2023年に大きな話題となった生成AI。いよいよ、実用段階にまでAIが進化し、このテクノロジーの登場により、ビジネスにどんなインパクトがあるのか、大きな期待を抱いた方も多かったと思う。生産性向上、業務効率化、すなわちDXを進めるうえで、必須となるであろうAIをどのような形で使いこなせばよいのか、2024年度が始まる、今この時期に改めて考えてみる機会であるイベントが開催された。日本HP主催による「AIのビジネス導入と活用」セミナーでは、各界からの最新情報やAIを効果的に導入するコツなどを紹介する。ここでは、当日行われたセミナーの模様をダイジェストで紹介しようと思う。なお、こちらのセミナーは AMD の識者らによる対談形式で進行していたため、本レポートも同じ形式でお届けする。

取材：中山 一弘

日本AMD株式会社 コマーシャル営業本部 部長 楊 博光氏

日本AMD株式会社　コマーシャル営業本部　セールスエンジニアリング担当 マネージャー 関根 正人氏

AIでもシェア拡大を続ける AMD

楊：日本AMDの楊と申します。私はコマーシャル営業本部で、主に企業様の担当をさせていただいております。その私がなぜここにいるかというと、現在、企業様がAIに関して大変興味をお持ちいただいていており、日々の訪問先でもAIに関する質問をたくさんいただいております。そこで今日は、私が持っているAIに関するノウハウなどについて、できる限りみなさんにご紹介したいと思っています。また今日は私だけでは心細いので、弊社の誇る「カリスマエンジニア」である関根さんにもご同席いただきます。

関根：日本 AMD の関根です。セールスエンジニアリングを担当しております。AMD プロセッサーの良さを、テクノロジーの観点から訴求させていただいております。よろしくお願いします。

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楊：AIは大変なスピードで進化していますが、社会への広がりという点でも、これまでの技術よりも加速度的なものがあります。過去を振り返ってみると、「電話」という技術が5000万人のユーザーに利用されるようになるまでに、50年という時間を要しました。次にインターネットが同じ5000万人のユーザーに利用されるようになるまで要した時間は7年と言われています。

ところが、現在AIの代名詞のように言われることもある「ChatGPT」では、たった2か月間で1億人のユーザーにリーチしているのです。5Gの環境において、それだけのスピード感を持って、多くの処理を実行しているということになります。

経済効果に関しても、日本円で600兆円をあっという間に超えて、2030年までの成長率も40％近いものが見込まれています。みなさんの業務に関しても、少なくとも25％の簡素化が実現できるなど、少子高齢化のなかでも欠かせない技術となってくると思われます。

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楊：実際、IDCさんの調査結果なのですが、多くの企業さんがAIパソコンの導入について積極的に考えていらっしゃいます。AIパソコンの導入によって、ポジティブな生産性の向上を考えているということです。

弊社のプロセッサーには、昨年の製品からNPUを内蔵したものがあります。他の講演でも多く触れられていましたが、NPUを搭載することによってAI処理をより高速かつスムーズにできるようになっています。

最近では「バック・トゥ・オフィス」の流れもあるようですが、それが本当に企業やそこで働く人にとって最適であるかどうか、ということも考える必要があると思います。そういうときに、ワークライフバランスをうまく保っていくためのツールとして、AIが重要になってくるのではないか、と我々は認識しています。

またリモートワークなどでは、セキュリティについても考えていく必要があります。これまで登壇されたみなさんもおっしゃっていましたが、プライバシー保護の強化はとても大切です。さらにクラウド環境の利用についてですが、これも他の方々もおっしゃっていた通り、すべてをクラウドにあげる必要はないと思います。

クラウドを利用するということは、1円単位でお金がかかってくることです。さらになにか開発をしたいと思っても、承認が必要なケースや、時間と手間・コストがかかってくることになります。

AI PCというのは、そういった縛りを極力少なくして、生産性を向上させていけるものだと我々は考えています。そのAI PCについて、次に関根さんに詳しくお話ししていただきたいと思います。

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関根：現状でのAI処理は、ほとんどデータセンター側で行われています。モデルを作るためのトレーニングやチューニング、分散処理させてアウトプットデータを得るなどについても、多くをデータセンターでやらせています。

ただ、これらを全部データセンターでやらせたら大変な電力もかかるし、サーバー代も高いということになります。つまり、クラウドサービスを運営する会社は大変なコストがかかっているので、ユーザーのみなさんにそれなりの課金をしなければなりません。

これらを考えると、できる限りのところをローカルのパソコン側でやらせた方がいいのではないか、ということになります。ハイブリッドAIになれば、適材適所でデータセンター側でもパソコン側でも処理を行うことになります。これによって、いちいちデータをクラウド側に送って処理させ、戻ってくるまでの待ち時間も少なくなるので、低遅延化も期待できます。さらに、そもそも送るデータが少なくなるので、セキュリティやプライバシー保護の強化にもつながります。

ここで重要になってくるのが、従来のパソコンではAI処理がかなり重いものになってしまうため、AMD が昨年からリリースしている AMD Ryzen™ AI のようなAI向けのプロセッサーが必要です。 AMD Ryzen™ AI がどのようなプロセッサーかというと、CPUやGPUとは別にNPUを搭載している点で、x86系のプロセッサーとしては世界初のものになります。

昨年リリースしたのが7040シリーズですが、現在では8040シリーズがリリースされています。AMD としては、8040シリーズが2代目になります。

性能的にいうと昨年の AMD Ryzen™ 7040 シリーズプロセッサーでも、すでに10TOPSの性能を出しています。現在までにすでに数百万台の Ryzen-AI PC が出荷されているということになります。そして2024年1月には AMD Ryzen™ 8040 シリーズプロセッサーが登場し、このプロセッサーは16TOPSを叩き出すということになっています。

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関根：実は AMD は、すでに世の中に広範囲なAIデバイスを出しています。データセンター向けのGPUや、AMD EPYC™ プロセッサーがまずあります。 EPYC プロセッサーについては、推論処理に特化したライブラリなども充実していますので、そういう用途でも活用されています。

また、2年前に買収が完了した、 Xilinx社が持っていたAI専用のアクセラレーターカードがあります。これらも組み込み用デバイスに活用するなどしています。ロボティクスや自動運転などにも、これらのAI技術が利用されています。この Xilinx社のNPU “XDNA”を Ryzen に組み込んだのが、いまお話しした AMD Ryzen AI プロセッサーということになります。

NPUについて簡単に言うと、人間の脳を模したニューラルネットワークベースで、特に推論にフォーカスしたAI向けのプロセッサーになっています。低消費電力で、しかも高速に処理できるというのが最大の特徴になります。

AMD では小さな製品からパソコン、サーバー、クラウド向けといったロードマップを持っていますので、クライアントからクラウドまで幅広くXDNAというアーキテクチャを使っていくことができます。例えばスバルの新世代アイサイトにもこのプロセッサーが採用されており、安全性の向上や自動運転への応用などが期待されています。

AMDではCPU・GPU・NPUそれぞれの特徴を生かして、ある場面ではGPUに処理をやらせる場合もあるし、CPUに任せるときもあります。この3つをトータルでフル活用しながら、AI性能を向上させていくことを目指しています。この3つのコンビネーションを総称して、AMD Ryzen™ AI という呼び方をしています。競合他社との比較においても、AMD Ryzen AI プロセッサーは総合的に優秀な結果を叩き出しています。

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関根：実際にアプリケーションで利用する場面を想定しても、多くのアプリケーションの100以上の機能が AMD Ryzen AI プロセッサー上で動作します。もちろん、NPUだけではなくGPUもCPUも最適に動作するようになっているため、高速で快適な処理ができるものです。

生成AIに言葉や簡単な図形を指示するだけで、アーティスティックな描画をしてくれるアプリケーションなどを使ってみても、GPUなどはけっこうな処理をしているはずなのですが、AMD Ryzen AI プロセッサーではスムーズに動作することも体感できます。

「 Hugging Face 」というAIのモデルやデータを共有するための、オープンソースのプラットフォームがありますが、AMD では昨年パートナーシップを結びました。現時点でも6万以上のモデルがありますが、 AMD XDNA™ で動くように最適化された形でポストされているものも多く、みなさんも簡単に生成AIを楽しめるようになっています。

楊：さきほど関根さんが、100以上のアプリケーションが使えると言っていましたが、これらはどのように開発していけばいいのでしょうか。

関根：AIを開発する場合には、みなさんの多くが「 PyTorch 」「 TensorFlow 」「 ONNX 」などのオープンベースのAIフレームワークを使って開発されています。

実はこういったところでは、先ほどの「 Hugging Face 」もそうなのですが、トレーニング済みのAIのモデルがいっぱいポストされています。これを持ってきて、コンパイルして AMD Ryzen AI PC 上で動かすためのソフトウェアのスキームっていうのが出来上がっています。それが AMD Ryzen AI ソフトウェアプラットフォームになります。

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関根：AMD の最新モデルのなかでも、特に注目していただきたいのが、「 HP EliteBook 635 Aero G11 」という製品になります。ここには最新の AMD Ryzen™ 8040 シリーズが搭載されていてAI処理も抜群です。さらに、なんといっても1kgを切る重量ということで、Copilot キーも搭載しています。まずご検討する際の候補に乗せていただきたいモデルになっています。

AMD ではいち早く Ryzen AI のロードマップを発表させていただいております。

そのなかで年末に向けて、開発を進めているのが、第3世代の「 Strix Point 」になります。具体的なTOPS数はまだ記載しておりませんが、これまでの3倍になる予定となっています。

楊：我々 AMD は、いち早く AMD Ryzen™ AI という製品をもとに、AIパートナーの皆さまと1年くらい前から開発環境を構築させていただいております。冒頭でもお話しした通り、4分の1の業務が削減できるのが現在のスペック・状況となります。
これからもっと未来に、先ほど出てきたTOPSもそうですが、性能がものすごい勢いで成長していきます。なおかつ、性能だけではなく、より省電力性というのも求められてきます。

生産性を向上するためのアプリケーションの互換性であるとか、いろいろな開発環境も含めて、ソースコードをみてもなにが違うのかわからないくらいの、移行しやすい環境も整えていく予定です。
コストセービングのための環境などについても、HPさまとも協力しながら、さらに進めていこうと考えています。

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