Intelが2023年12月に正式発表した第14世代CoreプラットフォームのノートPC向けプロセッサ「Core Ultra」は、2023年9月に発表されたMeteor Lakeアーキテクチャがベースになっています。そんなCore UltraにはAI処理に特化したニューラルプロセッシングユニット(NPU)が搭載されており、このNPUについて海外メディアのChips and Cheeseが解説しています。
以下はCore Ultraに搭載されたNPU、CPU、内蔵グラフィックスの演算性能を比較したグラフです。オレンジで示されたNPUの演算性能はマトリクスサイズが4096を迎えると1349.39GFLOPSの最高値をたたき出すものの、これを超えると内蔵グラフィックスの性能に再び後塵を拝することになります。」はおろか、緑で示された2016年に発売されたGPU「GTX 1080」の性能にも届いていないことが示されています。それでも、Stable Diffusionを用いた画像生成速度を比較すると、AMDのRX 6900 XTが最も性能に優れ、次点でCore Ultraに搭載された内蔵グラフィックス、そしてNPUと続きます。この結果についてChips and Cheeseは「NPUでStable Diffusionを実行するのは、フラストレーションがたまります」と吐露しています。
Chips and CheeseはCore Ultraに搭載されたNPUについて「機械学習ワークロードでのパフォーマンス向上や消費電力の低下を目指しており、INT8やFP16に焦点を当ててきました」と説明。一方で「NPUを用いたアクセラレーターは本質的に汎用コンピューティングにおける柔軟さに欠け、特定の機械学習モデルを実行できない場合があります。そのため、カスタムアクセラレーターの設計には、特定の機械学習モデルを実行させるために構築したソフトウェアエコシステムが必要です」と指摘しています。 さらに「一部の機械学習モデルによっては、NPUの使用によって消費電力が低く抑えられますが、必ずしもパフォーマンスが向上するとは限りません。たしかに、Core Ultra内蔵グラフィックスの電力は最大20Wに達する一方で、NPUの電力が7Wを超えることはめったにありません。しかし、消費電力の高さと引き換えに内蔵グラフィックスはNPUを上回るパフォーマンスと柔軟性をユーザーに提供することが可能で、機械学習ワークロードを実行しようとしない限り、内蔵グラフィックスの方が桁違いに高いパフォーマンスを実感できるでしょう」と述べ、「確かにNPUは特定の状況で役に立つかもしれませんが、『AI PC』とラベル付けするのは間違っていると思います」と批判しました。
最後にChips and Cheeseは「ここ15年でGPUの性能は飛躍的に向上してきました。今日ではGPUを用いたコンピューティングは合理的に使用可能な状態にまで達しています。NPUにも同じような進化が起こる事を祈っています」との展望を語っています。
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