活発化する「AI×HPC」市場【後編】
ムーアの法則はもう限界？ HPC進化の鍵は「GPU」か「FPGA」か
AIシステムの処理に必要な性能を実現するために、HPC分野の進化は続いてきた。だが技術進化にも限界がある。「ムーアの法則」が廃れつつあることが意味するものとは。
前編「量子コンピュータの商用化で脚光 IBM、HPEが『HPC』に本気の理由」では、スーパーコンピュータや量子コンピュータなどの高性能コンピュータ（HPC）市場における、HPEやIBMといった主要サーバベンダーの製品開発動向を紹介した。後編はHPCの要素技術を提供するベンダーの注目すべき動向や、コンピューティング処理の性能向上の進化を解説する。
AIハードウェア
HPC分野において注目される動きの一つとして、NVIDIAによるMellanox Technologiesの買収がある。買収額が69億ドルに及ぶ大型の案件だ。この買収によってNVIDIAは、競争が激化するAI（人工知能）システムに適した、ハードウェア分野における立ち位置の強化を目指す。
NVIDIAの狙いは、攻めと守りの双方にある。NVIDIAが持つGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）技術は、Amazon Web Services（AWS）が開発した機械学習用のプロセッサ「AWS Inferentia」との競争が激化している。Inferentiaの他にも、Crayが開発した、HPCにおけるAI技術の利用を実現するインターコネクト技術「Slingshot」との競争もある。インターコネクト分野で強みを持つMellanoxの事業を加えることで、NVIDIAは既存事業の競争力を強化し、AWSやCrayのような競合企業、新たにHPC市場に参入する新興企業に対抗する。
NVIDIAとMellanoxの2社は、互いに知らない相手ではない。世界最速クラスの性能を誇る米エネルギー省（DOE）のスーパーコンピュータ「Sierra」には、両社の技術が使われている。Sierraは、NVIDIAのGPU、Mellanoxのインターコネクト技術「InfiniBand」、IBMのCPU「POWER9」などを搭載している。NVIDIAとMellanoxは、世界のスーパーコンピュータの性能ランキング「TOP500」（2019年6月版）で首位に立ったDOEのスーパーコンピュータ「Summit」の中核となる技術も提供している。
廃れつつあるムーアの法則
半導体集積回路の進化においては、「ムーアの法則」が知られている。これはIntelの元CEO（最高経営責任者）であるゴードン・ムーア氏が唱えた経験則に基づく法則で、「集積回路に搭載されるトランジスタの集積度は2年ごとに倍増し、CPUの速度と性能は着実に増え続ける」という理論だ。だが、この法則は廃れつつある。
半導体メーカーは、トランジスタを詰め込める面積の限界に近づきつつある。この集積回路の進化に替わって、補助的な処理プロセッサとしてGPUが台頭し、さらにはCPUの処理を支える他のさまざまなサブシステムがサーバに標準的に搭載されるようになり、コンピューティング分野の性能向上を支えている。こうした進化は、AI技術をベースにしたシステムの処理高速化に大いに役立つ。
「データセンター向けのサーバはもはや、汎用（はんよう）CPUでは演算処理が追い付かなくなり、処理性能を高めるためにGPUやFPGA（Field-Programmable Gate Array）を搭載するようになった」。調査会社IDCのアナリストであるピーター・ルッテン氏は、そう解説する。
IDCは2019年に入って公表した報告書「Worldwide Accelerated Server Infrastructure Forecast, 2018–2022」（世界で加速するサーバインフラの収益予測 2018～2022年）の中で、サーバ分野の収益は2018年の10兆2574億ドルから2022年には25兆5550億ドルまで増えると予測している。
ムーアの法則の限界は、ベンダー個別の製品進化にも見て取ることができる。IBMが提供するメインフレーム「IBM Z」シリーズがそれを裏付けている。ルッテン氏は、「IBMは過去10年間、由緒あるこのメインフレームを現代のサーバ市場に適応させ続けるため、AIシステムの処理に適した、専用のプロセッサ開発に多額の費用を投じてきた」と説明する。
だが、このIBM Zシリーズも技術進化の限界に近づいている。調査会社Gartnerのマイク・チューバ氏は「IBM Zシリーズの性能を向上させることは難しくなりつつある」と語る。IBMが次に市場への投入を計画しているIBM Zシリーズは、「処理性能の向上が8～10％にとどまる」と同氏は指摘。「性能が25～30％向上していた時代は終わりに近づいている」と語る。
旅行業界向けのシステムを提供するAmadeus IT Groupは最近、スイス連邦工科大学チューリヒ校（チューリッヒ工科大学）と共同で、機械学習をベースとした推論アプリケーションにおけるGPUとFPGAの利用について研究した。その結果、ユーザーはAI技術を使ったアプリケーションで発生するレイテンシ（遅延）問題を解消するために、まずGPUを選ぶ傾向があることが分かった。だが、消費電力ではFPGAの方が大幅に少ない上、AI技術のアルゴリズムを処理する点でもFPGAの魅力が上回った。
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活発化する「AI×HPC」市場
機械学習をはじめとしたAIシステム用のハードウェア市場の一角に食い込むため、スーパーコンピュータや量子コンピュータの分野を強化するサーバベンダーの動きが活発だ。その動向を追う。
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