初の国産ArmハイエンドクラウドコンピューティングCPUを開発 中国新興が約18億円調達

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初の国産ArmハイエンドクラウドコンピューティングCPUを開発 中国新興が約18億円調達

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高性能クラウドコンピューティングCPUを手掛けるスタートアップ企業「遇賢微電子(YSEMI)」が、「創新工場(Sinovation Ventures)」の主導するエンジェルラウンドで1億元(約18億円)以上を調達した。

同社は、Armやインテル(Intel)などで管理職経験のあるメンバーが2020年に設立した。現在開発を進めている製品は、Armアーキテクチャを採用したハイエンドサーバー向けの中国製CPUチップとして初めて発売される見込みだ。

このCPUチップは4nm(ナノメートル)プロセスを採用し、アーキテクチャー「Armv9」ベースのCPUコア「Neoverse N2」を160個集積しており、クロック周波数は3.6GHz以上。現時点で世界トップレベルの同クラスチップを上回る性能を備え、CPUの整数演算性能を測定するツール「SPECint 2017」を使ったベンチマークスコアは600以上に達すると予想されている。

クラウドコンピューティングやデータセンターなどで用いられるハイエンドCPUチップの分野では、メーカーは30年以上の長きにわたりインテルやAMDのx86アーキテクチャを広範囲に使用してきた。一方、ArmアーキテクチャのCPUは、ハイシリコン(海思半導体)の「Kirin」シリーズやアップルMacBookのMシリーズチップなど、主にスマートフォンやパソコンなど小型デバイスに採用されている。

Armはx86アーキテクチャよりも柔軟性が高く、電力消費も抑えられるが、これまではハイエンドサーバー向けチップに採用されたことがなかった。

画期的な出来事が起こったのは2018年、それまで一貫してx86ベースのインテルXeonチップを採用していた世界最大のクラウドサービスであるアマゾン ウェブ サービス(AWS)が、初めて独自開発したArmベースのサーバー用CPU「Graviton」を発表した。Gravitonのコストはインテルチップを搭載したサーバーよりも45%低くなるだろうと、米国の投資機関ウェルズ・ファーゴのアナリストAaron Rakers氏は述べている。2019年、アマゾンはさらに「Graviton 2」を発表し、やはり良好な結果を得た。海外ではArmがx86に取って代わるという流れができている。

インテルは、ハイエンドサーバー市場における世界的なシェアを急速に浸食されつつある。今年に入ってからは、中国国内のクラウドコンピューティング大手も、x86やArmを含む複数のCPUアーキテクチャに対応することを次々に表明している。

しかし現在、米スタートアップ「Ampere」の製品を除けば、Armベースのサーバー用CPUは市販されていない。そして、Ampereの評価額はすでに80億ドル(約9000億円)を上回っている。

x86アーキテクチャのCPUは成熟しているとはいえ、平均価格が1つ4万元(約71万円)前後と非常に高価だ。非常に高い演算能力を必要とするITやクラウドコンピューティングのベンダーにとって、CPUコストの高止まりは主要な問題の1つだった。彼らは遇賢微電子の製品のように、これまでのCPUに取って代わることのできる中国産CPUを切実に必要としていた。

一方で、「クラウドネイティブ」が徐々に主流になりつつあり、アプリケーションプログラムを直接クラウドに配置し、クラウド上でうまく動作させる方法を設計当初から考慮するようになった。つまり粒度の細かいマイクロサービスや持続的な相互作用などの特性を備えたサーバー用CPUが求められており、Armの柔軟なアーキテクチャの特性はこれらと一致する。

「今後、クラウドネイティブ世代のユーザーが出現し、彼らのニーズがArm CPU市場を牽引するだろう。これはArmアーキテクチャがサーバーの分野で発見した新大陸だ。今やエコシステム全体が新しくなっており、スタートアップ企業と大手メーカーが同じスタートラインに立つことができる」。遇賢微電子の創業者である羅勇博士はインタビューにこう答えた。

羅勇博士によると、遇賢微電子は現在IT大手企業やクラウドコンピューティング企業との関係を構築し、提携について合意に達しているという。遇賢微電子では研究開発スタッフの数が全従業員の3分の2を占めており、今回の調達した資金は主に人材募集と技術開発に充てられる。

出資を主導した創新工場の董事長兼CEO李開復博士は、以下のように述べている。

AIの時代になり、データやアルゴリズムに対するニーズは指数関数的に増加している。ここ数年間の文章生成言語モデル「GPT-3(Generative Pretrained Transformer‐3)」から自然言語処理(NLP) AIモデル「Switch Transformer」などに至るアルゴリズムのブレイクスルーを経て、AIが必要とするデータ量は倍増し、アルゴリズムのパラメータに必要な計算量はさらに数倍になっている。AIが次のブレイクスルーを起こすには非常に強力な「演算能力」が必須となるため、近年創新工場は、半導体分野の検討と展開に多くの時間を費やしてきた。遇賢微電子は世界でもトップクラスのチームの1つだ。

(翻訳:浅田雅美)

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