Blaize、AIワークロード向けGraph Streaming Processor（GSP）を発表

東京 — AIアクセラレーター企業のBlaize（旧ThinCI）は、完全プログラマブルなGraph Streaming Processor（GSP）が2020年第2四半期に量産開始すると発表しました。

設立6年のスタートアップは、消費電力やベンチマークデータなどの詳細仕様を非公開としています。しかし、2018年中盤にテープアウトし、Linuxベースのエンクロージャで動作するテストチップが、過去1年間で世界16のパイロットプロジェクトに導入済みだと、CEO兼共同創業者のDinakar Munagala氏は述べています。

BlaizeはGSPを、ダイレクトグラフ処理を実行し、タスクグラフをオンチップで管理・実行し、タスクレベルの並列性を実現するアーキテクチャと特徴づけています。要するに、GPU、CPU、DSPが効率的に処理できなかったAIワークロードに対応するものです。

業界アナリストは、この提案が他のAIプロセッサベンダーから聞き慣れた主張と類似していると指摘しています。

Tirias ResearchのプリンシパルアナリストKevin Krewell氏は、「ThinCIについては少し知っているが、アーキテクチャのピッチは受けていない。名前を変えてくれてよかった」とコメントしています。

スライドデッキにGSPアーキテクチャの技術詳細が不足していることで、アナリストの間にフラストレーションと懐疑的な見方が広がっています。Munagala氏は、2020年第1四半期に包括的な情報公開を約束しています。

GSPアーキテクチャのハイレベルブロック図

GSPアーキテクチャは、グラフストリーミングプロセッサのアレイ、専用数学プロセッサ、ハードウェア制御、各種データキャッシュで構成。同社は「真のタスクレベル並列性、オフチップメモリの最小使用、深さ優先ハードウェアグラフスケジューリング、完全プログラマブルアーキテクチャ」を実現すると主張。（出典：Blaize）

適格ベンダーリストへの登録

Blaizeにとっての朗報は、Munagala氏によると、GSPをすでに使用している初期採用企業の名簿が増えていることです。過去1年間、BlaizeはGSP搭載のデスクトップユニットを出荷済み。電源ソケットに挿し、Ethernetで接続可能。データサイエンティスト、ソフトウェア/ハードウェア開発者が、GSPによるシステムレベル機能をすでに評価中です。

8,700万ドルの資金調達を完了し、Denso、Daimler、Magnaなどの初期投資家・パートナーが支援。「自動車セグメントから数年前から収益を上げている」とMunagala氏。

テープアウト済みチップを持つ多くのスタートアップは「次に何をするか」というジレンマに直面します。Blaizeの戦略的ビジネス開発担当VPであるRichard Terrill氏はEE Timesに対し、「その段階は1年前にクリアした」と語っています。

Blaizeは、カリフォルニア、インド、英国で計325名のエンジニアリングチームを強化し、インフラ拡充に注力。新施設への移転と、日本およびEMEAでのフィールドアプリケーションエンジニアの採用を進めています。「モメンタムを維持している」とMunagala氏。

BlaizeにとってGSPビジネスは、もはやスペックシートでの競争ではありません。顧客が実アプリケーションでGSPをどう活用するかを理解し、その文脈でのシステムレベル消費電力を測定することが重要です。

Blaizeは物流の最終調整、車載認定の取得、内部プロセスとドキュメントの認証基準適合に注力。「監査プロセスを完了し、ある自動車顧客の承認済み適格ベンダーリストに登録された」とMunagala氏。このマイルストーンは、実績ある長寿命パートナーを好む自動車メーカーとTier-1サプライヤーにとって極めて重要です。

英国（Kings LangleyとLeeds）で30名のエンジニアを採用し、自動車製品開発に注力。MIPSでMobileye向けMIPSベースASICに携わった高度な資格を持つメンバーで構成され、深いドメイン専門知識を持っています。

グラフコンピューティング

AIには多くのニューラルネットワークタイプがありますが、「すべてのニューラルネットワークはグラフベース」とMunagala氏は説明。理論上、開発者は複数のニューラルネットワークとワークフロー全体を単一アーキテクチャ上に構築可能。だからこそGSPのマーケティングスローガンは「100%グラフネイティブ」です。

グラフコンピューティング分野では、Graphcore、Mythic、最近閉鎖したWave Computingなども、データフローグラフのAI処理向け最適化とコンパイルを議論しています。

Terrill氏は「グラフコンピューティングには60年以上の歴史がある」と指摘。

Munagala氏によると、Blaize GSPは他のグラフベースデータフロープロセッサと3点で差別化されます。第一に、幅広いタスクを処理できる完全プログラマブル。第二に、「単一クロックサイクルで」動的に再プログラミング可能。第三に、ストリーミングを統合してレイテンシを最小化。データストリーミング機構により非計算データ移動を削減・排除し、大幅な効率向上を実現。

逐次実行処理

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GSPアーキテクチャのグラフネイティブ設計により、外部DRAMへのデータ移動を最小化。初期入力と最終出力のみが外部メモリを必要とし、中間データはオンチップに留まるため、メモリ帯域幅と消費電力を大幅に削減。

グラフストリーミング実行処理

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Blaizeシステムの目標は「可能な限り最低レイテンシ、メモリ要件の削減、チップ・ボード・システムレベルでのエネルギー需要の最小化」です。

Blaizeのグラフコンピューティング設計が特許で守れるかとの質問に、Munagala氏は「自社の特許ポートフォリオに自信がある。複数の特許を取得済みで、さらなる出願中。数年間の集中研究を反映している」と回答。