ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情 第560回

Centaurの新製品はAIコプロセッサー内蔵のx86互換CPU　VIAのCPUロードマップ

AI推論に不向きというx86の弱点を補うため
AI向けコプロセッサーを内蔵

　CHA+Ncoreの開発動機は下の画像の通り。もともとのCHAは、ZhaoxinがKX-6000シリーズとして提供しているものの後継を目指したSoCだったようで、ターゲットはサーバー市場である。

CHA+Ncoreの開発動機。CHAそのものは汎用で特にAIに向けたものではなく、例えばEdge Compute Serverを構築したければ、44レーンのPCI ExpressにそれこそNVIDIAのTeslaを4枚装着して、あとは10GbEカードなどをやはりPCI Expressでつなぐといった形を想定していた模様

　といってもCentaurの場合は企業向けというよりも、エッジサーバーやクラウド向けで、どちらもそれほどの高い性能は必要ない。ここに向けて8コアのSoC構成だったのがオリジナルのCHAである。ただx86そのものはそもそもAIの推論に向いてないし、もっと言えば学習にも向いていない。

　ではどうするか、というのは各社各様である。AMDは「推論も学習もGPUでやった方が効率が良い」というスタンスで、今のところCPU側にそれを取り込む計画はない(と言いつつも、トレンドにあわせて少しづつサポートするデータ型を増やすといった対応はしているが)。

　逆に積極的なのがインテルで、AVX512のニューラルネットワーク拡張(AVX512VNNI)やCooper LakeでのBfloat16のサポートなど、本来AI処理に不向きなx86を力業で向く構造にしてしまっている。

　これに対してCentaurは、素直にAI向けコプロセッサーを内蔵するという方法を選択した。

インテルの方式は、AI処理にあわせてコアのロード/ストアー能力なども増やす必要があるため、コストパフォーマンスがよろしくない。その代わり、x86ですべて完結するというプログラミング上のメリットはある

　もちろんこの方式でもいろいろチャレンジはあるわけで、その結果としてCentaurはコストあたり最大の性能を第一目標、低いレイテンシーを第二目標に定めた。

Centaurの方式は、適切なIPがないのでコプロセッサーから作る必要があった

この目標はいかにもCentaurらしい。まずはコストを最小に、というのは初代のWinChip C6あたりから一貫している