Nvidia の「黄の法則」時代を明らかに: GPU AI 推論性能は 10 年間で 1,000 倍に向上

ムーアの法則が失効したかどうかが議論されると、NVIDIA は最近、「ファンの法則」に関連する技術記事を正式に公開しました。この記事ではトランジスタの数については言及していませんが、今後 10 年間で単一チップの AI 推論のパフォーマンスと効率は 1,000 倍以上増加すると考えています。

NVIDIA のチーフ サイエンティストである Bill Dally は、次世代テクノロジに対する NVIDIA の姿勢が「フアンの法則」に基づいていることを記事の中で明らかにしました。

いわゆる「黄の法則」の起源、NVIDIA は自分たちで発明したものではないと主張しています。この用語は IEEE Spectrum のレポートに由来し、後に多くのメディアで知られるようになりました。 NVIDIA が最近自社製品に実装したコンセプトは非常に興味深いもので、業界の未来を切り開く鍵となる可能性があります。

Bill Dally は、「Hot Chip 2023」でのスピーチの中で、NVIDIA が過去 10 年間でコンピューティング チップのパフォーマンスが 1,000 倍という驚くべき増加を経験したと指摘しました。この本によれば、ムーアの法則の枠組み内ではそのような改善を達成することは不可能であり、プロセスの削減はこの数字に何の影響も与えないという。さて、どうやってこの偉業を達成したのかと尋ねられるかもしれませんが、私の答えは、チップ開発よりも単一の「スタック」内のイノベーションを優先するということです

この声明を裏付けるために、NVIDIA は記事の中で、「ホッパー アーキテクチャ」の導入が「8 ビットおよび 16 ビットの浮動小数点および整数演算」を使用するため、巨大なパフォーマンス数値を示す決定的な要因となったと述べています。さらに、「Ampereアーキテクチャ」の導入により統計学習の性能が向上し、コンピューティングワークロードの性能が2倍に向上しました。さまざまなテクノロジーを接続するために、NVIDIA の「NVLINK」テクノロジーが役立ち、ついに x1000 のブレークスルーを達成しました。

NVIDIA は記事の中で、10 年間全体で 28 ナノメートル プロセスから 5 ナノメートル プロセスに切り替えたが、パフォーマンスは 2.5 倍しか向上しなかったと述べています。これは、チップが「縮小」するたびに、その性能が前年比で 2 倍向上するというムーアの法則に違反します。デイリー氏は、NVIDIA の将来は「フアンの法則」にかかっており、「フアンの法則」は業界の進歩にチャンスをもたらすだろうと述べた。

「コンピューター エンジニアになるには興味深い時期が来ています。業界の状況がこの事実を裏付けています。コンピューター業界は決定的な時期にあると言えます。すべては会社がどのような方向に向かうかにかかっています」とデイリー氏は言いました。チップとコンピューティングの開発に携わっています。」

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