半導体

NVIDIA、クラウドプロバイダー化の野望

NVIDIAはチップから、システム、ソフトウェアとバリューチェーンを上昇している。そしていまや、最上流のクラウドにまで手を付けようとしている。

吉田拓史

2021年6月8日 — 6 min read

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要点

Nvidia Base CommandとSuperPodサブスクリプション

Nvidiaは2日、台湾で行われれた技術会議Computex 2021で、企業がAIプロジェクトをプロトタイプから本番まで迅速に進めることができるクラウドホスト型の開発ハブであるNVIDIA Base Comman Platformを発表した。

月額9万ドルのサブスクリプションベースで、現在、AIコンピューティングで最も優れている計算資源とされるDGX SuperPodを利用できるオプションも含まれている。クラウド向けのデータ管理プラットフォームを提供するNetAppと共同で開発されたBase Commandは、グラフィカル・ユーザー・インターフェースとコマンドラインAPIを通じて、リソースの共有を容易なものにし、研究者やデータサイエンティストがコンピューティングリソースで同時に作業できるようにするものだ。

これまで、非常に高価なSuperPodの購入に尻込みしていた企業が、このサブスクプログラムでAIプロジェクトをプロトタイプから本番までより迅速に進めることができる。顧客はSuperPodへのアクセスを数ヶ月単位で借りることができるからだ。非常に高いハードウェアを売るNVIDIAとしては、これで小口の需要を取り込めるようになり、ビジネスの裾野を広くすることができるだろう。

NVIDIAのエンタープライズ・コンピューティング部門の責任者であるManuvir Dasは基調講演で、「私たちがエコシステムに取り組んでいるのは、地球上のすべての企業で活用されるという、AIの民主化の波に完全に参加するための準備を整えるため」と語っている。

Base Commandの機能の多くは、4月のGTC2021で同社が発表していた。Base Command Managerは、DGX SuperPod上のリソースを管理するために使用される。Base Command Platformは、ワークフローをどこからでも管理できる幅広いコントロール機能を提供し、サブスクリプションサービスの提供を可能にする。

DGX SuperPodは近年のNVIDIAの成功の結晶のようなハードウェアだ。GPUのAmpereアーキテクチャを採用したA 100は昨年7月、MLPerfベンチマークで16 のAI性能の記録を更新し、二番手のGoogleのTPUに差を見せつけたように見えた。BlueField DPUは2020年に買収完了したMellanoxのSmartNICの次世代版ともいえるもの。このDPU（データ処理ユニット）は、インフラストラクチャーのタスクをCPUからDPUに移行させることで、より多くのサーバーCPUコアをアプリケーションの実行に利用できるようになり、サーバーやデータセンターの効率を高めることができるようにする。

さらに、規制当局の買収承認を待つArmからは、サーバー向けアーキテクチャNeoverseを採用し、「NVIDIA Arm HPC Developer Kit」はArm CPU、NVIDIA A100 Tensor Core GPU、およびNVIDIA HPC SDKのツール群をカバーしている。これらは買収の有無に関係なくNVIDIAが活用できる見込みのものである。仮に買収が成就した場合、NVIDIAがArmのIPの一部を開放しなくなる可能性が恐れられている（詳しくはこちらのニュースレター）。例えば、Armアーキテクチャを使いスーパーコンピューターを作ろうとした競合企業に、何らかの条件をつけることで選択肢を奪うことができる、ということが考えられるかもしれない。

既存クラウド業者のエコシステムにも食い込む準備ができている。Manuvir Dasは、Google Cloudのマーケットプレイスで、今年後半にBase Command Platformのサポートを追加し、顧客が追加サービスを利用できるようにする計画を発表した。Googleは先月、第4世代のTPUを発表し、4,096個の第4世代チップが搭載されたポッドによる従量課金型サービスをほのめかしているが、顧客の引き合いがある中で競合製品を自社マーケットプレイスから除外することは難しいのかもしれない。

AWSは、Base Command Platformとのサービス統合を計画しており、NVIDIAの顧客がGPUクラウド・インスタンスを使用してBase CommandからAmazon Sagemakerに直接ワークロードを展開する機能を提供するという。

バリューチェーンの隅から隅まで

NVIDIAは、チップからシステム、ソフトウェア、そして最終的にはデータセンターへと、明らかにバリューチェーンにおける陣地を拡大している。NVIDIAは、これらの広範な領域の至るところで、効果的な研究開発を行い、継続的に成果を発表している。

次の重要な収益源となる兆候が見える自律走行車部門は典型例だろう。NVIDIAはGPUだけでなく、自律走行車に搭載するシステムオンチップ（SoC）を開発し、包括的なソフトウェア技術バンドルであるNVIDIA DRIVEは自律走行に必要な要件を提供している。自律走行車は走るデータセンターと呼ばれるが、そのデータセンターで使われるチップ、システム、ソフトウェアも一括提供することができ、トヨタのように自律走行に大枚を叩けないサイズの自動車会社の中には、NVIDIAに多くを依存する会社が出てくることになりそうだ（詳しくはこちら）。

昨年、NVIDIAは2013年にGeForce Nowでクラウドゲーム市場に参入し、2020年に本格的な稼働を実現したが、これもGoogleやMicrosoftのようなクラウド事業者が参画したことからも分かる通り、NVIDIAのクラウドへの野心をほのめかしているように見える。クラウドから消費者のもとにゲームをストリーミングするには非常にタイトな技術的要件をクリアしないといけないため、クラウド事業のトレーニングを積むには絶好の機会だったわけだ。

ただ、クラウドゲームでも今回も、サーバーはエクイニクスのようなデータセンター運営者のもとにホストしており、ハイパースケールデータセンターを構築するには至っていない。NVIDIAがハイパースケーラーの仲間入りをするのか、それともHPCに的をしぼって、共有型データセンターの一角を使う方針を堅持するのか、興味深いところだ。

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