LLM ASICの台頭：推論ハードウェアがなぜ重要なのか

専用チップにより、AIの推論がより高速かつ低コストになってきている。

目次

AIの未来は、AIがよりスマートなモデルを持つだけでなく、よりスマートなシリコンによって決まる。
LLM推論に特化したハードウェアは、ビットコインマイニングがASICに移行したときと同様の革命をもたらしている。

LLM ASIC電気回路 電気的想像 - Fluxテキストから画像生成LLM。

なぜLLMは独自のハードウェアが必要なのか

大規模言語モデルはAIを変革させたが、そのスムーズな応答の裏には膨大な計算とメモリのトラフィックが存在する。推論コストが主導的になり、モデルのライフタイムにおいて訓練コストを上回る場合が多いため、推論に特化したハードウェアは経済的に理にかなっている。

ビットコインマイニングへの比喩は偶然ではない。どちらの場合も、非常に特定的で繰り返しの作業負荷が、不要なものをすべて取り除いたカスタムシリコンによって大幅に改善される。

ビットコインマイニングからの教訓

ビットコインマイニングは4つの世代にわたって進化した：

時代 ハードウェア 主な利点 制限
2015–2020 GPUs (CUDA, ROCm) 柔軟性 電力消費が高く、メモリ制限あり
2021–2023 TPUs, NPUs 粗粒度の専用化 まだ訓練に向けられている
2024–2025 Transformer ASICs 低ビット推論に調整 一般的な柔軟性に限界

AIも同様の道を歩んでいる。各世代の移行は性能とエネルギー効率を桁違いに向上させた。

しかし、ビットコインASIC（SHA-256のみを計算）とは異なり、推論ASICはある程度の柔軟性が必要である。モデルは進化し、アーキテクチャは変化し、精度のスキームも改善される。トリックは、ちょうど十分な専用化である。コアパターンをハードウェアで固定しつつ、エッジでは柔軟性を保つ。

推論と訓練の違い

推論のワークロードには、専用ハードウェアが活用できる特徴がある：

  • 低精度が支配的 — 8ビット、4ビット、さらには3値や2値の算術は推論に適している
  • メモリがボトルネック — 重みとKVキャッシュの移動は計算よりも多くの電力を消費する
  • レイテンシーが重要 — ユーザーは200ms以内にトークンを期待する
  • 大量のリクエスト並列性 — チップごとに数千の同時推論リクエスト
  • 予測可能なパターン — Transformerレイヤーは非常に構造化されており、ハードウェアで固定可能
  • スパース性の機会 — モデルはますます剪定やMoE（Expert Mixture）技術を使用している

専用の推論チップは、これらの仮定をハードウェアで固定することで、汎用GPUと比較して10～50倍の性能/ワットを達成できる。

LLM最適化ハードウェアを構築している企業

推論ASIC市場は、既存企業と野心的なスタートアップが加熱している：

会社 チップ / プラットフォーム 専門分野
Groq LPU (Language Processing Unit) LLM向けの決定的なスループット
Etched AI Sohu ASIC Transformerエンジンをハードウェアで固定
Tenstorrent Grayskull / Blackhole 高帯域幅メッシュを持つ汎用ML
OpenAI × Broadcom カスタム推論チップ 2026年のリリースが噂されている
Intel Crescent Island 推論専用のXe3P GPU（160GB HBM）
Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) 大規模なオンチップ メモリ帯域

これらはバーボラウェアではない。今日、データセンターで実際に展開されている。また、d-Matrix、Rain AI、Mythic、Tenetなどのスタートアップも、Transformer算術パターンを基にチップを設計している。

Transformer推論ASICのアーキテクチャ

Transformer最適化チップの内部構造はどのように見えるのか？

+--------------------------------------+
|         ホストインターフェース               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  オンチップインターコネクト (メッシュ/リング)    |
+--------------------------------------+
|  計算タイル / コア               |
|   — 密行列乗算ユニット      |
|   — 低精度 (int8/int4) ALU   |
|   — 逆量子化 / 活性化ユニット       |
+--------------------------------------+
|  オンチップSRAM & KVキャッシュバッファ     |
|   — ホット重み、融合キャッシュ        |
+--------------------------------------+
|  量子化 / 逆量子化パイプライン    |
+--------------------------------------+
|  スケジューラ / コントローラー              |
|   — 静的グラフ実行エンジン    |
+--------------------------------------+
|  オフチップDRAM / HBMインターフェース       |
+--------------------------------------+

重要なアーキテクチャの特徴には以下がある：

  • 計算コア — int8、int4、3値演算に最適化された密行列乗算ユニット
  • オンチップSRAM — ホット重みとKVキャッシュを保持し、高価なDRAMへのアクセスを最小限に抑える
  • ストリーミングインターコネクト — メッシュトポロジーにより、複数チップ間での効率的な拡張が可能
  • 量子化エンジン — レイヤー間でのリアルタイム量子化/逆量子化
  • コンパイラスタック — PyTorch/ONNXグラフを直接チップ固有のマイクロオペレーションに変換
  • ハードウェアで固定された注意カーネル — softmaxなどの操作の制御フローのオーバーヘッドを削除

設計哲学はビットコインASICと同様である：すべてのトランジスターは特定のワークロードに役立つ。推論に不要な機能に無駄なシリコンは使われていない。

実際のベンチマーク: GPUと推論ASICの比較

専用の推論ハードウェアが最先端GPUとどのように比較されるか：

モデル ハードウェア スループット (トークン/秒) 最初のトークンまでの時間 性能倍率
Llama-2-70B NVIDIA H100 (8x DGX) ~80–100 ~1.7秒 基準 (1×)
Llama-2-70B Groq LPU 241–300 0.22秒 3–18倍速い
Llama-3.3-70B Groq LPU ~276 ~0.2秒 一貫して3倍
Gemma-7B Groq LPU 814 <0.1秒 5–15倍速い

出典: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

これらの数字は、スループットとレイテンシーの両方において、桁違いの改善を示している。

臨界のトレードオフ

専用化は強力だが、課題も伴う：

  1. 柔軟性と効率のトレードオフ。 完全に固定されたASICは今日のTransformerモデルを高速に処理するが、明日のアーキテクチャでは苦労する可能性がある。注意機構が進化したり、新しいモデルファミリが登場したりしたとき、どうなるだろうか？

  2. 量子化と精度。 低精度は大量の電力を節約するが、精度の低下を管理するには高度な量子化スキームが必要である。すべてのモデルが4ビット以下にスムーズに量子化できるわけではない。

  3. ソフトウェアエコシステム。 コンパイラ、カーネル、フレームワークがしっかりしていなければ、ハードウェアは無価値である。NVIDIAが依然として支配的であるのは、CUDAの成熟したエコシステムのおかげである。新しいチップメーカーはソフトウェアに重い投資をしなければならない。

  4. コストとリスク。 チップの製造には何千万ドルもの費用がかかるし、12～24か月かかる。スタートアップにとっては、このアーキテクチャの仮定が成り立たない可能性があるという大きな賭けである。

それでも、超大規模な規模では、2倍の効率向上は数十億ドルの節約につながる。クラウドプロバイダーが秒単位で数百万の推論リクエストを処理している場合、カスタムシリコンはますます避けて通れない。

理想的なLLM推論チップの特徴

特徴 理想的な仕様
プロセス 3–5nmノード
オンチップSRAM 100MB以上が密接に接続されたもの
精度 int8 / int4 / 3値のネイティブサポート
スループット 500トークン/秒以上（70Bモデル）
レイテンシー 最初のトークンまでの時間が100ms未満
インターコネクト 低レイテンシーのメッシュまたは光リンク
コンパイラ PyTorch/ONNX → マイクロコードツールチェーン
エネルギー トークンあたり0.3ジュール未満

未来: 2026–2030年以降

推論ハードウェアの風景は3つの階層に分類されるだろう：

  1. トレーニングチップ。 NVIDIA B200やAMD Instinct MI400などの高級GPUは、FP16/FP8の柔軟性と大規模なメモリ帯域幅により、トレーニングを引き続き主導するだろう。

  2. 推論ASIC。 ハードウェアで固定された、低精度のTransformerアクセラレータは、コストと効率を最適化した生産性のための超大規模な処理を担当するだろう。

  3. エッジNPUs。 小型で非常に効率的なチップは、スマートフォン、車両、IoTデバイス、ロボットに量子化されたLLMをもたらし、クラウドへの依存なしにオンデバイスの知能を実現するだろう。

ハードウェアだけでなく、以下も見られるだろう：

  • ハイブリッドクラスタ — フレキシブルなトレーニングにGPU、効率的なサービスにASIC
  • 推論としてのサービス — 主要なクラウドプロバイダーがカスタムチップを展開（AWS Inferentia、Google TPUなど）
  • ハードウェア-ソフトウェア共設計 — スパース性、量子化の意識、ブロックごとの注意を通じて、ハードウェアに最適なモデルが明確に設計される
  • オープンスタンダード — ベンダーのロックインを防ぐための標準化された推論API

最後の言葉

“AI推論のASIC化”はすでに進行中である。 ビットコインマイニングがCPUから専用シリコンへと進化したように、AIの展開も同様の道を歩んでいる。

次のAI革命は、より大きなモデルではなく、より良いチップについてである。Transformer推論の特定のパターンに最適化されたハードウェアが、AIを経済的に大規模に展開できるかどうかを決定するだろう。

ビットコインマイナーが余分なワットを最適化したように、推論ハードウェアも最後のFLOP/ジュールを引き出すだろう。そのとき、真のブレイクスルーはアルゴリズムではなく、それらを実行するシリコンに現れるだろう。

AIの未来は、1つずつトランジスターが刻まれるごとに、シリコンに刻まれている。

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