Intel“逆襲”の鍵はやはり「AIプロセッサ」か 次世代CPU「Core Ultra（Meteor Lake）」を解説（後編）（1/4 ページ）

[西川善司，ITmedia]

　Intelは9月19日（米国太平洋夏時間）、モバイル向け次世代CPU「Core Ultraプロセッサ」（開発コード名：Meteor Lake）のアーキテクチャの詳細を発表した。

　発表に先駆けて技術説明会に参加した筆者は、その詳細を2つの記事に分けて紹介することにした。前編は、読者からの関心が特に高いであろう、CPUコアにまつわる特徴を中心に解説している。

• →前編の記事

　前編で取り上げたことを軽くおさらいすると、以下の通りとなる。

• Meteor Lakeは「タイルアーキテクチャ」という、Intel独自のチップレット技術を採用
• タイル（チップレット）は「Compute」「Graphics」「I/O」「SoC」の4つ
• Compute Tileは、基本的に第12／第13世代CoreプロセッサのPコア／Eコアの改良版
• SoC Tileにも、追加で消費電力をより削減したCPUコア「LP Eコア」を搭載
• PコアとEコアに処理を割り振る「Intel Thread Director」に改良を実施

　今回は、SoC Tileに搭載されるLP Eコア以外の機能と、Graphic TileやI/O Tileの詳細をひもとく。

【訂正：9月24日8時20分】NPUのスペック表記の一部に誤りがありました。おわびして訂正いたします。

Core Ultraプロセッサとして正式発表されたMeteor Lake

全モデルに搭載される「NPU」

　SoC Tileには、LP Eコアと並んで注目すべき機能として「NPU（Neural-network Processing Unit：AIプロセッサ）」が搭載されている。NPUはAI（人工知能）に欠かせない「推論処理」を高速化する演算ユニットで、「推論プロセッサ（アクセラレーター）」とも呼ばれる。

　NPUは従来、GPUやスマートフォン向けSoCに搭載されることが多かった。GeForce RTXシリーズなど、NVIDIAのGPUに搭載されている「Tensorコア」や、AppleのMac／iPhone／iPad向けSoCに搭載される「Neural Engine」などは、広く認知されているだろう。

　神経回路を意味する「Neural（ニューラル）」を冠することから、えらく高度なことをやっているようなイメージもあるNPUだが、実際にやっていることはただの行列演算である。

　Meteor Lakeに搭載されたNPUは、Intelに買収されたMovidius（モビディウス）という企業が開発していた「VPU（Vision Processing Unit）」の思想を色濃く反映している。

Meteor LakeのNPUを解説するダレン・クルーズ氏（AIソフトウェアアーキテクチャ担当シニアプリンシパルエンジニア）

　Meteor Lakeでは、1基のNPUに2基の「NCE（Neural Compute Engine：ニューラル演算エンジン）」が搭載されている。NCEの1基当たりの演算能力は、FP16（16bit浮動小数点演算）で1クロックあたり1024回、INT8（8bit整数演算）で1クロックあたり2048回だ。

Meteor Lakeに搭載されたNPUのブロック図。1基のNPUが2基のNCEを内包している

ブロック図をジッと見つめると、1基のNCEは4SIMD演算器を32基搭載しているように見える。Intel Arc Graphicsシリーズ（GPU）における「XMX（Xe Matrix Engine）」と構成が似ている

　Meteor LakeのNPUには、推論プロセッサの他、128bitの「SIMD-VLIWプロセッサ」も搭載されている。このプロセッサはいわゆる「DSP（Digital Signal Processor）」なのだが、Intelによると、これはMovidiusが開発した「SHAVE（Streaming Hybrid Architecture Vector Engine）」を“そのまま”載せたものだという。

　一般的に、DSPは入力されたデータストリームの1つ1つに対して、短いプログラムを適用して演算を進めるイメージがある。それに対して、SHAVEはPlayStation 3のメインプロセッサとして知られる「Cell Broadband Engine」に内包されていた「SPU（Synergistic Processing Unit）」に似た実装となっている。

　具体的には、メインCPUを介さずにメインメモリからデータを入出力できる「DMA（Direct Memory Access）」に対応している他、スクラッチパッドメモリをローカルメモリ空間として活用し、超高速なデータ加工を行えるようになっているからだ。

　ブロック図を見ると、SHAVEが占める面積は小さい。しかし、ほぼCPU的に複雑なデータ処理を行える。具体的には、128bitベクトル演算器、32bit整数演算器、32bit整数8要素SIMDスカラ演算器、比較命令、分岐予測、ループ制御など、高度なプログラミングが可能な各種演算器を搭載している。依存関係がなければ、1クロックあたり最大で8つの命令を実行できるという。

NPUにはMovidusが開発したDSP「SHAVE」をそのまま2基搭載しているという

　さて、気になる「NPUの活用方法（≒プログラミングモデル）」だが、新命令セットを用いるのではなく、Intelが開発した深層学習型AIの開発フレームワーク「OpenVINO」のAPIを介して利用する形態を取る。Microsoftと連携して開発してきた、WindowsからNPUを利用するためのサブシステム「MCDM（Microsoft Compute Driver Model）」にも対応する予定となっている。

　そのため、AIを利活用するWindowsアプリがOpenVINOまたは「DirectML」をベースに構築されている場合、PCにMeteor LakeのNPU／GPU用のMCDMドライバーがインストールされていれば、NPU／GPUによるAIアクセラレーションが有効となる。

　ちなみに、MCDMドライバーの実体構造は「3Dグラフィックス関連の機能を省いたGPUドライバー（≒WDDMドライバー）そのものに相当」するそうだ。

　なお、NPUが搭載されておらず、かつMCDMドライバーのないGPUを使っている環境でも、OpenVINOから「MKL-DNN（Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks）」にアクセスできれば、CPUコアを用いた代替演算で当該アプリを稼働できる。

Meteor LakeにおいてAI処理を行う際のソフトウェアスタックの図。NPUを利用する場合は、OpenVINOあるいはDirectMLを用いることになる（DirectML経由でWinMLやONNX RTからもアクセス可能）

Windows 11の「タスクマネージャー」でも、NPUの稼働状況をチェック可能だ

　Intelでは、今後リリースされるCoreプロセッサの多くにNPUを搭載する予定だという。とりわけ、Meteor Lakeでは全製品（SKU）にNPUを搭載するとしていて、「AIアプリの実行」という観点から、Intelプラットフォームの“巻き返し”を図る方針だ。