インテル、エヌビディアのGPU不足から利益を得る

Doug Eadline オリジナル記事

エヌビディアのGPU不足により、顧客はその場しのぎのAIプロジェクトを開始するために山ほどあるスクラップを探しており、インテルはその恩恵を受けている。AIプロジェクトの迅速な実施を求める顧客は、GPUに代わるものを探していると、インテルの最高財務責任者（CFO）であるデビッド・ジンスナー氏は、シティ・グローバル・テクノロジー・カンファレンスでの金融アナリストとの会合で語った。

「GPUを入手する上での課題は、代替案としてGaudiを検討する顧客が増えていることです。さらに、価格面でも優れており、より魅力的です」とジンスナー氏は述べた。

ジンスナー氏はまた、GaudiとGaudi2チップは出荷されており、Gaudi3は “合理的な期間 “で出てくると述べた。

先月の決算説明会でパット・ゲルシンガーCEOは、同社にはAIチップのための10億ドルのパイプラインがあると述べた。ジンズナーCEOは、このパイプラインはインテルが確保したAIチップの受注とは関係なく、「潜在的にビジネスが期待できる顧客で、何らかの関心を示している人たちのことです。我々は、それを実際のドルに換算してカウントしています」と述べた。

インテルは、直近の四半期に135億1,000万ドルの収益を計上し、前年同期比101％増となったエヌビディアに比べ、GPU技術で何年も遅れをとっていると考えられている。エヌビディアのAIブレークスルーは、同社を市場のリーダーにし、インテルとAMDを埃の中に置き去りにした。エヌビディアの時価総額は1兆1400億ドルで、インテルは1600億ドルだ。

「その（AIの）仕事をするためにGPUのニーズがあります。CPUがあるからこそ、我々はその恩恵を受けているのだと思います」とジンスナー氏。

エヌビディアH100 GPUの多くは、DDR5メモリをサポートするインテルのサファイア・ラピッズ・チップと並んで搭載されている。 しかし、大規模言語モデル向けのGPUに多くの資金が流れており、インテルの収益は今後数四半期にわたって悪化し続けるだろう。

「これは、データセンター・ビジネスの売上から少し風穴を開けることになり、第3四半期と第4四半期がこれまでよりも穏やかなものになると考える理由の一部になっています」と、ジンスナー氏は語った。今後、インテルはエヌビディアに対抗するため、競争力のあるAI製品ラインナップを構築している。

「2024年には、GaudiとCPUを一緒にドライブすることになるでしょう。最終的には、2025年にFalcon Shore GPU製品を発表することになるだろう。その多くは、ソフトウェアのエコシステムを構築することです」とジンスナー氏は語った。インテルは、ディスクリートAIチップGaudiをFalcon Shores GPUに統合することで、最速AIチップに関する混乱を減らそうとしている。

「何が起こるかというと、GaudiはFalcon Shoresに統合される 」とジンズナー氏は言い、「1つの製品提供になる 」と付け加えた。これにより、インテル最速のAIチップは1つの製品にまとめられ、顧客はGaudiとFalcon Shoresのどちらを中心にAIコンピューティングを構築すべきかの混乱を減らすことができる。

Gaudi機能を内蔵した汎用Falcon Shoresは、エヌビディアのGPUに対抗するものとして位置づけられている。H100と同様、Falcon Shoresは一般的なコンピューティングをサポートするが、データのパターンや傾向から結論を導き出すことに特化した低精度演算機能も備えている。

Gaudiのラインナップは、クラウドではなく、社内や管理された環境でAIリグを構築したいと考えている顧客もターゲットにしているとジンスナー氏は述べた。

	インテル Gaudi 2 AIプロセッサー（出典：インテル）

「インターネット全体をスクラブする必要があるような、本当に大きなパラメーターのトレーニングを超えて、より限定された環境、特にオンプレミスの検索で見始めると、競合他社のものと同等の実際のパフォーマンスレベルを間違いなく持っています」とジンスナー氏は言う。

GaudiはAIから有意義な収益を上げる必要があり、まだ何年もかかる可能性がある。顧客はまだ購入を決める前にチップをテストしている。

Supermicroのような企業は、Gaudiチップを搭載したサーバーを提供している。また、インテルは中国のサーバーメーカーに改良型Gaudi2チップの出荷を開始している。

しかし、Gaudiを使用するには、既製品を購入して使用するよりも多くの手間がかかる。ASIC（特定用途向け集積チップ）であるGaudiチップ上で最も高速に動作するように、ソフトウェアスタックとモデルを適合させる必要がある。ASICは通常、固定されたタスクを実行し、柔軟性がない。

Gaudiチップもクラウドでテストすることは容易ではない。インテル・デベロッパー・クラウド、Genesis、AWSインスタンスでは利用可能だ。Huggingfaceは、1760億パラメーターのBloomzモデル用に最適化されたGaudi2をホストしており、その使用は制限されている。

それに比べると、エヌビディアGPUは実行しやすい。ほとんどのモデルはCuDNN（CUDAディープ・ニューラル・ネットワーク）と一緒に動作するように設計されており、CuDNNはA100とH100チップ上のAI実装を駆動する基礎ライブラリである。インテルは、汎用チップであるFalcon Shoresでその域に達するだろう。

その結果、顧客はGaudiチップを買うためにインテルに列をなしているわけではない。その代わりに、インテルは手を差し伸べ、顧客にGaudiチップの価値を証明している。

「これは勢いをつけなければならないことのひとつでしょう。四半期ごとに……収益を上げることができるでしょうし、力強さも見られます。来年は重要な数字になると思います」とジンスナー氏は言う。ジンスナー氏は、インテルが検索用の学習済み大規模言語モデルをセキュアな環境で実装したかったボストン・コンサルティング・グループのために、Gaudi AIコンピューティング環境を立ち上げた例を挙げた。

「ボストン・コンサルティングと話を始めてから12週間ほどで実現したと思います」とジンスナー氏は語った。「彼らはこれを顧客基盤に活用する真の機会を見ています。」インテルは依然としてAIを、クラウド、オンプレミス、エッジで異なる用途を持つワークロードと見なしている。しかし、同社にとってより大きなAIの機会はクラウドの外にある。

「クラウドから遠ざかれば遠ざかるほど、チャンスは大きくなります。なぜなら、クラウド・サービス・プロバイダーにとって有効なアーキテクチャは、これらのシステムのコストや電力使用量の点で、企業顧客にとって有効なアーキテクチャではないからです」とジンスナー氏は言う。

インテルは、顧客のハードウェア要件を把握し、AIのハードウェアとソフトウェアを販売に組み入れるというトップ・ボトム・アプローチを用いることができる、とジンスナー氏は述べた。

インテルは、今月末にサンノゼで開催されるインテル・イノベーション・カンファレンスで、AIのみに焦点を当てる予定だ。