[技術解説]

2019年11月11日(月)五味 明子（ITジャーナリスト／IT Leaders編集委員）

リスト

　GPU分野のマーケットリーダーのエヌビディアが戦略的な製品を投入する。「Jetson Xavier NX」（写真1・2）は、Jetsonファミリーで最小の「Jetson Nano」と同じサイズ（45mm×70mm）で完全ピン互換を実現しつつ、GPUには最上位シリーズ「Jetson AGX Xavier」と同じVotlta Tensorコア（384コア）を搭載。にもかからわず、価格は399ドルとAGXよりも大幅に抑えられている。

写真1：NVIDIA Jetson Xavier NXモジュール（出典：米エヌビディア）
拡大画像表示

写真2：Jetson Xavier NXのスペック。GPUに384コアのVoltaを搭載し、高パフォーマンスを実現している（出典：米エヌビディア）
拡大画像表示

　米エヌビディア（NVIDIA）アクセラレーティッドコンピューティング製品マネジメント担当ディレクターのパレシュ・カーリャ（Paresh Kharya）氏は、「新製品は既存のNanoとAGXのそれぞれの長所、つまりNanoの小ささとAGXのパワーを同時に実現したシングルユニファイドアーキテクチャ。これでエッジコンピューティングにおける当社の優位性がより高まった」とアピールする。

　Jetson Xavier NXが加わったことにより、Jetsonファミリーのラインアップは全部で4シリーズとなった（写真3）。

写真3：Jetsonファミリのラインアップ一覧。新製品のNXは最小モデルのNanoと同じサイズながら、パフォーマンスや省電力性能はTX2より15倍の6TFLOPSを実現するなど、最上位モデルのAGXに比肩する
拡大画像表示

AIエッジコンピューティングの台頭と汎用CPU/GPUの課題

　米エヌビディア オートモーティブ事業担当バイスプレジデントのロブ・チョンガー（Rob Csongor）氏はNXが適している分野として、「ドローンなど自律動作型マシン」「高解像度センサー」「ビデオアナリティクス」「組み込みデバイス」の4つを挙げる。これらのマシンが多く使われている医療や製造業の現場では、AIワークロードの一部をエッジデバイスで実行するエッジコンピューティングへの期待が強い。

　これまでの一般的なAIワークロードは、データ収集、学習、モデル作成、推論といった一連のサイクルをクラウド上で完結させていたケースが多かったが、よりスピーディな処理と生産性の向上を求めるユーザーのニーズにより、クラウド上で学習・作成したモデルをデバイスにデプロイし、推論をデバイス上で行う「AIエッジコンピューティング」を導入する動きが活発化している。

　しかし、AIエッジコンピューティングに限らず、いまやモダンなAIワークロードにおいては「汎用的なCPU/GPUでは十分なパフォーマンスを上げることが難しくなってきている」（チョンガー氏）と言われている。

●Next：今や汎用的なCPU/GPUでは十分なパフォーマンスを確保できない理由