日本語訳:
CPUとGPU: AIにおける違い
序論: GPUアーキテクチャの理解
急速に進化するコンピューティングの世界において、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)は、人工知能(AI)およびマシンラーニング(ML)の分野において重要な要素として登場してきました。しかし、GPUとは一体何なのでしょうか。そしてなぜこれらの分野で不可欠なのでしょうか。
GPUの本質は、画像、ビデオ、3Dグラフィックスのレンダリングに必要な複雑な数学的計算を処理するために設計された特殊なタイプのプロセッサです。しかし、GPUの並列処理機能は、グラフィックス以外の分野、例えば科学計算、暗号通貨マイニング、そして特にAIおよびMLにおいても非常に重要となっています。
ディープラーニングおよびニューラルネットワークの台頭により、これらのモデルの膨大な計算要件に最適な並列処理アーキテクチャを持つGPUの需要が高まっています。本記事では、GPUのアーキテクチャを探り、CPUと比較し、AIの革新における重要な役割を検討します。
GPUアーキテクチャの概要: 並列処理のために設計された
GPUのユニークなアーキテクチャは、CPUとは一線を画し、並列処理機能を可能にしています。CPUは汎用コンピューティングに設計され、逐次処理に優れていますが、GPUは並列処理に最適化され、スループットに特化しています。
ストリーミングマルチプロセッサ: GPUの並列性の中心
GPUの並列処理能力の基盤は、ストリーミングマルチプロセッサ(SM)にあります。各SMには数百の単純なコアが含まれており、GPUは同時に数千のスレッドを実行できます。これはCPUが一般的に少数の複雑なコアを持ち、逐次処理に最適化されているのとは対照的です。
GPUアーキテクチャ図
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+---------------------.
```--+
| ストリーミング |
| マルチプロセッサ |
| (SMs) |
+-----------+-----------+
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+-----------v-----------+
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| 共有メモリ |
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+-----+------------+----+
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+-------------v+ +v-------------+
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| L1 キャッシュ L1 キャッシュ |
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+-------------+ +-------------+
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v v
+-----------+-----------+
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| L2 キャッシュ |
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+-----------+-----------+
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v
+-----------------------+
| |
| 高帯域幅メモリ |
| (HBM) |
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+-----------------------+シンプルなコアは、Single Instruction, Multiple Data (SIMD) と呼ばれる概念に基づいて、複数のデータ点に対して単一の操作を同時に実行するように設計されています。これにより、GPUは並列処理を効率的に行うことができ、グラフィックスレンダリングのように、同じ操作を何百万ものピクセルに適用する必要がある作業に適しています。
メモリ階層: 高帯域幅に最適化されている
数千もの演算コアにデータを供給し続けるために、GPUには膨大な量のメモリ帯域幅が必要です。これは以下のようなメモリ階層によって実現されています:
- 高帯域幅広帯域メモリ (HBM): GPUへのデータ転送に広いインターフェースを提供する積層メモリの一種。
- L2キャッシュ: すべてのSMがアクセスできる大きなシェアードキャッシュ。
- L1キャッシュ: 各SMにはよく使うデータへの高速アクセスのためのL1キャッシュがある。
- シェアードメモリ: SMの中のスレッド間で通信やデータ共有ができる高速なオンチップメモリ。
このメモリ階層は、GPUのコアを忙しく保ち、スループットを最適化するために設計されている。
CPUアーキテクチャとの比較
GPUは並列処理向けに設計されているのに対し、CPUはシリアル処理と汎用コンピューティングに最適化されている。主な違いは以下の通り:
- コアの数と複雑さ: CPUはより少数の複雑なコアを持つが、GPUは数千もの単純なコアを持つ。
- キャッシュサイズ: CPUはレイテンシを減らすために大きなキャッシュを持つが、GPUは小さなキャッシュで高帯域メモリに依存する。
- 制御ロジック: CPUは複雑なブランチ予測や命令の動的実行機能を持つが、GPUはより単純な制御ロジックである。
これらのアーキテクチャの違いは、CPUとGPUの異なる優先事項を反映している。CPUは低レイテンシと単一スレッドのパフォーマンスを重視するのに対し、GPUは高スループットと並列処理を重視する。
GPUの並列性: SIMTとワープ
GPUは、Single Instruction, Multiple Thread (SIMT)と呼ばれる独特の実行モデルによって大規模な並列性を実現する。このモデルでは、スレッドは"ワープ"または"ウェーブフロント"と呼ばれる単位にグループ化され、通常32または64個のスレッドから成る。ワープ内のすべてのスレッドが同じ命令を同時に実行するが、異なるデータに対して行う。
このモデルは、多くのデータポイントに対して同じ操作を行う必要がある、データ並列の問題に適している。一般的な例としては以下のようなものがある:
- グラフィックスレンダリング: 画面上の各ピクセルを独立に処理できるため、並列処理に適している。
- ディープラーニング: ニューラルネットワークの学習では、同じ操作を多数のデータに対して行う必要がある。大規模なデータセットに対する演算処理を並列化することで、GPUのコアを活用することができます。
SIMT実行モデルとワープベースの処理を活用することで、GPUは大規模な並列処理と高スループットを実現することができます。
GPUコンピューティングとGPGPU
GPUは当初グラフィックス処理用に設計されていましたが、並列処理能力の高さから汎用コンピューティングにも活用されるようになりました。これにより、Graphics Processing Units (GPGPU)の分野が発展してきました。
GPGPUの実現には、開発者がGPUの処理能力を非グラフィックス分野のタスクに活用できるようにするプログラミングモデルやAPIの開発が不可欠でした。主な GPGPU プラットフォームには以下のようなものがあります:
- NVIDIA CUDA: NVIDIAが開発したGPU向けのプログラミング用プラットフォーム
- OpenCL: GPUやCPU、FPGAなどの異種プラットフォームで並列プログラミングを行うためのオープンな標準
これらのプラットフォームは、GPUアーキテクチャの低レベルな詳細を理解することなく、並列処理コードをGPU上で実行できるようなアブストラクションやライブラリを提供しています。
GPGPUは以下のような分野で活用されています:
- 科学計算: 物理、化学、生物学などの分野で、シミュレーションやデータ解析などの計算集約的なタスクにGPUが活用されています。
- 仮想通貨マイニング: GPUの並列処理能力は、ビットコインやイーサリアムなどの仮想通貨の暗号化計算に適しています。
- 機械学習とAI: GPUは、膨大な並列計算を必要とする深層学習モデルの学習や推論に最適なプラットフォームとなっています。
GPGPUの発展により、より強力で柔軟なGPUアーキテクチャの開発や、CPUとGPUの緊密な連携が進んでいます。
機械学習とAIにおけるGPU
近年、GPUの最も重要な活用分野は機械学習とAIの分野です。機械学習とAIの分野において、GPUの並列処理能力は、深層学習に最適な計算需要に合っています。大規模なデータセットを使ってニューラルネットワークを学習させる深層学習は、計算集約的な作業です。
深層学習とニューラルネットワーク
深層学習は機械学習の一分野で、多層のニューラルネットワークを訓練することが含まれます。これらのネットワークは、データの階層的な表現を学習することができ、画像分類、自然言語処理、音声認識などの複雑な課題を実行することができます。
深層ニューラルネットワークの訓練は計算集約的な作業で、大規模なデータセットに対する行列演算やその他の演算を行う必要があります。ここでGPUが優れており、数千もの演算コアを使って並列処理を行うことで、CPUに比べて大幅に高速な訓練が可能になります。
GPUが深層学習に適している主な理由は以下の通りです:
- 高速な訓練時間: GPUを使えば、CPUに比べて深層ニューラルネットワークの訓練が大幅に高速になるため、より大きなモデルやデータセットを試すことができます。
- より大規模なモデル: 現代のGPUの大容量メモリと高帯域幅により、より大規模で複雑なニューラルネットワークの訓練が可能になり、難しい課題での性能向上につながります。
- 拡張性: 複数のGPUを組み合わせることで、さらに並列処理を強化し、より大規模なモデルやデータセットに対応できます。
GPUが深層学習に与えた影響は計り知れません。AlexNetからGPT-3に至る、AI分野の多くの最近の画期的な進歩は、GPUの大規模な並列処理能力によって実現されてきました。
AIに最適化されたGPUアーキテクチャ
AIにおけるGPU computing需要の高まりに伴い、GPUメーカーはマシンラーニングワークロードに最適化されたアーキテクチャの設計に取り組んでいます。特にNVIDIAは、Volta and Ampereアーキテクチャでこの潮流をリードしています。
これらのAI最適化GPUアーキテクチャの主な特徴は以下の通りです:
- Tensor Cores: 専用の演算ユニットで、深層学習の演算を高速化します。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
深層学習ワークロードの中核をなす行列乗算と畳み込み演算に最適化されたGPUアーキテクチャ。
- ミックスプレシジョン: FP16やBFLOAT16などの低精度データ型をサポートし、精度を犠牲にすることなく、トレーニングと推論を高速化できる。
- より大容量のメモリ: NVIDIA A100では最大80GBのHBM2eメモリを搭載し、より大規模なモデルのトレーニングが可能。
- 高速なインターコネクト: NVLinkやNVSwitchなどの高帯域インターコネクトにより、マルチGPUシステムでのGPU間通信を高速化。
これらのアーキテクチャ革新により、GPUがAIおよび深層学習ワークロードの主要プラットフォームとしての地位をさらに固めている。
GPUアーキテクチャの未来
AIやグラフィックス、ハイパフォーマンスコンピューティングの進歩に伴い、GPU計算需要が継続的に高まっていくため、GPUアーキテクチャはこれらの課題に対応すべく、さらに進化していくことが予想される。注目すべきいくつかの主要な傾向は以下の通りである。
並列性と専用化の向上
GPUメーカーは、AIやグラフィックスワークロード向けの専用ユニットを増やすなど、並列性をさらに高めたデザインを追求し続けるだろう。NVIDIAのHopperアーキテクチャでは、Hopper Transformer EngineやThread Block Clusterといった新機能が導入され、並列性と効率が向上している。
CPUとの統合の強化
GPUがコンピューティングワークロードの中心的な役割を担うようになるにつれ、CPUとGPUの統合がより強化されていくだろう。APUのようなヘテロジニアスアーキテクチャや、Intel CXLのようなCPUとアクセラレータ間の高帯域インターコネクトなどが、その形態の一例である。
他アーキテクチャとの競争
GPUがAIおよび並列コンピューティングの主要プラットフォームであり続けてきたが、FPGAやASICなどの他アーキテクチャからの競争にも直面することになるだろう。建築は、特定のワークロードに対してさらに高い効率性と専門性を発揮する可能性を秘めています。
持続可能性とエネルギー効率
GPU コンピューティングのエネルギー需要が増え続けるにつれ、持続可能性とエネルギー効率に対する関心が高まっていくでしょう。これには、チップ設計、冷却システム、電力供給の革新、さらには効率的なアルゴリズムやソフトウェアへの移行などが含まれます。
結論
GPU は、専用のグラフィックスプロセッサとしての起源から大きく進化してきました。現在、GPU は現代のコンピューティング環境において重要な要素となっており、ゲームやビジュアライゼーション、科学計算、人工知能など、さまざまな分野で活用されています。
GPU の並列アーキテクチャ、つまり数千もの単純なコアと高いメモリ帯域幅を持つことが、これらのワークロードの膨大な計算需要に最適に適合しています。AI の進歩をはじめとする分野の発展に伴い、GPU コンピューティングの需要が高まり続けるにつれ、GPU アーキテクチャも進化し続けていくでしょう。
GPGPU の台頭や GPU が深層学習に及ぼした影響、専用の AI アーキテクチャの開発、CPU との統合の推進など、GPU コンピューティングの未来は明るいものです。これからの展望を見ると、GPU がコンピューティングの未来を形作り、AI をはじめとする次世代の革新を実現する中心的な役割を果たし続けることは明らかです。