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この記事は、China Telecom Cloud Developer Communityの記事「 ChatGPTの背後にいるヒーロー - AIチップ」から引用したものです。著者： w****n
https://www.ctyun.cn/developer/article/422507594010693 AIチップは、人工知能（AI）アプリケーションに必要な基本的なコンピューティングパワーを提供します。これらは、主に技術アーキテクチャによってGPU、FPGA、ASICに分類されます。ChatGPTは、複雑な計算を必要とする多数のAIモデルを備え、AIアプリケーションにおける膨大な計算タスクを処理するために特別に設計された、不可欠な基盤ハードウェアコンポーネントです。AI技術の急速な発展に伴い、AIの適用範囲はスマート製造、ホーム、教育、ヘルスケア、金融などの分野に拡大しています。ChatGPTのようなAIGC製品の継続的なアップグレードを含む、スマート製品の多様化は、チップのコンピューティングパワーに対する需要を高め、AIチップのコンピューティングパワーと需要の堅調な成長につながっています。Frost & Sullivanによると、世界のAIチップ市場は2022年から2026年にかけて年平均成長率（CAGR）26.3%で成長すると予測されています。基本的な事前生成AIから機械学習、そして最終的にはディープラーニングに至るまで、膨大なデータセットをレビューし、データを処理し、アルゴリズムモデルを生成し、アルゴリズムモデルをトレーニングする能力が不可欠です。AIチップは、データ処理からエンドユーザーのエンパワーメントまで、コンピューティングパワーの基盤を提供します。 AIチップは主にGPU、FPGA、ASICの3種類に分けられます。AIコンピューティングチップの種類によって、AIの学習段階から推論段階まで、それぞれ異なる利点と適用分野があります。現在、AI分野におけるCPUの応用は限られており、その主な理由はAI学習に必要な計算能力が不足していることです。 I. GPU GPUはディスプレイチップとして、パソコン、ワークステーション、ゲーム機、スマートフォン／タブレット上で画像や画像関連の計算を実行するマイクロプロセッサです。インターネットユーザーとネットワークアプリケーションの普及に伴い、データ量は飛躍的に増加し、データセンターにおけるコンピューティング需要も急増しています。GPUは、その汎用性、柔軟性、並列コンピューティング能力から、主要な選択肢となっています。当初は画像処理専用に使用されていましたが、徐々にコンピューティングにも応用され、中核的なコンピューティングリソースとなりました。現在、GPUはAIアプリケーションにおいて、その強力なコンピューティング能力と高い汎用性から、依然として主要なチップであり、グラフィックス処理、数値シミュレーション、人工知能アルゴリズムなど、様々な分野で広く利用されています。また、開発コストが比較的低いため、様々な垂直下流セクターへの迅速かつ広範な導入が可能となり、最適化と拡張を加速しています。例えば、GPUチップは、複雑な計算ニーズを多く抱えるAIモデルであるChatGPTの重要なハードウェアコンポーネントであり、計算タスクの実行を可能にしています。ディープラーニング技術の発展に伴い、GPUはAIアルゴリズムの学習において重要なハードウェアコンポーネントとなっています。同時に、クラウドコンピューティング技術の発展に伴い、クラウドにおけるGPUコンピューティングパワーの需要は継続的に高まっています。JPRの予測によると、世界のGPU出荷量は2022年から2026年にかけて年平均成長率6.3%で成長し、業界市場規模は2027年に320億米ドルを超えると予想されています。 2. FPGA FPGAは、AIコンピューティングパワーチップをサポートする優れたソリューションであり、主に低レイテンシ、優れたエネルギー効率、短い開発サイクル、高いプログラマビリティなどの利点があり、さまざまな垂直産業に適しています。FPGAは、ハードウェア再構成可能な集積回路チップであり、プログラム可能な特性を持つシリコンチップ上に事前に設計および実装されています。チップの内部リソースをソフトウェアで再構成することで、さまざまな機能を実現できます。データセンター、航空宇宙工学、人工知能、産業、モノのインターネット、自動車分野で広く使用されています。FPGAは、ソフトウェアのプログラマビリティと柔軟性、ハードウェアの並列性と低レイテンシを兼ね備えており、ASICやGPUなどのプロセッサよりも柔軟性が高く、市場投入までの時間とコストの面で優位性があります。5G通信や人工知能など、反復的なアップグレードサイクルが頻繁で、技術的な不確実性が大きい分野では、FPGAはより理想的なソリューションです。次世代通信機器の世界的な導入と、人工知能（AI）や自動運転技術といった新興市場分野からの需要の継続的な成長を背景に、千畝産業研究所は、世界のFPGA市場規模が2021年の82億9,000万米ドルから2025年には125億2,000万米ドルに拡大し、年平均成長率は約10.8%に達すると予測しています。中国のFPGA市場も急成長しており、2021年から2025年にかけて年平均成長率は17.1%に達すると予測されています。 III. ASIC ASICは、高性能、低消費電力、そして最高レベルの特化を特徴とする特定用途向け集積回路であり、AIの学習フェーズと推論フェーズの両方に適しています。ASICチップには、DPUとNPUが含まれます。DPUは主にネットワーク、ストレージ、セキュリティにおける高速処理タスクを処理し、ネットワーク側の専用コンピューティングニーズを満たすことを目的としており、大規模なサーバーボリュームと厳しいデータ転送速度要件を持つシナリオに適しています。ASICは、医療、産業、軍事、航空宇宙など、幅広い用途に使用されています。暗号通貨は、GPUやFPGAと比較して高いエネルギー効率を備えているため、主要な応用分野の一つです。現在、ASICの普及率は依然として比較的低く、その主な理由は研究開発費の高さと参入障壁の高さです。その結果、市場シェアはGPUに比べて大幅に小さくなっています。人工知能産業が成熟するにつれて、急成長を遂げる下流アプリケーションは、上流の研究開発コストの最適化をますます要求するようになっています。優れた性能と低消費電力を備えたASICチップは、人工知能技術にとって最適な選択肢となるでしょう。 Bages Consultingによると、世界のASIC市場規模は2021年から2027年にかけて8.9%のCAGRで成長し、2027年には1,677億4,900万元に達すると予測されています。 |
