に設計されましたが、並列処理能力により AI 計算に広く使用されるようになりました。GPU は大規模な行列演算を高速化し、画像処理、機械学習、深層学習タスクに一般的に使用されます。
2. CPU (Central Processing Unit): CPU は汎用プロセッサであり、AI 計算を含むさまざまなタスクを実行できます。 CPU は通常、シーケンシャル タスクや制御ロジックを処理し、AI ワークロードの全体的な調整に役立ちます。
3. ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): ASIC は、特定の AI アルゴリズムやワークロードに特化したカスタム設計のチップです。これらのチップは、特定のタスクを非常に効率的に実行するように設計されており、画像認識、自然言語処理、推論などのアプリケーションで一般的に使用されます。例としては、Google の TensorFlow Processing Unit (TPU) があります。
4. FPGA (Field Programmable Gate Array): FPGA は、ユーザーがカスタマイズして構成できるプログラマブル ロジック チップです。 FPGA は、特定の AI アルゴリズムに合わせてカスタマイズでき、柔軟性と効率性のバランスを提供します。これらは、プロトタイピング、リアルタイム処理、エッジ デバイスでの AI 実装に一般的に使用されます。
5.ニューラル ネットワーク プロセッサ: これらのチップは、ニューラル ネットワークの計算を高速化するために特別に設計されています。」
「Ｑ.AIにおいてTPU、ＮＰＵとはなんですか。」
「Ａ.TPU (Tensor Processing Unit) と NPU (Neural Network Processing Unit) は、AI 計算を高速化および最適化するために設計された特殊なプロセッサです。
1. TPU (Tensor Processing Unit):
- TPU は Google によって開発された ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) の一種です。これは、TensorFlow などの機械学習フレームワークで使用されるテンソル演算を高速化するために特別に設計されています。
- TPU は、深層学習モデルをトレーニングおよび実行する大規模な行列演算と線形代数操作を処理するように最適化されています。大規模なニューラル ネットワークのトレーニングと推論を高速化および効率化します。
- TPU は、Google Cloud Platform で利用できるようにクラウドベースのサービスとして提供される場合もあれば、データセンターやエッジ デバイスで使用できるハードウェア アクセラレータとして提供される場合もあります。
- TPU は、浮動小数点演算と整数演算の両方をサポートしており、柔軟性と高い計算能力を提供します。
2. NPU (Neural Processing Unit):
- NPU は、ニューラル ネットワークや深層学習アルゴリズムの処理に特化したプロセッサです。これは、ニューラル ネットワークの計算要件を効率的に処理するように設計されています。
- NPU は、ニューラル ネットワークのトレーニングと推論の両方に使用できますが、推論 (トレーニング済みモデルを使用した予測の実行) に特に適しています。
- NPU は、並列処理、メモリ帯域幅の向上、およびニューラル ネットワーク操作に必要な特定の計算を効率的に処理するように設計された専用のハードウェア アクセラレータです。
- NPU は、エッジ デバイスや組み込みシステムでのリアルタイム AI アプリケーションの実行を可能にするために、電力効率と小型化を重視して設計されている場合があります。
要約すると、TPU は TensorFlow 操作を高速化するために設計された ASIC で、深層学習ワークロードに広く使用されます。一方、NPU はニューラル ネットワーク処理に特化したプロセッサであり、リアルタイム AI アプリケーション、特にエッジ デバイスや組み込みシステムでの推論タスクに適しています。」
コマンドR＋は、昨年秋辺りに開発を終えているから、タイムリーな話題には向かないかも知れない。
今気付いたんだが、このページもハギングフェイスでホストされてるな・・・。
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