インテルCEO: 「業界全体がCUDA市場をなくそうという動機を持っている」

インテルCEO、AI分野でエヌビディアのCUDA技術を攻撃

• インテルCEOのパット・ゲルシンガーは、ニューヨーク市で開かれたイベントでインテル Core Ultra と第5世代 Xeon データセンターチップを発表し、AIでは推論技術が学習よりも重要になると主張した。
• ゲルシンガーは、エヌビディアのCUDAが学習分野で支配的ではあるものの永遠ではないと述べ、MLIR、Google、OpenAI などがAI学習をよりオープンにするために「Python的なプログラミングレイヤー」へ移行していると説明した。
• インテルは学習分野だけでなく推論分野でも競争力を備えており、モデルをうまく実行できるかどうかが重要だと強調した。

インテルのAI戦略とOpenVINO標準

• ゲルシンガーはOpenVINO標準を通じてインテルのAIへの取り組みを推進し、クラウドとPCで起こるハイブリッドコンピューティングの未来を予測した。
• インテルのデータセンターおよびAIグループの副社長であるサンドラ・リベラは、インテルがデータセンターからPCまでのスケールを基盤として、パートナー選択において有利になり得ると付け加えた。
• ゲルシンガーは、インテルがリーダーシップCPU、アクセラレータ、ファウンドリによってデータセンターAI市場の100%を巡って競争すると述べ、エヌビディア、AMD などとの商業的機会も追求すると言及した。

GN⁺の見解

• インテルCEOパット・ゲルシンガーの発言は、AI分野におけるエヌビディアのCUDA技術の支配力に挑む新たな試みを示している。これは、技術業界でよりオープンかつ標準化されたアプローチへ向かう動きの一環と見ることができる。
• インテルがAIの推論技術に重点を置いている戦略は、AI市場における新たな競争構図を予告している。これは、AIモデルの効率的な実行と活用により大きな価値を置く方向への変化を示唆している。
• OpenVINOのような標準を通じて、インテルがAI分野でどのように自らの立ち位置を強化しようとしているのかについての示唆を与えている。これは、技術の民主化とイノベーションの促進に寄与し得る。

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• CUDAの重要性に関する議論

  • CUDAは単にチップの生産速度の問題ではなく、ソフトウェアとエコシステムの問題である。競合他社はエコシステムと競争しなければならない。
  • 中古のMi100はeBayでA100とほぼ同等の性能を5分の1の価格で提供しているが、ソフトウェアの不一致のため、Nvidia GPUに比べて動かすのに多くの時間がかかる。
  • GoogleはXLAインターフェースを通じてPyTorchとの互換性を提供しており、Intelも似たような状況にある。
  • 競合他社はすべてのモデルをテストし、問題を解決するための大規模なテストスイートを構築しなければならない。
  • Intelは公開イニシアチブを発表して最小限のサポートしか提供しない傾向があり、OpenVinoは成功しない可能性が高い。一方でOpenAIのTritonのほうが人気がありそうに見える。

• NVIDIAのソフトウェアエンジニアリング戦略

  • NVIDIAのエンジニアの半数以上はソフトウェアエンジニアである。Jensenは数十年にわたって強力なソフトウェアスタックを構築してきた。
  • Intelが技術面と戦略面の両方に強いCEOを見つけるまでは、CUDAへの効果的な対抗策を組織するのは難しいだろう。

• CUDA代替への期待と現実

  • CUDAより優れたツール、エコシステム、プログラミング体験を提供できれば、誰にとっても利益になるだろう。
  • しかし現状では、OpenCLの失敗のような過去の試みを踏まえると、こうした主張はいささか滑稽でもある。
  • IntelとAMDはCUDAへの投資に比べてはるかに少ない労力しか注いでおらず、その結果は期待外れだ。

• CUDAの真の強みへの問い

  • CUDAの強みはハードウェアではなく、ソフトウェアエコシステムにある。
  • 大半のユーザーにとっては移行コストはそれほど大きくないかもしれないが、研究者や限界を押し広げる人々にとってはそうではないかもしれない。

• OpenCLベースの対抗策への批判

  • IntelとAMDはOpenCLを土台に同様の機能を提供するために何年も時間があったにもかかわらず、失敗した。

• CUDAから離れようとする動機の不足

  • ほとんどのモデルとツールは依然としてCUDAを使っており、AMDのNNミドルウェアが使われている様子はほとんど見られない。

• IntelとAMDのソフトウェア戦略の失敗

  • Intelは過去10年間ほとんど何もしておらず、数十億ドルをほとんど機能しないGPUに浪費した。
  • NvidiaはAIの進歩を支えることに成功裏に投資してきた。

• IntelとAMDのソフトウェア戦略への批判

  • Pat GelsingerとLisa Suはソフトウェアへの理解が不足しており、複雑なハードウェア向けソフトウェアをコミュニティ頼みで進めている。
  • Nvidiaはハードウェアとソフトウェアを一体で発展させてきており、CUDAのプログラミングモデルはかなり前からの大きな賭けだった。
  • IntelとAMDが根本的な変化を起こさない限り、ARMとNvidiaに敗れるだろう。

• Intel GPUへの期待

  • Nvidia GPUと同じコストで高性能なIntel GPU上でPyTorchがうまく動くなら、Intel GPUを購入したい。

• CUDA独占への批判

  • NVIDIAがCUDAの独占を維持しようとする動機は理解できるが、AMDやIntel、そのほかの企業が機会を逃したのも事実だ。
  • 技術的・能力的な障壁が特定のユースケースにおける事実上の独占を維持するとき、損をするのは消費者である.