AIアクセラレータとは？必要性とメリットについて解説

最終更新日:2024/03/06

AIシステムの発展やニーズの増加が目覚ましい現在、技術の安定化やさらなる進化に向けてAIアクセラレータの必要性が説かれています。活用目的や用途に応じたAIアクセラレータをコンピュータに組み合わせることで、AIによる処理速度や効率を高めることが可能です。

本記事では、AIアクセラレータの概要や構成デバイス、必要性が高まっている理由などについて詳しく解説します。AIアクセラレータの導入を検討するにあたり、役立つ情報をまとめていますのでぜひご覧ください。

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AIアクセラレータとは

AIアクセラレータとは、ニューラルネットワークにおけるモデル推論処理の高速化（アクセラレーション）を目指すハードウェアのことです。USBスティックタイプの他、単体のチップタイプやM.2の拡張ボードタイプなどの提供形態が展開されており、近年では推論向けの専用チップも多く登場しています。

AIアクセラレータに求められる計算性能は、必要なタスクや用途によって異なりますが、計算性能に比例して消費電力は増える傾向です。エッジ（情報を活用する現場）側に適したアクセラレータとしては、低消費電力かつ高性能である必要があります。

AIアクセラレータの必要性とメリット

従来のコンピュータは、主要処理を担うCPUやMPUといったプロセッサと、それらを制御するソフトウェアで構成されています。マルチコアやマルチプロセッサなどの同時に実行できるシステムや、ベクトル演算のように並行的に命令を実行できる仕組みの開発などによって、プロセッサの性能向上が図られてきました。

しかし、近年のIT技術やAI技術の進化に伴うニーズの拡大に伴い、プロセッサの処理性能の限界を上回る必要性が高まっています。3D映像のリアルタイム解析や膨大なデータベースを使うディープラーニング（深層学習）など、求められる結果は高精度かつ複雑化の一途を辿っているのです。

そこで、少ない消費電力で高い並列計算を実行できるアクセラレータを用いることで、従来のプロセッサを上回る演算を迅速にこなす方法が注目されています。AIアクセラレータは、並行計算時間や消費電力といったコストを大幅に削減でき、エッジ側での活用にも向いており、有効活用によって一気にAI技術の浸透と拡大が進んでいくでしょう。

AIアクセラレータとAIチップの違い

AIアクセラレータと同じシーンで使われる言葉に「AIチップ」があります。AIアクセラレータがニューラルネットワークにおける特定の処理を高速化ためのハードウェアであるのに対し、AIチップはニューラルネットワークのモデルを使い、物体の画像などを学習・推定する半導体チップです。

AIチップの中には、積和演算器とメモリを集積したIC（集積回路）などAIアクセラレータとして用いられるものもあります。AIアクセラレータは、ヨーロッパや北米、中国などの海外製品が中心でしたが、最近は日本のDMP社やLeapMind社なども半導体メーカーとして知名度を上げてきました。

AIアクセラレータの種類

AIアクセラレータの種類として、汎用型と深層学習型の2つがあります。ここでは、各AIアクセラレータについて詳しく見ていきましょう。

汎用型

汎用型アクセラレータとは、プログラムを書き換えて多くの処理を行わせるためのAIアクセラレータです。汎用型には、GPUやVector Engineといったものが該当します。

CPUよりは汎用性において劣るものの、プログラム書き換えに対応できるプロセッサコアを所有する点が特徴です。消費電力やチップ面積が限定的なため、演算性能とメモリ性能のバランス配分によって、適した利用シーンや用途が変わります。

深層学習特化型

深層学習特化型アクセラレータは、名前の通り、画像認識などディープラーニングを中心とした用途で使われます。深層学習でボトルネックになりやすいコンボリューション（畳み込み）に特化した演算器を搭載し、演算器の搭載数や処理性能を向上させることが可能です。

Googleが開発したTPUが深層学習特化型に該当します。最近は、コンボリューション特化の演算器を搭載した深層学習特化型の性質を持つものも登場しました。

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AIアクセラレータの構成デバイス

AIアクセラレータを構成するデバイスにはいくつかの種類があり、各デバイスごとに推論処理性能やニューラルネットワークの汎用性といった特性が異なります。ここでは、4つのAIアクセラレータの構成デバイスについて見ていきましょう。

GPU

GPU（Graphics Process Unit）は、ディープラーニング向けアクセラレーターのうち最もスタンダードなデバイスです。一般的には、中央演算処理装置の主流であるCPU（Central Processing Unit）とあわせて用いられ、CPUの命令を受けてシンプルな行列演算を一気に並列演算処理するために使われます。

元は3Dグラフィック処理に使われる目的で開発されました。現在は、AIアクセラレータとして浸透しています。

ソフトウェアから容易に制御できる開発環境があり、生産量が多いため比較的安価に入手することが可能です。ただ、ベクトル演算に特化しているため汎用性は高くなく、消費電力が多い傾向があります。

GPGPU

GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units）とは、画像処理に特化したGPUを、より多くの分野に適応させるために汎用性を高めたデバイスです。GPUが持つ高速処理機能を、画像処理以外の用途に転用する目的で作られました。

分野によっては、パソコン用の安価なグラフィックスカードでも高価な並列計算機に匹敵する高速処理が可能です。近年はGPUメーカーでも、新たな市場としてGPGPUを意識している企業が増えており、GPGPUの支援機能やソフトウェア開発環境の開拓をスタートしています。

FPGA

FPGA（Field-Programmable Gate Array）は、産業分野で長年親しまれているデバイスです。論理回路を自由に組み込めるので、特定の処理を行う回路を構成できます。一般的な汎用ICでは実行できない特定の処理を行うために、ICの内部ロジックを組み替えるといった用途でも活用可能です。

GPUよりも処理能力は劣りやすいですが、柔軟性が高く、ほとんどの回路を実現できます。最適な回路を構成できれば消費電力も少なくて済む一方で、デバイスが高価な上、開発にも手間がかかるケースが多いでしょう。大量のサーバーが密集するクラウドやデータセンターなどで、採用が開始されています。

SoC

SoC（System-on-a-Chip）は、コンピュータ制御に必要なCPUを含むシステムが1つにまとめられたチップです。スマホに搭載されているスマホ用SoCが有名で、端末のスペック表やレビューなどで使われているのを見たことがある人も多いでしょう。

スマホSoCには、CPUに加えてカメラやディスプレイ、GPS、オーディオ、指紋センサーといったあらゆるシステムが搭載されています。多岐にわたるシステムを1つにまとめられているため、サイズの小型化や製造コスト・消費電力の削減、処理の高速化などがメリットです。

ただ、産業用としての生産するには製品サイクルが早く安定しにくい点や、調達ルートが限定的である点などが懸念点として挙げられます。

ASIC

ASIC（Application Specific Integrated Circuit）は日本語で「特定用途向け集積回路」という意味のカスタマイズされたデバイスです。専用製品は汎用品よりも何倍もの効率性が得られる上、消費電力も抑えられています。初期投資はかかりますが、数万個以上の大量生産により高性能かつ低価格を実現可能です。

ただ、FPGAのように購入後にロジックを書き換えることはできません。また、開発にも膨大な時間とコストを要するため、チップの開発から製造開始までの間にアルゴリズムが変化しているリスクが考えられます。

入手可能なAI専用チップは現時点では限られていますが、すでにドローンなどで採用実績があり、今後の発展や進化が期待できるでしょう。

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AIチップ・AIアクセラレータの市場動向

2021年のAIチップセットの世界市場は、81億USドルにも上ったことがわかっています。また、2022年から2030年までの予測期間内には、年平均成長率約35.9％で成長し、2030年には1417億6,000万USドルになる見込みです。

世界のAIチップセット市場は、さまざまな産業分野での応用が原動力となることが予測されます。処理データ量が急速に増加し、より効果的なシステムの需要が高まっており、AIチップセット市場のさらなる成長機会をもたらすでしょう。

また、AIチップとしてのAIアクセラレータを、開発ツールとセットで販売するメーカーが登場すれば、市場競争がさらに激しくなり、結果的に技術進化や性能向上をもたらす可能性があります。

USBで接続するAIアクセラレータデバイスも注目されている

USBで接続するAIアクセラレータデバイスの代表的な製品が、Intel社の「Neural Compute Stick 2」です。2018年に発売された当該製品はニューラルネットワークの推論処理に特化しており、前年発売のモデルに比べて8倍の性能を実現しています。

また、Googleが開発した専用ASIC「Coral USB Accelerator（Edge TPU）」は、エッジデバイスで機械学習を行うためのデバイスです。1枚の電子基板に最低限必要な要素を実装したシングルボードコンピュータの最新世代「Raspberry Pi4」と組み合わせた機械学習に使用可能です。