Ice LakeではGPUの性能が上がる
では10nm+に良い所はなにもないのかというとそうでもなく、とりあえずトランジスタ密度が上がることだけは間違いない。
この結果として、連載514回でも書いたように、131mm2程度のダイサイズで4つのSunny Coveコアに64EUのGPU、さらにはThunderbolt 3まで搭載が可能になっている。
実際、Edge AI向けプロセッサーとしては非常に強力な性能になっている。AI性能に関して言えば、連載514回の最後でWhiskey Lakeとの性能比がResNet-50で2.5倍なのは「メモリー帯域がより広いことが影響していると考えられる」と書いたが(これも間違いではないが)、もう1つおまけがあった。
Ice Lake世代ではGNA(Gaussian mixture model and Neural network Accelerator)と呼ばれる新しいアクセラレーターを搭載したことが明らかにされている。
このGNAは2017年のICASSPという学会で初めて発表されたもので、内部構造はニューラルネットワークでよく利用される処理に特化したSIMD演算のアクセラレーターとして良い。
AVX512に追加されたVNNI(Vector Neural Network Instructions)も効率は良いが、基本は「汎用」処理であり、特定の計算処理に限れば専用回路を搭載したほうがさらに効率が良くなる。
GNAは「現在広く使われている」処理を高効率で行なう専用アクセラレーターであり(そこから外れた処理は効率が良くない)、CPUコアの外に搭載される。先の2.5倍という性能は、このGNAの能力も貢献しているものと思われる。
こうしてみると、Ice Lakeはクライアント向けというよりは、むしろ組み込みのEdge AI向けに展開したほうが良さそうな気もするのだが、あいにくとそういう方向は製品展開的には許されていないようだ(そもそも現状のIce Lakeには組み込み向けのSKUが存在しない)。
かろうじてGPUに関して言えばそれなりに性能が出るようになっているので、これを売りにするしかないのが現状のIce Lakeの苦しい部分だ。
本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

この連載の記事
-
第890回
PC
Samsung「SF2P」の全貌! GAA最大の弱点であるPMOS性能低下を克服し、TSMC追撃へ準備万端 -
第889回
PC
なぜ巨大チップは歪んで壊れるのか? SK HynixのHBM4「MR-MUF」とTSMCのCoWoS-Lを襲う熱膨張の罠 -
第888回
PC
NVIDIA Rubin Ultra開発中止の真相! 180層CoWoS-Lの歪曲トラブルと、急造ラックNVL576に透ける苦肉の策 -
第887回
PC
AIなしではもはや限界 TSMCが明かすメモリー開発にAIが不可欠となった現実 -
第886回
PC
CFETの足を引っ張るPMOSを救え! imecが提案する新絶縁層と、あえて精度を緩める「Notch Alignment」の妙手 -
第885回
PC
TSMCも次世代「CFET」の全貌を披露! Forksheetスキップの背景と、世界最小6T SRAM実証で見えた2030年への布石 -
第884回
PC
Samsungが次世代CFETの試作に成功! IBMの10万ドル方式に対抗する、量産重視な「一括形成プロセス」のリアリティ -
第883回
PC
TSMCのA16プロセスの詳細が判明! 性能向上の主因はトランジスタではなく裏面電源供給(SPR)にあり? -
第882回
PC
IBMが0.7nmチップの製造に成功! 変態的CFET構造NanoStackの凄みと、あまりに高すぎる製造コストの壁 -
第881回
PC
同一周波数で消費電力18%削減! 進化した「Intel 18A-P」はどこが変わったのか? -
第880回
PC
次世代NVLinkの布石か? TSMCの光電融合技術「COUPE」がもたらすAIサーバーの光接続 - この連載の一覧へ











