AMDを退社したラジャ・コドゥリ氏は、インテルに就職し、新設されたコア＆ビジュアルコンピューティンググループを率いています。この新グループの目的は、インテルのハイエンドディスクリートグラフィックカードの開発です。
「インテルは本日、ラジャ・コドゥリ氏をインテルのチーフアーキテクト、新設コア＆ビジュアルコンピューティンググループのシニアバイスプレジデント、そしてエッジコンピューティングソリューションを推進する新たな取り組みのゼネラルマネージャーに任命したことを発表しました」とプレスリリースには記されている。「コドゥリ氏はこの役職で、幅広いコンピューティング分野向けのハイエンドのディスクリートグラフィックスソリューションを提供することで、PC市場向け統合グラフィックスにおけるインテルのリーディングポジションをさらに強化していくでしょう。」
この発表は、漠然としていると同時に、重要な意味も持ち合わせている。これは、IntelがGPU市場へのさらなる投資を行うことを示唆しており、Koduri氏はAMD時代よりも潤沢な予算を手にする可能性がある。しかし、このグループが具体的にどのような成果を上げるのかは不明だ。
リリースでは、コア＆ビジュアルコンピューティンググループは「エッジコンピューティングソリューションを推進するための新たな取り組み」であり、「クライアントおよびデータセンターセグメント、人工知能、そしてエッジコンピューティングのような新たな機会に向けたコンピューティング、グラフィックス、メディア、イメージング、マシンインテリジェンス機能において、差別化されたIPを統合・拡張する」と述べられています。これは非常に広範で、ほぼあらゆるものを意味する可能性があります。この言葉は確かに包括的（かつ曖昧）であり、ゲーム向けPCグラフィックスカードやAIデータセンター向けのGPUを示唆する（あるいは少なくとも排除するものではない）ほどです。
コドゥリ氏がAMDから優秀な人材をインテルに引き抜くのか、そしてどのように引き抜くのか、という疑問も残る。「もし」というのは、コドゥリ氏が新たにチームを編成する必要があるのか、それともインテルが既に構想を実現できるエンジニアを多数抱えているのかが不明瞭だからだ。そして「どのように」というのは、おそらく両社には競業避止義務契約が山積しているからだろう。
まだ多くの疑問が残っています。AMDには更なるコメントを求め、Intelにも、もしあれば、同社がすぐに提供できる詳細情報について問い合わせました。確かなのは、AMDが有力企業の一つを、最も手強い二大ライバル企業の一社に奪われたということです。
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ズームアウト
私たちが推測できることの一つは、なぜインテルがコドゥリにとって魅力的な進路だったのか、そしてインテルが明らかに長い間追い求めてきた新たな優秀な人材に関するリリースでインテルが何を主張しているのかということだ。
インテルが新しいディスクリートGPUの開発に取り組む中、クライアントGPU市場への進出はほぼ確実視されています。特に、これにより同社は規模を拡大し、競合他社の市場シェアを奪い取ることができるからです。言うまでもなく、インテルの統合型グラフィックスも、この新たなGPUへの注力から恩恵を受けるでしょう。ハイエンドデスクトップグラフィックス市場への新規参入は重要であり、これはインテルが目指す主要分野の一つです。しかし、NVIDIAの重点分野の変化からもわかるように、AIは今後数年間でさらに大きな収益を生み出すでしょう。
インテルは、1万1000人の人員削減という形で幕を開けた3年間の事業再編計画の9ヶ月目を迎えた。インテルは、着実に縮小を続ける主力市場であるデスクトップPC市場への依存度を下げるため、データセンター関連事業やIoT、自動運転といった新たな分野への事業多角化を進めている。これらの新たな注力分野は、それぞれ大きく異なるシリコンのユースケースを特徴としているものの、AIはそれら全てに共通する技術の一つである。インテルにとっておそらく最も重要なのは、AI主導のアーキテクチャが驚異的な速度でデータセンターを席巻していることだろう。そして、CPUはもはや最適なソリューションではない。
つまり、IntelはAIという「目の前にいる象」に何らかの形で対処する必要があり、実際に複数の選択肢を選択したのです。AIワークロードは、FPGA、ASIC、CPU、GPUなど、様々な形態のコンピューティングで実行できます。それぞれの形態には長所と短所がありますが、機械学習と推論においてGPUは最も柔軟な手段であると広く認識されています。
CPUはAIワークロードを実行できますが、データセンターにおいて重要な要素であるワット当たり性能の観点ではCPUほど効率的ではなく、他のソリューションに比べてパフォーマンスは大きく劣っています。AVX-512をどれだけ最適化しても、CPUがAIワークロードに最適なソリューションとして一気に台頭することはありません。ただし、AIベースの分析などのAIワークロードをオフピーク時に実行できるデータセンターでは、CPUは有用です。
Intelは、Xeon Phi Knights LandingやKnights Millなど、AIワークロード向けの自社開発ソリューションも提供しています。これらは、Larrabee（Intelの2度目の失敗したディスクリートGPU開発）の後継として誕生しました。繰り返しになりますが、これらのソリューションは非常に特殊なタスクを対象としているため、万能ではありません。
FPGAは、緊密に統合された低レイテンシソリューションにも適しているため、Intelによる最近のAlteraの買収はAIパズルの重要な要素となっています。カスタマイズ可能なソリューションについてさらに詳しく見てみると、ASICはAIワークロードにおいてワット当たりの性能が最も優れていますが、比較的狭い市場セグメントに対応しています。この点で、Intelは今年初めにNervanaを買収しました。
インテルは、自動運転やIoTなど、GPUの恩恵を最も受けられると考えられる他の分野にも進出しています。主に軽量な推論ワークロードで構成されるIoTデバイスのエッジ処理は、インテルの戦略の重要な部分を占めています。
これにより、インテルはXeon、Xeon Phi、FPGA、ASICといったAIポートフォリオにおいて、ほぼすべてのセグメントに対応するソリューションを揃えることができます。しかし、データセンターにおけるAIの優位性を特にNvidiaが占めていることを考えると、GPUの不足は大きな欠点です。インテルは、将来の大きな部分をデータセンター主導の収益に賭けており、AI市場におけるGPUの需要への対応は重要な役割を担っています。また、同社は新たに設立したIoT部門からも驚異的な収益成長を見込んでいます。IoTデバイスはデータをデータセンターに送り返すため、IoT部門はインテルの主力収益源と非常に補完的な関係にあります。
インテルには計画があるが、それを実現するには知恵と多額の投資が必要となる。Koduriは明らかに技術的課題の解決の第一歩だが、新設のコア＆ビジュアルコンピューティンググループの設立からもわかるように、インテルは新しいグラフィックスソリューションを市場に投入するために多額の投資を行う準備も整っている。インテルは現在、5つの主要な収益源となる事業部門を有しており、各セグメントの第3四半期売上高を見れば、各部門の規模の大きさが分かる。参考までに、プロセッサとグラフィックスの両方の売上高を含むAMDのコンピューティング＆グラフィックスグループ全体の売上高は、前四半期で8億1,900万ドルだった。
Intel には、EMIB など、データ センターからエッジまで幅広いデバイスに GPU を緊密に統合するのに役立つ補完的なテクノロジも多数あります。
Intel のプレスリリースでは、同社がこれらの主要セグメントのそれぞれで収益を向上するスケーラブルなソリューションを開発する予定であることが明確に述べられており、新しいコアおよびビジュアル コンピューティング グループの形成は、Intel にとってより大きなパズルの最後のピースとなるでしょう。
現時点では詳細はほとんど明らかにされていませんが、いくつかの重要な見本市への出展を控えているため、今後同社からより詳細な情報が発表されるものと期待されます。
デレク・フォレストはTom's Hardwareのフリーランスライターとして活躍していました。ゲーミングデスクトップとノートパソコンを中心に、ハードウェアのニュースやレビューを執筆していました。
