ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情 第592回

自社専用と割り切ったからできたAlibabaのHanguang 800　AIプロセッサーの昨今

　今回のAIプロセッサーの昨今は、8月に開催されたHot Chips 32でAlibaba Groupが発表したHanguang 800シリーズを紹介する。

Alibaba Groupが発表したAI向けプロセッサー「Hanguang 800」

メガプラットフォーマーが自前でプロセッサーを
用意するのは当たり前の時代になった

　いきなり余談だが、Alibaba GroupはHotChips 32で3件の発表を行なっている。1 つがこれであるが、他にAlibaba CloudによるX-Dragonというクラウドプラットフォーム用SoC、それとAlibaba Groupのファブレス半導体メーカーであるT-HEADによるXuantie-910というRISC-Vベースのプロセッサーである。

　最近GAFA+BATH(Baidu・Alibaba・Tensent・Huawei)などという言葉も流行っているが、Alibabaはもう立派なメガプラットフォーマーであり、こうなってくると機械学習に特化したGoogleの自社開発プロセッサーであるGoogle TPUと同じように「自社専用でプロセッサーを作っても、十分ペイできる」という状況が発生する。

　Google TPUは一部市販などもされているが、Hanguang 800シリーズはAlibaba Group内での利用に留まっており、それでも開発費や生産コストで十分元が取れるという、ここまで紹介してきたAIチップ(Google TPUを除く)とはやや様相の異なるビジネスモデルが成立している格好だ。

　さらに余談になるが、今回Hanguang 800の説明はAlibaba Groupとして開催されたが、チップの開発そのものはXuantie-910と同じくAlibaba子会社のT-Head(Pingtouge Semiconductor、平?哥半?体有限公司)で行なわれている。

　これはHuaweiの半導体が、実際にはHuawei子会社のHiSiliconで設計・製造されているのと同じような図式である。実際T-Headのウェブサイトでは、Hanguang 800が並んで掲載されていたりする。

　こうした話は別にBATHだけではない。AWS(Amazon Web Services)も、インテルやAMD、NVIDIAのCPU/GPUを利用したインスタンスを立ち上げる一方で、イスラエルのファブレスCPUメーカーだったAnnapurna Labを2015年に買収。ここで設計・製造したGraviton/Graviton 2プロセッサーをAWSで採用しており、さらに2018年には推論専用チップとしてAWS Inferentiaを2018年に発表、2019年からこれを利用したサービスを始めている。

　今年、AWSが開いたre:inventというイベントでは、学習用チップとしてTrainiumという新しいプロセッサーを発表しており、2021年中に利用可能状態になるとする。もうメガプラットフォーマーは、自分でプロセッサーを用意するのが当たり前の時代になりつつあるわけだ。

性能より総保有コストを最優先に設計された
Hanguang 800

　ということで話をHanguang 800に戻そう。Hanguang 800そのものは2019年に発表はされていたが、Hot Chips 32で詳細が明らかになった。そのHanguang 800の設計目標が下の画像だ。

Hanguang 800の設計目標。まずTCO(Total Cost of Ownership:総保有コスト)が最優先で、次にCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の高速化、最後にプログラミングしやすさが来るという、ある意味わかりやすい目標

　TCOといっても、設計・製造コストや廃棄コストはそんなに他の製品と大きくは変わらないので、必然的に性能/消費電力比が一番重要になる。実際、稼働中の消費電力が一番コストに効いてくるからだ。また利用できる処理もある意味割り切った。

消費電力を下げるために、利用できる処理を分類、対象物認識、識別、点群処理の4つに絞った

　AIでは新しい技術がかなり頻繁に登場するため、ある程度演算器の構成などに柔軟性を持たせることで今後登場する技術にも対応できるようにする配慮が必要であるが、Hanguang 800はある意味「設計時点で見えている技術に最適化する」という、割り切った構成になっている。

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