エヌビディア＆インテル、アップルの新AIおよびHPC開発ツールでは不採用

Agam Shah オリジナル記事「Nvidia, Intel not Welcomed in New Apple AI and HPC Development Tools」

新しいMac開発ツールは、アップルの自社製チップを活用するため、HPCユーザーがインテルやエヌビディアの並列プログラミングフレームワークを使用する機能が制限されることになる。

アップルの最新プログラミングフレームワークであるXcode 16は、先ごろ開催されたWWDCカンファレンスで発表され、AIを活用してプログラミングやアプリケーションの統合をより簡単に実行できる多数の新機能が搭載されている。

しかし、Swiftプログラミング言語にも、コードを予測して補完できる「コード・コンプリート」などの新機能が追加されている。SwiftAssistと呼ばれるもう一つの機能は、コーディングに関する質問に答え、APIのサポートを行う。

アップルのPCは現在、GPU、CPU、AIチップを含む自社開発のアップルシリコンを採用している。MacはこれまでAMDとエヌビディアのx86チップとGPUに依存していたが、外部GPUはサポートされなくなった。これにより、Mac開発者はAIアプリケーションを書くための限られた環境しか提供されず、窮屈な状況に置かれることになった。

WWDCで、アップルは開発者に対して、機械学習モデルを自社製のCPU、GPU、ニューラルプロセッサを活用するCoreMLフォーマットに移行するよう促した。

	CoreML(出典:アップル)

CoreML Toolsと呼ばれるオープンソースのPythonパッケージは、PyTorchモデルをアップルのAIハードウェアで動作するように変換する。開発者はJAX、TensorFlow、またはMLXも使用できる。

インテルとエヌビディアは、MacOSのサポートに時間を費やしていない。インテルは、同社のOneAPI並列プログラミングフレームワークの最新バージョン2024でMacOSのサポートを取りやめた。

アップルはWWDCでより広範なAI計画を共有し、GoogleのTensor Processing UnitでLLMを訓練したことを明らかにした。

また、アップルは独自のプライベート・コンピューティング・クラウドを構築しており、これはGoogleのデータセンターでホスティングされる予定である。アップルは、AI戦略が電力効率に重点を置いているため、クラウドでのAIにエヌビディアのGPUは使用しない。エヌビディアのGPUは、より多くの電力を消費する大型のLLMでトレーニングと推論を実行する。

エヌビディアは、AIおよびHPC CUDAプログラミングツールのMacOSサポートを何年も前に打ち切っている。開発者は、Nvidia GPU用のアプリケーションを作成するには、LinuxまたはWindowsに切り替える必要がある。

CUDAは、Nvidiaのハードウェア上でAIアプリケーションを実行するために必要なツールを提供する。アップルと同様に、エヌビディアは顧客を自社のハードウェアおよびソフトウェアにロックダウンしようとしている。エヌビディアの開発ツールは、AI Enterpriseと呼ばれるスイートにパッケージ化されており、無料ではない。

アップルは、自社のGPU向けに最適化された「Metal」と呼ばれる独自のゲームおよびAIフレームワークを持っている。ごく一部の非常に古いAMDおよびエヌビディアのGPUがMetalをサポートしているが、現在ではもっぱらアップルの社内GPUに限定されている。

しかし、Mac開発者はクラウドでホストされているエヌビディアGPUを使用することができる。これは現在ではほとんどの場合当てはまる。クラウドプロバイダーは通常、PCのオペレーティングシステムに縛られることなく、エヌビディアGPU用の作業環境を提供している。