データセンター分野におけるNvidiaの優位性の一つは、AIやHPCコンピューティング向けの最先端GPUを提供しているだけでなく、自社のハードウェアとソフトウェアを用いてデータセンター全体のプロセッサ数を効率的に拡張できることです。自社のGPUが低速で、ソフトウェアスタックがNvidiaのCUDAほど普及していないとしたら、どうやってNvidiaに勝てるでしょうか？ 自社のスケールアウト機能を拡張すればいいのです。Science China Morning Postの報道によると、中国のGPUメーカーMoores Threadsはまさにこれを実現しています。
ムーア・スレッド社は、AI向けにKUAEデータセンターサーバーをアップグレードし、単一クラスターで最大1万基のGPUを接続できるようになりました。KUAEデータセンターサーバーは、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと実行向けに特別に設計された独自のMTLinkテクノロジーを使用して相互接続された8基のMTT S4000 GPUを統合しています。これらのGPUはMUSAアーキテクチャをベースとし、128基のテンソルコアと768GB/秒の帯域幅を備えた48GB GDDR6メモリを備えています。1万基のGPUクラスターは128万基のテンソルコアを搭載しますが、パフォーマンスのスケーリングは多くの要因に依存するため、実際のパフォーマンスは不明です。
この動きは、米国商務省のエンティティリストに掲載されているにもかかわらず、ムーアスレッド社がデータセンターAI機能の強化に取り組んでいることを浮き彫りにしています。ムーアスレッド社の製品は、当然のことながら、パフォーマンスの面でNVIDIAのGPUに遅れをとっています。2020年に発表されたNVIDIAのA100 80GB GPUでさえ、MTT S4000よりもはるかに優れた演算性能（624/1248 INT8 TOPS vs 200 INT8 TOPS）を提供しています。しかしながら、MTT S4000は無名のNVIDIA GPUに対して競争力があるという主張もあります。
ムーアスレッドはこれまで、中国移動（チャイナモバイル）、中国聯通（チャイナユニコム）、中国能源工程（チャイナエナジーエンジニアリング）、古林華覚ビッグデータテクノロジー（Gulin Huajue Big Data Technology）といった大手国営通信事業者と戦略的パートナーシップを結んできました。これらの提携は、3つの新たなコンピューティングクラスタープロジェクトの開発を目指しており、中国のAI能力をさらに向上させることを目指しています。
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アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
