AIトレーニングと推論の技術スタックを徹底解説：シリコンから知能まで
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AIトレーニングと推論の技術スタックを徹底解説：シリコンから知能まで
AI技術スタックは、ハードウェアとソフトウェアから構成される階層的アーキテクチャであり、現在のAI革命を支える柱である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：IOSG Ventures
人工知能の急速な発展は、複雑なインフラに支えられている。AI技術スタックとは、ハードウェアとソフトウェアからなる階層的アーキテクチャであり、現在のAI革命の柱となっている。ここでは、この技術スタックの主要なレイヤーを深く分析し、各レイヤーがAI開発および実装にどのように貢献しているかを説明する。最後に、これらの基礎知識を理解することの重要性について考察する。特に、DePIN（分散型物理インフラ）プロジェクト、例えばGPUネットワークなど、暗号資産（クリプト）とAIが交差する分野における機会を評価する際に、その重要性は際立つ。
1. ハードウェア層：シリコンの基盤
最も底辺にあるのが、AIに物理的な計算能力を提供するハードウェアである。
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CPU（中央演算処理装置）：計算の基本プロセッサであり、逐次処理タスクに優れている。汎用計算、データ前処理、小規模なAIタスク、その他コンポーネントの協調などに不可欠である。
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GPU（グラフィックス処理装置）：もともとグラフィックスレンダリング用に設計されたが、大量の単純な計算を同時に実行できる並列処理能力により、AIの重要な構成要素となった。この能力のおかげで、深層学習モデルのトレーニングが可能になり、GPUの進化がなければ現代のGPTモデルは実現できなかった。
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AIアクセラレータ：AIワークロード専用に設計されたチップ。一般的なAI操作に最適化されており、トレーニングおよび推論タスクに対して高性能かつ高効率を提供する。
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FPGA（現場プログラマブルゲートアレイ）：再プログラム可能な特性により柔軟性を提供。特定のAIタスクに合わせて最適化でき、特に低遅延が求められる推論シナリオに適している。
2. 基盤ソフトウェア：ミドルウェア
AI技術スタックにおいて、この層は非常に重要であり、上位のAIフレームワークと下位のハードウェアとの橋渡しを行う。CUDA、ROCm、OneAPI、SNPEなどの技術は、上位フレームワークと特定ハードウェアアーキテクチャ間の接続を強化し、パフォーマンス最適化を実現する。
NVIDIAの独自ソフトウェア層であるCUDAは、同社がAIハードウェア市場で台頭した基盤となった。NVIDIAのリーダーシップは、単にハードウェアの優位性だけでなく、ソフトウェアおよびエコシステム統合による強力なネットワーク効果を示している。
CUDAがこれほど大きな影響力を持つのは、AI技術スタックに深く組み込まれており、業界の事実上の標準となった最適化ライブラリ群を提供しているためである。このソフトウェアエコシステムは強力なネットワーク効果を生み出し、CUDAに精通したAI研究者や開発者が、学術界や産業界でのトレーニング中にその使用を広めている。
こうして生まれる好循環は、NVIDIAの市場リーダー地位をさらに強化する。CUDAベースのツールやライブラリのエコシステムが、AI実務者にとってますます不可欠なものとなるからだ。
このようなハードウェアとソフトウェアの共生関係は、NVIDIAがAI計算の最前線に君臨する地位を確固たるものにするだけでなく、通常は商品化されやすいハードウェア市場において珍しい、顕著な価格設定能力を企業に与えている。
CUDAの支配的地位と、競合他社の比較的影が薄い存在感は、参入障壁を高める一連の要因による。NVIDIAがGPUアクセラレーション計算分野で先行したことで、CUDAは競合が足場を固める前に強力なエコシステムを築くことができた。AMDやIntelといった競合が優れたハードウェアを持っていても、必要なライブラリやツールが不足しており、既存の技術スタックとのシームレスな統合ができない。これが、NVIDIA/CUDAと他の競合との間に大きな差を生んでいる。
3. コンパイラ：翻訳者
TVM（テンソル仮想マシン）、MLIR（多層中間表現）、PlaidMLは、さまざまなハードウェアアーキテクチャ上でAIワークロードを最適化する課題に対して、それぞれ異なる解決策を提供している。
TVMはワシントン大学の研究から生まれ、高性能GPUからリソース制限のあるエッジデバイスまで、さまざまなデバイス上で深層学習モデルを最適化できる能力で注目を集めた。その強みは、エンドツーエンドの最適化プロセスにあり、特に推論シナリオで有効である。NVIDIA製デバイスからAMD、Intelなどまで、ベンダーおよびハードウェアの違いを完全に抽象化することで、推論ワークロードを異なるハードウェア上でシームレスに実行できるようにする。
しかし、推論を超える領域では状況はより複雑になる。AIトレーニングにおけるハードウェア間代替計算という究極の目標は、まだ達成されていない。とはいえ、この分野には注目に値する取り組みがいくつか存在する。
GoogleのプロジェクトであるMLIRは、より根本的なアプローチを採用している。複数の抽象レベルに統一の中間表現を提供することで、推論およびトレーニング用途両方に対応するコンパイラインフラ全体を簡素化することを目指している。
現在Intelが主導するPlaidMLは、この競争におけるダークホース的存在だ。従来のAIアクセラレータ以外のアーキテクチャを含む多様なハードウェアアーキテクチャ間での移植性に焦点を当て、あらゆる計算プラットフォーム上でAIワークロードがシームレスに動作する未来を見据えている。
これらのコンパイラのいずれかが、技術スタックにうまく統合され、モデルのパフォーマンスに悪影響を与えず、開発者が追加の修正を必要としないならば、それはCUDAの城壁に大きな脅威となるだろう。しかし現時点では、MLIRおよびPlaidMLはまだ成熟しておらず、AI技術スタックに十分に統合されていないため、CUDAのリーダーシップに明らかな脅威を与えてはいない。
4. 分散計算：調整者
RayおよびHorovodは、AI分野における分散計算の二つの異なるアプローチを代表しており、大規模AIアプリケーションにおける拡張可能な処理という重要なニーズに対応している。
カリフォルニア大学バークレー校RISELabが開発したRayは、汎用的な分散計算フレームワークである。柔軟性に優れ、機械学習以外のさまざまなタイプのワークロードを分配できる。Rayのアクターに基づくモデルは、Pythonコードの並列化プロセスを大幅に簡素化しており、強化学習など、複雑で多様なワークフローを必要とするAIタスクに特に適している。
もともとUberが設計したHorovodは、深層学習の分散実装に特化している。複数のGPUおよびサーバーノード上で深層学習のトレーニングプロセスを拡張する、簡潔かつ効率的なソリューションを提供する。Horovodの特長は、ユーザーフレンドリーさとニューラルネットワークのデータ並列トレーニングへの最適化にあり、TensorFlowやPyTorchといった主要な深層学習フレームワークと完璧に統合できるため、開発者は大量のコード変更なしに既存のトレーニングコードを簡単に拡張できる。
5. 結論：暗号資産（クリプト）の視点から
分散型計算システムの構築を目指すDePINプロジェクトにとって、既存のAIスタックとの統合は極めて重要である。このような統合により、現在のAIワークフローやツールとの互換性が確保され、採用のハードルが低下する。
暗号資産分野では、現在のGPUネットワークは本質的に分散型GPUレンタルプラットフォームであり、より複雑な分散型AIインフラへ向かう初期段階の歩みと言える。これらのプラットフォームは、分散クラウドとして機能するというよりも、Airbnbのような市場に近い。特定の用途には有用だが、大規模AI開発を推進する上で鍵となる真の分散トレーニングをサポートするにはまだ不十分である。
現在の分散計算のスタンダードであるRayやHorovodは、グローバルな分散ネットワーク向けに設計されていない。実際に機能する分散ネットワークを構築するには、このレイヤーで新たなフレームワークを開発する必要がある。ある種の懐疑論者からは、Transformerモデルが学習中に密接な通信とグローバル関数の最適化を必要とするため、分散トレーニング手法と互換性がないとさえ言われている。一方で、楽観主義者たちは、グローバルに分散したハードウェアとよく連携できる新しい分散計算フレームワークの提案を試みている。Yottaはこうした問題に取り組もうとしているスタートアップの一例である。
NeuroMeshはさらに一歩進んでいる。機械学習プロセスを特別に革新的な方法で再設計している。グローバル損失関数の最適解を直接求める代わりに、予測符号化ネットワーク（PCN）を用いて局所的な誤差最小化の収束を探ることで、分散型AIトレーニングの根本的なボトルネックを解決している。
このアプローチは、前例のない並列化を実現するだけでなく、RTX 4090のようなコンシューマー向けGPUハードウェア上でのモデルトレーニングを可能にし、AIトレーニングの民主化を促進している。具体的には、4090 GPUの計算能力はH100と類似しているが、帯域幅の不足により、モデルトレーニング中には十分に活用されていない。PCNは帯域幅の重要性を低下させるため、こうした低コストGPUの利用が可能となり、著しいコスト削減と効率向上につながる可能性がある。
GenSynは、別の野心的な暗号AIスタートアップであり、一連のコンパイラ構築を目標としている。GenSynのコンパイラは、あらゆる種類の計算ハードウェアをAIワークロードにシームレスに利用できるようにする。たとえばTVMが推論に果たす役割のように、GenSynはモデルトレーニング用の同様のツールを構築しようとしている。
もし成功すれば、さまざまなハードウェアを効率的に活用することで、分散型AI計算ネットワークの能力を大幅に拡張し、より複雑で多様なAIタスクを処理できるようになる。この雄大なビジョンは、多様なハードウェアアーキテクチャ間での最適化の複雑さや高い技術的リスクからくる挑戦が伴うが、もし彼らがこのビジョンを実行し、異種システム間のパフォーマンス維持といった障壁を克服できれば、この技術はCUDAおよびNVIDIAの城壁を弱体化させる可能性がある。
推論に関しては、Hyperbolicのアプローチが、検証可能な推論と異種計算リソースの分散ネットワークを組み合わせた、比較的現実的な戦略を体現している。TVMのようなコンパイラ標準を利用することで、Hyperbolicは幅広いハードウェア構成を活用しつつ、パフォーマンスと信頼性を維持できる。NVIDIAからAMD、Intelに至るまで、コンシューマー向けハードウェアからハイエンドハードウェアまで、複数ベンダーのチップを統合できる。
こうした暗号AI交差点における進展は、AI計算がより分散化され、効率的で、誰にでもアクセスしやすくなる未来を予見させている。これらのプロジェクトの成功は、単に技術的優位性に依存するだけでなく、既存のAIワークフローとシームレスに統合できる能力、そしてAI実務者や企業の実際の懸念に対応できる能力にも左右される。
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