NVIDIAのArmベースCPU「Grace」がCPU－GPU間のボトルネックを解決：GPT-3を2日でトレーニング

CPUからGPU、GPUからCPUへのデータコピーのボトルネックを解消するため、NVIDIAはArmベースのCPUを開発した。

[Cliff Saran，Computer Weekly]

　一般に、GPUは特定の演算に最適化される。NVIDIAによると、メモリの帯域幅によってこの最適化のレベルが制約されるという。CPUは大量のメモリを持っているがメモリの速度は遅い。GPU用のメモリは比較的少量だが、CPUのそれよりも速い。

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　データ処理時はCPUとGPUとの間でデータを移動させる。つまり低速なCPU用メモリからGPU用のメモリにデータをコピーする必要がある。

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　メモリのボトルネックを解消する試みとして、NVIDIAは「Arm」アーキテクチャに基づくデータセンタープロセッサ「Grace」を発表した。NVIDIAによると、Graceは最も複雑なAIワークロードとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードに対し、現時点で最も高速なサーバの10倍のパフォーマンスを発揮するという。また、次世代「NVLink」（通信プロトコル）をサポートし、CPUとGPU間のデータ移動が高速になると同社は主張する。

　Graceは高度に専門化されたプロセッサであり、HPCアプリケーションやAIアプリケーションがターゲットだという。例えば、1兆を超えるパラメーターがある次世代自然言語処理モデルのトレーニングなどがターゲットになる。

　Graceの採用を最初に公表したのは、スイス国立スーパーコンピューティングセンター（CSCS）だ。Graceを実装したシステム（Alps）は2023年に稼働する予定だ。

　CSCSは、MeteoSwiss（スイス気象局）の委託を受けて数値気象予報（NWP：Numerical Weather Prediction）専用システムを設計、運用している。

　Alpsを構築するのはHPEだ。AlpsはHPEのスーパーコンピュータ「HPE Cray EX」とNVIDIAのサーバプラットフォーム「NVIDIA HGX」を採用する。NVIDIA HGXにはNVIDIAのGPU、HPCソフトウェア開発キット、Graceが含まれている。

　AlpsはNVIDIAのCPUとGPUとの間の緊密な結び付きを利用して、自然言語処理モデル「GPT-3」をわずか2日間でトレーニングできるという。これはNVIDIAのスーパーコンピュータ「Selene」よりも7倍速い。Seleneは、AIベンチマークのMLPerfによってAI向けでは世界をリードするスーパーコンピュータだと認められている。