AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「Tenstorrentって良いらしい」と聞いたのですが、うちのような古い工場でも役に立つものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Tenstorrentの評価論文は、行列乗算（Matrix Multiplication、MatMul）といったAI計算の核を、RISC-VベースのGrayskullというアクセラレータでどのように速く、効率的に動かせるかを示しているんですよ。
うーん、MatMulって結局どれほど大事なんですか。うちの工場の生産スケジューラに関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！要するにMatMulはAIで行う多数の計算の「掛け算・足し算」を大量に処理する部分で、スケジューラや需要予測のようなモデルでも基礎になっているんです。だから速さと省電力性が上がれば、同じ電力でより多くの推論や学習ができるんですよ。
なるほど、ハードごとに得手不得手があると。うちが投資する価値があるかどうかは、結局投資対効果なんですが、論文はそこを明確にする材料になりますか。
素晴らしい着眼点ですね！論文は性能（throughput）と消費電力を同時に測っており、実際の投資判断に使える指標を示しているんです。要点を三つでまとめると、アーキテクチャの特徴、実行モデルと最適化手法、そして性能とエネルギーの実測結果です。
アーキテクチャというのは要するに、部品の並べ方やデータの流し方ということですか。これって要するに設計の違いが効率に直結するということ？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。論文はGrayskullというRISC-Vベースのチップで、複数コアに小さな高速メモリ（L1、SRAM）を持たせ、データを局所的に再利用することで、メモリ帯域の限界を避け高効率を実現していると説明しています。
局所メモリっていうのは、現場で言えば作業台が手元にあるようなものですか。頻繁に使うものを近くに置けば動作が速くなる、と。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその比喩が有効です。論文では大きな行列をDRAM（DRAM、ダイナミックランダムアクセスメモリ）から読み出す代わりに、一方の行列をシャーディング（sharding）して各コアのL1に載せ、繰り返し使うことで総消費を下げる方式を評価しています。
で、実際の効果はどれほどですか。導入で得られる速度や省エネの数値がないと判断できません。
素晴らしい着眼点ですね！論文は64コアまでのスケーリングを示し、最適化カーネルを用いることで最大で約56倍のスピードアップを観測したと報告しています。加えて、性能をワット当たりで比較し、効率性の改善を確認しています。
なるほど、最後にもう一度、私の言葉で言うとどういうことになるか確認させてください。要するに設計を工夫してデータを無駄なく動かせば同じ電気でより速く計算できるということ、ですね。
結論を先に述べると、この研究はRISC-Vベースのアクセラレータが行列乗算（Matrix Multiplication、MatMul：行列乗算）の実行において、メモリ配置とコア協調の最適化で性能とエネルギー効率を大幅に改善できることを示した点で重要である。特に、入力行列のシャーディング（sharding：分割配置）とローカルSRAM（SRAM、静的ランダムアクセスメモリ）を活用する最適化カーネルは、単位ワット当たりの処理能力を向上させ、実務上の投資判断に有用な指標を提供する。これは単なるハード性能比較にとどまらず、実行モデルとコンパイル・オフロードのオーバーヘッドを定量化して、導入時の実効的な利点とコストを評価する点で実務的意義がある。研究はGrayskull e75というTenstorrentのプロトタイプを対象に、低精度算術（FP16、半精度浮動小数点）やデータフォーマットの影響も併せて分析しており、生成系AIの需要が高まる中で、エッジからデータセンターレベルまでの幅広い適用可能性を示唆している。
本研究が位置づけられる背景は、LLMs（Large Language Models、大規模言語モデル）など生成系AIの計算負荷増大に対して、汎用GPUだけでなく専用アクセラレータの検討が加速している点である。行列乗算はこれらモデルの中核であり、MatMulの高速化はモデル推論と学習両方のスループット向上に直結する。従って、ハードウェアの設計原理やソフトウェアスタックによるデータ配置の差が投資対効果に与える影響を理解することは、経営判断レベルでの重要なファクターである。論文は性能評価を単なるピーク性能ではなく、現実的な実行パターンと消費電力の観測で補強することで、実務応用への橋渡しを試みている。
さらに、研究はコンパイルと最初のカーネル起動時のオーバーヘッドを詳細に示しており、導入時に見落とされがちな運用コストを明示している点が実践的である。最初の実行でコンパイルが長時間かかる点はクラウドやオンプレ運用でのスループット計画に影響するため、経営層は単純なハード性能だけでなく運用フロー全体を俯瞰する必要がある。総じて、本論文は単に新しいチップの速さを示すだけでなく、製品化や導入を念頭に置いた評価軸を提示している点で、意思決定に資する研究である。
以上の理由から、本論文は実務的な導入判断を支援する観点で価値がある。要点は、(1)メモリとデータ配置の工夫、(2)最適化カーネルの有無、(3)実行時オーバーヘッドとエネルギー効率の三点である。これらを理解することで、我々は単なるベンチマークスコア以上の、現場で使える比較材料を持てることになる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は多くが汎用GPUやASIC（Application Specific Integrated Circuit、特定用途向け集積回路）を対象にピーク性能やアーキテクチャ設計を論じてきたのに対し、本研究はRISC-V（RISC-V、命令セットアーキテクチャ）ベースの多コアTensix構成と、コア内のローカルSRAMを活用したシャーディング戦略を組み合わせて評価している点で差別化される。特に、MatmulMultiCoreReuseMultiCastのような最適化カーネルが、データ再利用とネットワークオンチップ（NoC、Network on Chip）の通信をどう効率化するかを実測で示した点が先行研究と異なる。従来の研究はピークTFLOPS（TFLOPS、テラフロップス）比較に終始することが多かったが、本研究はワット当たり性能や、異なる行列サイズとコア数でのスケーリング特性に踏み込んでいる。
また、実装面ではDRAM（DRAM、ダイナミックランダムアクセスメモリ）への配置とL1（L1、第一レベルキャッシュ/ローカルSRAM）へのシャーディングを比較し、どのケースでコア増加が有効かを示している点が重要である。小さな行列サイズではコアあたりの効果が飽和しやすく、逆に大規模行列ではほぼ線形にスピードアップするという観察は、実運用でのワークロード選定に直結する知見である。つまり、導入効果はワークロードの性質次第で大きく変わることを示している。
さらに、論文はオフロードと実行モデル、初回コンパイルの時間的コストを定量化している点で実務的差異がある。これはハード導入時に見落とされがちな要素であり、ベンチマークの単純比較だけでは掴めない運用上のボトルネックを露呈する。したがって、本研究は実務的な導入判断を行ううえで必要となる情報を補完する役割を果たしている。
最後に、評価において消費電力をTT-SMI（Tenstorrent telemetry tool、Tenstorrentテレメトリツール）など実測ツールと比較している点も先行研究との差である。性能だけでなく、消費電力の観測に基づく効率性評価を行うことで、投資対効果の判断材料として用いることができる点が経営判断上の優位性である。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核は三つの技術的要素である。第一にGrayskullのTensix Coreアーキテクチャで、各Tensix Coreは五つのRISC-Vコアと1MBのローカルSRAMを持ち、SIMD（SIMD、Single Instruction Multiple Data）対応の行列ベクトルエンジンを備えている点である。これは一種の「小さな計算ユニットの集合体」であり、各ユニットが自律的にデータを保持して再利用する設計は、メモリ帯域に起因する遅延を減らすことに寄与する。第二にデータレイアウトとシャーディング戦略で、入力行列をDRAMに置いたままではなく、一部を各コアのL1に分配することで繰り返しアクセスをローカルで完結させる実装が評価されている。
第三にソフトウェアスタックの最適化で、標準的なMatMulカーネルに加えて、MatmulMultiCoreReuseMultiCastのような高度なカーネルが紹介されている。これらは中間データの再利用とマルチキャスト的なデータ配布を組み合わせ、通信回数を削減しつつ計算ユニットを効率的に稼働させる役割を果たす。さらに、低精度数値（FP16、半精度浮動小数点）を利用することで演算スループットを高める工夫がなされており、モデルの精度許容範囲内でパフォーマンスを引き上げる戦略が採られている。
これらの技術は単独で効果を持つが、重要なのはそれらを組み合わせたときに現れる相乗効果である。硬件の構造、ローカルメモリの使い方、最適化カーネルの設計、そしてデータフォーマットの選択が相互に作用し、最終的なスループットとエネルギー効率を決定する。経営的には、これらを理解してワークロード特性に合わせた最適化方針を設計することが投資回収の鍵となる。
4.有効性の検証方法と成果
評価は多面的に行われている。まず行列サイズとコア数の組合せを変えたベンチマークにより、性能のスケーリング特性を分析している。小さな行列サイズでは少数コアで性能が飽和する一方で、大きな行列サイズではコア数にほぼ比例したスピードアップが得られるという結果が出ている。これにより、ワークロードの特性が導入効果を左右することが明確になった。
さらに、標準的なDRAM配置とシャーディングを比較した実験では、シャーディング＋ローカルSRAM利用の最適化カーネルが最高性能を示した。論文は具体的に、最適化カーネルを用いることで64コア使用時に最大で約56倍のスピードアップを報告しており、これは単にコア数を増やすだけでなくデータ配置とカーネル設計が重要であることを示している。加えて、消費電力はTT-SMIを用いて計測され、ワット当たりの性能という観点でも有利な傾向を示している。
一方で実行モデルの観点では、初回コンパイルやカーネルロードに要する時間が無視できないことも確認されている。初回実行のオーバーヘッドは単発ジョブや短時間の推論タスクでは効率を下げる要因となるため、運用方式やバッチサイズを含めた検討が必要である。つまり、ピーク性能と実効性能の差を理解することが導入判断の肝である。
総合すると、論文は理論的な性能だけでなく、現実的な運用条件における性能とエネルギー効率を示したことで、実務的判断に直接役立つ成果を提供している。これにより、我々はどのワークロードでTenstorrentのようなRISC-Vアクセラレータが最も効果的かを判断する材料を得た。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が示す成果は有望であるが、議論すべき点も残る。第一に、評価は特定のマイクロアーキテクチャと特定のカーネル実装に依存しているため、他のRISC-V設計や異なるソフトウェアスタックで同様の効果が再現されるかは保証されない点である。第二に、FP16（FP16、半精度浮動小数点）など低精度演算の利用はスループットを向上させるが、モデルや業務によっては精度問題が生じ得るため、運用上の検証が不可欠である。
第三に、初回コンパイルやランタイムオーバーヘッドの存在はクラウド・オンプレ双方で運用コストに影響するため、導入プロジェクトではパイロット運用と綿密なテストが必要である。これらは単なる性能評価とは異なり、運用フローやCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）との統合という実務的課題を生む。第四に、消費電力計測はTT-SMIなどベンダーツールに依存しており、他ベンダーとの公平な比較には注意が必要である。
加えて、製品化時のサポート体制やエコシステム、ソフトウェア互換性といった非技術的要素も導入判断に影響する。ハードのポテンシャルが高くても、ソフトウェアツールチェーンやドライバの成熟度が低ければ総合的な効果は限定される。したがって、経営判断としては技術評価に加えサポートとエコシステムの評価もセットで行う必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は実ワークロードを用いた比較評価、異なるデータフォーマットと精度設定のトレードオフ検証、そして運用オーバーヘッドを低減するソフトウェアパイプラインの最適化が必要である。具体的には、実業務で使う推論パイプラインを実際に動かして、スループットと遅延、消費電力の総合指標を測ることが重要である。さらに、FP16以外の量子化（quantization、量子化）手法や混合精度の効果検証も進めるべきである。
教育面では、経営層と技術チームが共通言語を持つための基礎知識整備が重要である。RISC-VやNoC（NoC、Network on Chip）、シャーディングといった用語の簡潔な理解を促すことで、導入判断のスピードと精度が向上する。最後にパイロット導入を経てTCO（Total Cost of Ownership、総所有コスト）評価を行い、投資対効果を定量的に示すための指標を作ることを推奨する。
検索に使える英語キーワードとしては、”Tenstorrent Grayskull”, “RISC-V MatMul”, “MatmulMultiCoreReuseMultiCast”, “sharded matrix multiplication”, “energy efficiency accelerator”などが有用である。これらで文献探索を行えば、関連する実装例や比較研究を効率よく収集できる。
会議で使えるフレーズ集
「本件はピークTFLOPSだけで判断せず、ワット当たり性能と初回オーバーヘッドを含めた実効性能で比較すべきだ。」
「我々のワークロードは行列サイズが小さいため、コア数を増やしても飽和する可能性がある。パイロットで実測してから拡張を判断したい。」
「シャーディングしてローカルSRAMを活用する最適化が有効なら、同じ電力でスループットが上がる見込みだ。まずは短期のPoC（Proof of Concept）を提案する。」
論文研究シリーズ
AI技術革新 - 人気記事
PCも苦手だった私が
