デジタルで切り開くビジネスの未来

インテルの最新テクノロジーが作る IT基盤の未来の姿とは?

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インテルの最新テクノロジーが作るIT基盤の未来の姿とは?

Date : 2018.11.30

Writer : MOTOKI HONMA

今回は2018年10月17日(水)~19日(金)に、東京ビッグサイトで開催された「日経 xTECH EXPO 2018」の中で行われたセミナーからインテル株式会社 執行役員常務 技術本部 本部長の土岐英秋氏が登壇した特別講演の模様をレポート。ビジネス環境の変化に合わせ、企業のITインフラはどのように構築していくべきなのか?――これからのIT基盤の在り方について言及された内容を紹介する。

話題のエッジ・コンピューティング――
その後ろにある技術の変革も必要不可欠

2025年までに世の中のデータ量は現在の約10倍、163ZBになる――

インテル株式会社
執行役員常務 技術本部
本部長
土岐 英秋氏

「日経 xTECH EXPO 2018」内で開催された特別講演「クラウドとエッジ・コンピューティングをつなぐエンタープライズ基盤」の中で、インテル株式会社の執行役員常務 技術本部 本部長の土岐英秋氏はそう語り、世の中のデータ量が飛躍的に増加しており、その勢いは今後さらに増していくことを説明した。

そして、「現在そのデータの内、活用されているデータは1%程度」という事実を紹介。このままではほとんどのデータは活用されず、各企業はデータを有効に利用するためのIT基盤を構築する必要性があることを示唆した。

では大量のデータを利用するためにはどのような基盤が必要なのか?

土岐氏は、大量のデータを生成するシステムの具体例に自動運転車を挙げ、その答えに言及。

自動運転を実現するためには、まずセンサーで把握した自車の位置情報や走行データはもちろん、周りを走るクルマの状況など周辺情報のデータなども含め、クラウドに上げて処理を行う必要がある。そして、そこで分析した情報をクルマに戻すことで安全な走行を実現する訳だ。そして、ここでやり取りされるデータの量は「インテル社の検証の中では、4TBのデータが1台のクルマで生成されることが確認されています」と土岐氏が語るように非常に大きなものになる。

最近は、自動運転車というと、エッジ・コンピューティング技術の話ばかりが取り沙汰されるが、これだけの大量のデータを扱うことになると「エッジ側でデータを生成するにしても、ネットワーク、データセンターといったその後ろに存在する部分も非常に重要になる」と土岐氏。つまり、デバイス、エッジ、データセンター、ネットワークの全てにおいて高いパフォーマンスが求められるということだ。

さらに土岐氏はネットワークに関する話題として、次世代モバイル通信として開発が進められている5Gについて触れ、「5Gの登場は、現在、期待されている信頼性が高く低レイテンシーな通信や膨大なM2M通信の実現以上のインパクトを世の中に与えるのではないか?しかし、4Gが登場した時にスマートフォンがまだ存在していなかったように、それがどのようなものなのかはまだ分からない」という考えを述べた上で「想定したユーセージに対してハードウェアを作りこんでいくのには、限界が来ると考えている」という見解を示した。

そして、5G時代には「要求に合わせてコンフィグレーションを変えていくソフトウェア・デファインドという考え方が求められること」と「インテルではそのようなニーズに対し、CPUをはじめとするデバイスの豊富なラインナップによって応えていく準備があること」を強調した。

AIの処理にはGPUが最も優れている――
そのような認識は誤解?

セミナー中盤には、AIの活用という観点からデータセンターに関する話を展開。

土岐氏は「AIはデータセンターの中でクリティカルなワークロードになっていく」と話すとともに、これまでのAIはトレーニング中心だったが、推論に応用する時代に突入しつつあることを説明した。

例えば、2012年にGoogleから「コンピューターが猫の画像を認識した」という論文が発表されたが、この研究の最終的な目的は猫の認識ではなく、AIによる画像認識であることは言うまでもない。猫の認識はあくまでトレーニングなのである。そして現在はいよいよこの技術を応用して仕事をする「推論」を行うフェーズに入ったという訳。

ここで重要なのはトレーニングと推論では処理が異なるということだ。

そのためAIに活用される処理装置といえば、GPUを思い浮かべる読者が多いと思うが、土岐氏曰く「GPUはトレーニングの処理は確かに高速なものの、推論の処理では、インテルのデータセンター向けCPUであるインテル® Xeon® プロセッサーの方が高速」なのだという。

なお、インテル® Xeon® プロセッサーは、トレーニングの処理においても一定のパフォーマンスを担保するという。当然、通常のデータセンターのワークロードの処理も行うため、必要な時にAIの処理を実行させるということもできる。つまり今後求められるAI環境の効率的な運用に大きく貢献できるのだ。

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データを中心に据えたIT環境を
最適化するインテルのテクノロジー

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