Googleは、AI作業をサポートするために独自のArmベースのCPUを開発し、データセンターでのAI作業を強化するために、より強力なバージョンのTensor Processing Units (TPU) AIチップを導入しています。この新しいArmベースのCPUは「Axion」と名付けられ、GoogleのAIワークロードをサポートした後、今年後半にGoogle Cloudのビジネス顧客に提供される予定です。Axionチップは既にYouTubeの広告、Google Earth Engine、その他のGoogleサービスで使用されています。
Google Cloudのコンピュートおよび機械学習インフラの副社長兼ゼネラルマネージャーであるMark Lohmeyerによると、Axionはオープンな基盤に基づいており、Armをどこでも使用している顧客は、アプリの再設計や書き換えを行うことなく簡単にAxionを採用できるとのことです。Axion ArmベースのCPUは、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Dataproc、Dataflow、Cloud Batchなどのクラウドサービスで使用できるようになります。また、Axion ArmベースのCPUは、「一般的なArmチップ」よりも30％、Intelの既存のプロセッサよりも50％優れた性能を提供すると報告されています。
Googleはまた、AI加速タスクのためのNvidiaのGPUに代わる選択肢として使用されるTPU AIチップを更新しています。TPU v5pは、最も大きく要求の厳しい生成AIモデルのいくつかを訓練するために特別に設計された次世代アクセラレータであり、単一のTPU v5pポッドには、TPU v4ポッドに見られるチップの2倍以上にあたる8,960個のチップが含まれています。
Googleのこの発表は、Microsoftが独自のクラウドインフラ用のカスタムシリコンチップを発表した数ヶ月後、そしてAmazonがAWS上でGraviton3サーバーを使用できる独自のカスタムCPUを通じて何年にもわたってArmベースのサーバーを提供してきた後に行われました。Googleはこれらのチップを顧客に販売するのではなく、ビジネスがレンタルして使用できるクラウドサービスで利用可能にします。Googleのインハウスチップオペレーションを担当するエグゼクティブ、Amin Vahdatは、「素晴らしいハードウェア会社になることは、素晴らしいクラウド会社や世界の情報を整理する素晴らしい会社になることとは非常に異なる」と述べています。
Googleは、MicrosoftやAmazonと同様に、IntelやNvidiaなどのパートナーに依存することを減らし、AIおよびクラウドワークロードを動力するためのカスタムチップで彼らと競争することができるようになりました。
【ニュース解説】
GoogleがAI作業をサポートするために独自のArmベースのCPU「Axion」を開発し、データセンターでのAI作業を強化するためにTensor Processing Units (TPU) AIチップのより強力なバージョンを導入しました。この動きは、AI技術の急速な進化と普及に伴い、MicrosoftやAmazonといった大手企業との競争が激化している中で行われました。Axionチップは、YouTubeの広告やGoogle Earth Engineなど、既にGoogleの複数のサービスで活用されています。
Axionはオープンな基盤に基づいており、Armを使用している顧客はアプリの再設計や書き換えを行うことなく簡単にAxionを採用できるように設計されています。これにより、Google Compute EngineやGoogle Kubernetes Engineなどのクラウドサービスでの利用が可能になり、一般的なArmチップよりも30％、Intelのプロセッサよりも50％優れた性能を提供します。
また、GoogleはTPU AIチップも更新し、TPU v5pという次世代アクセラレータを導入しました。これは、生成AIモデルの訓練に特化しており、従来のモデルよりも大幅に多い8,960個のチップを含むポッドで構成されています。
このような独自チップの開発により、GoogleはIntelやNvidiaといった従来のパートナーへの依存を減らし、クラウドおよびAIワークロードのためのカスタムチップで競争する新たな道を切り開きました。これは、AI技術の発展に伴い、より高性能で効率的な計算リソースが必要とされる中で、Googleが自社の技術革新を加速させるための戦略的な一歩と言えます。
この動きは、AI分野における競争がさらに激化することを意味します。高性能なチップは、より複雑なAIモデルの訓練や推論を可能にし、これによりAI技術の応用範囲が広がります。しかし、このような技術の進歩は、エネルギー消費の増加や、特定の企業による市場の独占など、潜在的なリスクも伴います。また、AI技術の急速な発展は、規制や倫理的な問題に関する議論を加速させる可能性があります。
長期的には、Googleのこのような取り組みがAI技術の発展にどのように貢献するか、またそれが社会や経済にどのような影響を与えるかが注目されます。AI技術の進化は、医療、教育、製造業など、さまざまな分野での革新を促進する可能性がありますが、同時に、技術的な課題や倫理的な問題に対する解決策を見つけることが重要です。
from Google’s first Arm-based CPU will challenge Microsoft and Amazon in the AI race.
