AI時代となりましたが、その立役者にはGPUがありました。……というか、GPGPUですね。
GPGPUは、General Purpose GPUの略称。GPUをグラフィックス用途だけでなく汎用的な用途に転用する概念のことです。
ここまでAI技術が急速に発展した裏には、このGPGPUの誕生と発展と無関係ではありません。
そして、特にNVIDIAのGPUが、ここまでAI分野で活躍しているのは、たくさんあるプロセッサメーカーで唯一、GPGPU対応に真剣に取り組んだのがNVIDIAだったからです。
CPUメーカーとしての顔を持つIntelやAMDは、演算用途には、どうしてもCPUを推していきたい裏事情がありました。また、開発部隊もCPU部門とGPU部門では強い交流もなかったようです。
逆に、NVIDIAは、2000年代、新規CPU開発などに取り組む余裕もなかったことから、GPUを演算目的に転用する技術開発に抵抗はそれほど強くはありませんでした。
このあたりの事情の詳細や経緯については、筆者のPC Watchでの連載に詳しいのでよかったら目を通してみてください（笑）。
・ためになる3Dグラフィックスの歴史(5)。DirectX 11から12へ。GPGPU概念の誕生
・ためになる3Dグラフィックスの歴史(6)。AI技術の進化にGPGPUがもてはやされる背景
時代は進んで、AIを動かすためのプロセッサは、推論アクセラレータとか、AIチップとか、ニューラルアクセラレータ、AIアクセラレータなど、いろんな呼び方であふれています。
それぞれ違った名前だとしても、中身に細部の違いがあったとしても大枠はだいたい同じです。
実体としては行列演算器なのです。
▲推論アクセラレータはなぜAIに必要なのか
本稿では推論アクセラレータと呼びますが、この推論アクセラレータの実装スタイルは、現在、大別して3つあります。
▲推論アクセラレータの3スタイル
1つはCPUの拡張命令スタイルとして実装されるもの。2つ目はGPU内部に統合されたスタイルのもの。そして3つ目。AIを動かすための専用チップの形のスタイルです。
細かく分ければもっとありますが、まあ、一般ユーザーの身近にある機器に載っている推論アクセラレータは、だいたいこの3つだといえます。
CPUの拡張命令で実装される推論アクセラレータは、CPUプログラムに直接、ニューラルネットワーク的な処理系を実装できるものです。軽量なものが主流で、実際のゲームなどでも、活用が始まっています。
GPUに搭載されているものは、映像処理からAIの学習用途まで幅広く使われています。演算形式もベクトルに行列を自在に組み合わせられため、汎用性に優れています。
さらにGPU側の充実した演算リソースも併用できるため、新スタイルのAI開発にも向いています。ただし、消費電力は大きくなりがちです。
NPUとも呼ばれることの多い、単体推論アクセラレータは、その単体推論アクセラレータに最適化されたAIを動作させることが得意です。
しかも、その動作時の消費電力効率は3スタイルで最強最良です。その代わり、汎用性や柔軟性はそれほど高くはありません。
そんな推論アクセラレータの特徴を歌ったのがこちらです。
膨大なデータを宇宙と捉えて、推論アクセラレータはそこを走って行く銀河鉄道っぽいな……ということで、そのあたりを意識して、作詞しています。
あの時代の歌は、フックラインに英語の歌詞が入るのが特徴的だったので、そんなスタイルを心がけました。
作曲AIにはMurekaを使い、1980年代の日本の歌謡曲になるよう、プロンプトを工夫しました。
今回の、寄稿にあたっては、より強い銀河鉄道風味を大盛りにして作詞をやり直し、さらに、作曲の方もSunoを用いてみました。
同じように1980年代になるようプロンプトを工夫しましたが、Sunoだと、どうしても近代チックになってしまいます。Sunoは、ちょっと歌がうますぎるのも原因かもしれません。
Murekaは良くも悪くも野暮ったいので、1980年代グループの再現にはおあつらえ向きかもしれません。
