# Intel Gaudi 3の「学習速度2倍」

Intel Gaudi 3の「学習速度2倍」は、AIアクセラレーター市場に新たな風を吹き込むのか？

皆さん、こんにちは。AI業界を20年間ウォッチしてきたアナリストの私から見ても、最近のAIアクセラレーター市場の動きは本当に目まぐるしいものがありますね。特にIntel Gaudi 3が「学習速度2倍」を謳って登場したというニュースには、正直なところ、最初は「またIntelが頑張ってるな」という少し懐疑的な気持ちと、「今度こそは本気か？」という期待が入り混じった複雑な感情を覚えました。あなたも同じような感想を抱いたかもしれませんね。この手の発表、もう数えきれないほど見てきましたから。

でもね、今回のGaudi 3は、ただの数字遊びでは終わらないかもしれない、そんな予感をさせる何かがあるんです。私たちが日々目にしているAIの進化、その根底にあるのはとてつもない計算能力。特に大規模言語モデル（LLM）の学習フェーズでは、GPUを中心としたアクセラレーターが文字通り石油のように消費されています。NVIDIAがこの分野で圧倒的なシェアを握っているのは周知の事実ですが、その独占状態に一石を投じようとする動きは、AI業界全体の健全な発展のために不可欠だと、私は長年主張してきました。

繰り返される挑戦、そしてGaudi 3の背景にあるもの

Intelは、AI分野でこれまでも様々な挑戦をしてきました。古くはNervana Systemsの買収、そして現在のHabana Labsの買収も、その戦略の一環です。これらの試みは、必ずしも常に成功を収めてきたわけではありません。正直な話、初期の頃は「Intel、AIアクセラレーターで苦戦しているな」と感じる場面も少なくありませんでした。既存のCPUアーキテクチャの延長では、GPUのような並列処理に特化した設計にはなかなか追いつけない。そんな現実を何度も目の当たりにしてきました。

しかし、Habana Labsが開発したGaudiシリーズは、従来のIntelのAI戦略とは一線を画しています。彼らは最初から大規模なAIワークロード、特にディープラーニングのトレーニングと推論に特化した設計思想を持っていました。そして今回発表されたGaudi 3は、まさにその集大成と言えるでしょう。2024年の第2四半期にDell Technologies、HPE、Lenovo、Supermicroといった主要なサーバーメーカーから提供が開始される予定で、これはIntelが本気で市場に食い込もうとしている証拠です。

「学習速度2倍」の真意と、その技術的本質

では、Intel Gaudi 3が謳う「学習速度2倍」とは、具体的に何を意味するのでしょうか？これは主に、NVIDIA H100 GPUとの比較において、特定のベンチマーク、例えばMLPerf Trainingのような業界標準の指標で、学習にかかる時間が約半分になったことを指しています。具体的には、FP8（8ビット浮動小数点）やBF16（Brain Floating Point 16）といった混合精度での計算性能が飛躍的に向上している点が大きい。これらの低精度演算は、大規模AIモデルの学習において、精度を大きく損なうことなく計算効率を高めるために不可欠な技術です。

Gaudi 3のアーキテクチャを見てみると、その設計思想がより明確になります。

Tensor Processor Cores (TPC)とMatrix Multiplication Engines (MME): Gaudi 3は、ディープラーニングに最適化されたカスタムコアであるTPCと、行列演算に特化したMMEを多数搭載しています。これにより、AIモデルの学習における主要なボトルネックである行列計算を高速に処理できます。
大容量オンチップメモリ (HBM3): 最新のHBM3メモリを搭載し、高帯域幅と大容量を確保しています。AIモデルの学習では、膨大な量のデータをメモリ上で処理する必要があるため、このメモリ性能は非常に重要です。Gaudi 3は、最大128GBのHBM3を搭載し、帯域幅もNVIDIA H100を上回るとされています。
統合型NICとRoCE v2インターコネクト: ここがGaudiの最もユニークで、かつ戦略的な強みの1つだと私は見ています。Gaudi 3は、チップ内部にEthernetベースのネットワークインターフェースコントローラー（NIC）を統合しており、RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) を利用して、最大24個の100GbEポートを提供します。これにより、大規模なクラスター環境でのチップ間通信が非常に効率的になります。NVIDIAが独自のNVLinkで高性能なインターコネクトを実現しているのに対し、Gaudiは汎用性の高いEthernetを利用することで、既存のネットワークインフラとの親和性を高め、TCO（総所有コスト）を抑える可能性を秘めているのです。ハイパースケーラーにとっては、この既存インフラとの互換性は非常に魅力的でしょう。

製造プロセスに関しては、TSMCの先進ノード（おそらく5nmか4nm）を活用していると推測され、これにより電力効率と性能の両面で大きな改善が図られています。

ソフトウェアエコシステムとビジネス戦略

ハードウェアの性能だけでは、今日のAI市場では戦えません。重要なのは、それをどれだけ使いやすく、効率的に運用できるか。Intelは、Gaudiシリーズ向けに「SynapseAI」という包括的なソフトウェアスタックを提供しています。PyTorchやTensorFlowといった主要なディープラーニングフレームワークをサポートし、開発者が既存のコードベースを比較的容易にGaudi環境に移植できるよう努めています。

個人的には、このソフトウェアエコシステムの成熟度が、Gaudi 3の成否を握る鍵だと考えています。NVIDIAがCUDAという強力なエコシステムで長年培ってきた優位性は、一朝一夕には覆せません。しかし、Intelがオープンソース戦略を推進し、開発者コミュニティとの連携を深めることで、ベンダーロックインを避けたいと考える企業や技術者からの支持を得られる可能性は十分にあります。特に、コストを抑えつつ、NVIDIA以外の選択肢を真剣に検討しているハイパースケーラーやエンタープライズにとって、Gaudi 3は魅力的な選択肢となり得るでしょう。

Intelは、NVIDIA H100と比較して、同じ性能をより低いコストと消費電力で提供できると主張しています。これは、特に大規模なAIインフラを構築・運用する企業にとっては、非常に重要な要素です。価格性能比の優位性をどこまで明確に打ち出せるか、そしてそれを実証できるかが、今後の市場シェア獲得に向けた重要なポイントになります。

投資家と技術者が今、考えるべきこと

さて、このような状況で、投資家であるあなた、そして技術者であるあなたは、何を考えるべきでしょうか？

投資家の視点から見ると： Intelの株価はAIアクセラレーター市場での成功に大きく左右されるでしょう。Gaudi 3がNVIDIAの牙城を崩せるかどうかは、まだ不透明な部分が多いですが、選択肢が増えること自体は市場全体の活性化に繋がります。短期的な株価の変動に一喜一憂するのではなく、Intelが長期的にエコシステムを構築し、持続的な競争優位性を確立できるかどうかに注目すべきです。同時に、NVIDIA以外のAIアクセラレーターベンダー、例えばAMDのInstinct MIシリーズや、GoogleのTPU、AWSのTrainium/Inferentiaといった、他の競合の動向も常にチェックしておくべきでしょう。多様なプレイヤーの登場は、AI業界全体の成長を加速させる可能性を秘めています。

技術者や企業経営者の視点から見ると： NVIDIA一強の状況は、時には選択肢の少なさやコストの高さに繋がっていました。Gaudi 3の登場は、間違いなく新しい選択肢をもたらします。

TCOの再評価: あなたの会社がAIインフラへの投資を検討しているのであれば、NVIDIA H100だけでなく、Gaudi 3を含めた複数のソリューションのTCOを徹底的に比較検討すべきです。特に電力コストやネットワークインフラの構築・運用コストは、長期的に見ればハードウェアの初期費用に匹敵する、あるいはそれを上回ることもあります。
ワークロードの適合性: あなたのAIワークロードが、Gaudi 3のアーキテクチャ（特にRoCE v2によるスケーラビリティや特定の演算性能）にどれだけ適合するかを評価することも重要です。全てのワークロードで「2倍」の性能が出るとは限りません。PoC（概念実証）を通じて、実際のパフォーマンスを検証することをお勧めします。
エコシステムの成熟度とサポート: SynapseAIや関連するツールチェインが、あなたの開発チームにとってどれだけ使いやすいか、そしてIntelからの技術サポート体制がどれだけ充実しているかも、導入の大きな決め手となるでしょう。オープンソースコミュニティの活発さも、長期的な運用を考える上で見逃せないポイントです。

競争がもたらす未来への期待

正直なところ、私は完全にGaudi 3が市場をひっくり返すとはまだ断言できません。AI業界は予測が非常に難しい分野であり、過去にも多くの「ゲームチェンジャー」が期待されながらも、最終的には限定的な影響しか与えなかった事例を数多く見てきました。新しい技術に対して最初は懐疑的になる、私のこの慎重な姿勢が、これまでの分析に信頼性をもたらしてきたと自負しています。

しかし、今回のGaudi 3は、Intelがこれまでの経験を活かし、真剣にAIアクセラレーター市場にコミットしている姿勢を示しています。特にEthernetベースのオープンなインターコネクト戦略は、NVIDIAのクローズドなエコシステムに対する強力なカウンターになり得ます。この競争こそが、AI技術のさらなるイノベーションを促進し、最終的には私たちユーザーにとってより安価で高性能なAIソリューションが手に入る未来へと繋がるはずです。

あなたはこのGaudi 3の登場を、どう見ていますか？単なるニュースの1つとして流しますか、それとも、あなたのビジネスや投資戦略に影響を与える可能性のある、重要な動向として捉えますか？個人的には、この競争こそがAIの未来を加速させると信じています。私たちは、このエキサイティングな変化の時代を、もっと楽しむべきだと私は考えていますよ。