ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情 第717回

要求にあわせて構成を変更できるSynopsysのARCシリーズ　AIプロセッサーの昨今

性能/消費電力比はJetson AGX Xavierのほぼ70倍

　話が逸れたので元に戻すと、NPX6はさまざまなネットワークを利用することが前提なので、なるべく柔軟性を保つように工夫されている。

この柔軟性は、例えばアクティベーションとしてはReLU/Leaky-ReLU/ReLU6/ReLU1/PReLU/Sigmond/Tanh/Swish/H-swish/Mish/GELU/GLUといったさまざまなものがすでに利用可能で、さらに今後登場するものにも対応できるとしている

　もちろんこれはハードウェアだけでは実現は難しく、Synopsysが提供するMetaWare MX Development Toolkitと呼ばれるソフトウェアと併用することで可能になっているわけだが。この中にはニューラルネットワーク向けのSDKも含まれており、既存のフレームワークをTOCA向けに変換するコンパイラと、それをVPXなりNPXなりで動かすためのランタイムが含まれている。

　では実際にどの程度の性能が出るのか？　ということで、同社のEV7xで動かしていたネットワークをNPX6に持ってきたときの性能を示したのが下の画像だ。

EV7も最大構成では1万4080個のMACが利用可能な構成になっており、こちらも性能はそれほど低くはないのだが

　EV7は3520MAC、NPX6は4090MACの構成で、どちらも1GHz駆動、L2なしという状況で比較したものだが、おおむね2倍の性能となっている。ただこれでは性能がわかりずらいので、他社のAIチップと比較したのが下の画像だ。

他社のAIチップと比較したもの。ただこれ、オンチップでSRAMを1536MB(64MB×24)実装した場合のシミュレーションではないのか？　という気がしてならない。現実的にはチップとして成立しない気がする

　こちらは96K、つまりNPX6の最大構成の場合で、7nmプロセスで1GHz駆動にした場合のシミュレーションデータであるが、NVIDIAのGPUやQualcommのCloud AI 100と比較しても、圧倒的な性能/消費電力比(NVIDIAのJetson AGX Xavierのほぼ70倍)を実現できる、としている。

　SynopsysはあくまでもIPを売る立場なので、これを半導体ベンダーが入手して自社製品に組み込む形で世の中に出るわけで、今のところ明示的にこれを採用した例というのは筆者は聞いたことがない。2022年に発表されたIPなので、早くても今年中に出れば御の字で、実際は登場しても来年以降だろう。

　要求される性能にあわせて構成を変更できる、というのが利点ではあるのだが、やや性能とダイサイズのトレードオフが厳しそうな感じに見えるのは筆者だけだろうか？　ただ先ほども書いたがチップレットなり3D構造なりにすればこのあたりは緩和されるので、それなりに性能が必要となる自動車の自動運転向けなどに、あるいは今後採用例が紹介されるかもしれない。