NVIDIAは14日、都内にて「5G社会を加速させるGPUコンピューティング」と称したプレス向けブリーフィングを開催した。

同ブリーフィングには、米NVIDIAで通信業界におけるAIおよびアクセラレーテッドコンピューティングのグローバル責任者を務める、ソーマ・ヴェラユサム(Soma Velayutham)氏が登壇。

同氏は、GPUコンピューティングはテクノロジ業界に革命を起こしていると述べ、グラフィックス、HPC(高性能コンピューティング)に加え、1956年の発明から技術的な制約から「冬眠」していた技術だった人工知能(AI)も、GPUコンピューティングによって春を迎えたと説明。通信業界(テレコム)も同様であるとアピールした。

通信業界は、仕事や生活など多くのものを変革してきたと述べ、これからは5Gの時代に突入しさらに新たな変化をもたらすと述べた。

具体的な例としては、クラウドAI/AR、手術のアシストなどを行なうようなコーディネイテッドロボット、コネクテッドカー、スマートシティーなどを挙げた。

しかし、現在の通信業界においては、増加し続けるトラフィックとネットワークプロセッシングへの要求への対応が、大きな課題となっているという。

同氏は、通信業界の売上高は“ラッキーなら”フラットに推移すると予測されているのに対し、顧客あたりのトラフィックは年2倍の勢いで増加しており、ネットワークプロセッシングに至っては1年で6倍という、急激なペースで需要が増加していると説明。

そのため、AT&TやVodafone、ドコモ、KDDIといった企業は、動画のようなコンテンツ提供など、デジタルライフスタイルサービスを提供することで、土管業ではなく付加価値を提供するかたちへと転換しつつあり、そこに、ソリューション提供において市場リーダーであるNVIDIAの技術が採用され、主要な一部を占めているとした。

さらに、前述の課題に対して、通信業界は売上とコスト削減の両側面から対応しようとしているという。

コスト削減では、同氏は仮想化(VNF)、ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)、5Gを含む帯域の効率化、エッジコンピューティングの4つの技術を用いることで、2倍～3倍のコスト削減を実現できるとした。

しかし、それら4つを完璧に活用しても3倍のコスト削減でしかなく、スマートフォンが1カ月に1GB程度のトラフィック利用なのに対して、将来のスマートカーは50～500GBを消費すると紹介し、500倍にまで膨れ上がる需要に対し、数倍のコスト削減では追いつけないと述べた。

そこで、1年で10%程度の性能向上に留まっているCPUに対して、1年で2倍やそれ以上の性能向上を達成しているGPUが、その需要の解消に役目を果たせると紹介。

例として、HPC領域では同社が「スーパーチャージドコンピュータ」と称するGPUベースのスーパーコンピュータによって、大きな性能の飛躍が果たされたと述べた。

デュアルCPUサーバーなら、360kWを使って600台で発揮していたのと同じ性能を、GPUベースならGPUを4基搭載したサーバー30台で、48kWの消費電力で実現でき、コストは5分の1、スペースと電力は7分の1まで削減できたアピールした。

HPCだけでなく、深層学習や自動運転、ヘルスケアの分野でもNVIDIAは再発明を促してきたと語り、単なる「チップ製造業者」ではなく「プラットフォーム企業」として、エンジンやライブラリ、フレームワーク、アプリなどを、1つのアーキテクチャとCUDAの上で提供してきたとする。

同氏は、これまでNVIDIAが変革してきた業界と同様に、通信業界でも再発明や進化を促したいと述べ、通信業界の抱えるエキサイティングな課題を解決していきたいとした。

ネットワークの最適化は、通信事業者の膨大なデータをAIに学習させることで、アルゴリズム化して大きな最適化を行なえると述べ、仮想ネットワークへの移行においても、複雑な処理をCPUで処理すると性能が低下する場合があるのに対し、GPUで一部をアクセラレートすることで高速化できると説明。

5Gにおいては、SDNの採用が進むなかで、GPUで支援することで低遅延かつ帯域と効率の向上を果たせるとした。

通信業界でのパートナーには、SK TelecomやAT&T、ドコモなどがおり、Verizonの基地局最適化の事例では、深層学習の活用でネットワーク全体の品質を改善するとともに、事前に障害を予測し防ぐといった対処が可能となったという。

ライス大学との研究では、5Gにおけるスループット性能の比較で、Xeon Phi利用環境では103Mppsで15.65msの遅延だったのに対し、Texla V100環境なら995Mbpsで0.864msと、10倍の性能を実現できたと紹介。

これによって、8K動画の再生や、モバイルでVRを楽しめる時代が到来するとした。

同氏は、アクセラレータとしてのFPGAやASICに対する優位性については、開発言語の違いによる簡単さ、年々性能向上を続けるGPUなら、簡単に新たなGPUに入れ替えることが可能であるため、スケーラビリティに優れるといった点で、急激な需要増の進む通信業界では、FPGAやASICの消費電力における優位性を上回ると述べ、AIワークロードの処理が行なえる点も強みであると語った。