なぜかRISC-Vに傾倒するTenstorrent　AIプロセッサーの昨今

2023年02月13日 12時00分更新

文● 大原雄介（http://www.yusuke-ohara.com/）　編集●北村／ASCII

　Tenstorrentは2021年1月、連載599回で解説した。ここから2年ほど経過し、順調に進んでいる部分もあるのだが、謎な方向への展開も見えてきた部分もあるので、今回はTenstorrentのアップデートをお送りしたい。

推論向けのJawbridgeとGrayskull
学習向けのWormholeとBlackhole

　連載599回ではGrayskullについて説明したが、こちらはすでに量産に入っており広範に出荷されている。ボードにしても、ハーフサイズのe75と、長さ4分3のe150、e150と同じサイズのカードにGrayskullを2つ搭載したe300の3製品がラインナップされている。

ハーフサイズのe75。Grayskull×1構成だが、消費電力は75Wに抑えられており、補助電源コネクターもない。性能は250TOPS

長さ4分3のe150。消費電力は150W、性能は360TOPSになっている。DRAMはe75同様に8GBで、100GB/秒の帯域を持つ

e300。カードサイズはe150と同じだが消費電力は300W、性能は600TOPS。DRAMは16GB、200GB/秒となっている

　もともとGlayskullが1.3GHzで368TOPSといった数字だったことを考えると、e75が900MHz動作、e150が1.3GHz動作、e300が1.1GHz動作×2といったあたりになっているのであろうと想像される。

　さて、これに続く話であるがGrayskull(とこれに先立つJawbridge)はAI推論向けであるが、その次のWormholeと、さらにその後に投入予定のBlackholeはAI学習向けとなっている。そのWormholeの詳細をまずは説明する。

　WormholeもGrayskull同様、TenstorrentのTensixコアをベースとした構成になっている。異なるのは全体の構成で、Grayskullは120個(12×10)のTensixコアに8chのLPDDR4 I/Fを組み合わせた構成だったのに対し、Whormholeは80個のTensixコアに6chのGDDR6を組み合わせ、さらに100GbE×16を搭載という、かなりI/O性能を高めた構成になっていることだ。

Whormholeは80個のTensixコアに6chのGDDR6を組み合わせた構成だ

　つまりチップ単体で言えば、WormholeはGrayskullよりも演算性能が低いことになる。これはどういうことか？　というと、Wormholeは1チップでソリューションを構成するつもりが最初からない。

　マルチチップ構成でAI学習に必要な演算性能を実現することを前提に、メモリーやインターコネクトのバランスを考えた結果が、Tensixコアの数をむしろ抑えるという結論である。

Wormholeは動作周波数も下がっているようで、性能/消費電力比がGrayskullの2倍になったとしている。ピーク性能を稼ぐ必要が薄いので、これは賢明な策だろう。ちなみにこの図ではTensixコアが120個になっているが実際は80個である

　詳しい諸元はまだ公開されていないが、2021年当時だからGDDR6は16Gbpsあたりと想定すると、x32構成でチップ1個あたり64GB/秒ほど。6chで384GB/秒となり、Tensixコア1個あたり4.8GB/秒となる。Grayskullは120コアに対して100GB/秒だから、コアあたり1GB/秒未満の帯域でしかない。このあたりが、AI推論向けと学習向けの性格の違いを物語っている。

　さて上の画像は2021年のLinley Spring Processor Conferenceのものだが、もう少し詳細な情報が2022年のISSCCで出てきている。以降の話はこれをベースに説明したい。

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