ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情 第871回

GTC 2026激震！ 突如現れたGroq 3と消えたRubin CPX。NVIDIAの推論戦略を激変させたTSMCの逼迫とメモリー高騰

　今年も3月16日からGTCが開催された。基調講演の模様はYouTubeで視聴できるが、今年の主な発表をまとめると、ハードウェアとしてはVera RubinとDGX Stationに加え、まったく予想していなかったGroq 3 LPXが発表された。

NVIDIAの推論アクセラレーターGroq 3 LPX

　コンシューマー向けの話で言えばDLSS 5が目玉であるが、こちらはいずれKTU氏が解説するだろうから筆者のほうは置いておいてハードウェア側の話をしよう。今回はGroq 3 LPXを解説する。

突如発表されたNVIDIAとGroqの不可解なライセンス契約
事実上の買収か？ 中心人物がこぞってNVIDIAへ移籍

　最初にGroqについて。この連載でも582回と583回で補足する形で紹介したGroqのTSP(Tensor Streaming Processor)。今はTSPに代わりLPU(Language Processing Unit)という名称になっているが、名前が変わっただけで中身に違いはない。

　そんなLPUだが、2025年12月にNVIDIAがGroqと非独占的なテクノロジーライセンスの契約を結んだというリリースが突如発表された。ちなみにこの件、NVIDIAからはアナウンスが一切ない。先のリリースによれば、以下のようになっている。

ライセンス金額は公式には明らかにされていないが、米CNBCによれば200億ドルもの金額だとしている。200億ドルという金額はテクノロジーライセンスとしては破格すぎる金額だし、Groqのテクノロジーを担っていた中核人材が全部NVIDIAに移籍してしまい、Groqそのものは既存のユーザーへのサポートのために残すと言わんばかりの対応なのは、事実上の買収である。

CUDA Tileの登場が示唆していた
Dataflowアーキテクチャーへの布石

　これに先立つ2025年12月4日、NVIDIAは新しいCUDA Tileと呼ばれるAPIを発表した。もともとCUDAはGPUの仕組みをそのままソフトウェアから扱えるようにしたものであり、内部的にはSIMT(Single Instruction Multi Thread)構成になっている。

　これはカーネルと呼ばれる1つのプログラムを、複数のスレッドが並行して実行する仕組みである。カーネル、つまりプログラムそのものはすべてのスレッドで共通だが、扱われるデータそのものはスレッドごとに異なっている。GPUは本来「ある瞬間の画面」を描画するためのものだが、描画処理(例えば明るさを半分に落とす)は画面全体に共通だが、扱われるピクセルデータはピクセルごとに異なっている。

　理論上は各ピクセルの描画処理をそれぞれ別のスレッドに割り当てて、それぞれでカーネル(今回の例なら明るさを半分に落とす)を並行して実行することで、そのGPUの最大性能で描画する形になる。ただし、実際にはこんなことをしたらオーバーヘッドが大きすぎるので、それこそ4×4ピクセルや8×8ピクセルなどの塊で処理することになる。

　GPU的な処理には適しているが、AI処理にはあまり適していない。この連載でも何度か説明してきた話だが、AIを処理するための定番アーキテクチャーといえばDataflowであり、GPUがSparsity(疎行列)などの対応をがんばってやっていることをDataflowは自然かつ低レイテンシーで実行できるし、ネットワークの規模に応じて演算要素の割り振りができるというメリットもある。

　連載869回でインテルのDNNプロセッサーを使ってImageNetの処理を比較しているが、GPUは下の画像のスタイルの処理の振り方しかできない。

インテルのDNNプロセッサーでResNet-8を実行した場合の処理の流れとレイテンシーの分布

　ところがDataflowでは下の画像の処理ができる。インテルのケースではコアの数が56個と少ないので、Dataflow式にするとレイテンシー(最初にデータを入れてから結果が出てくるまでの時間)こそやや長くなっているが、スループットや効率ではDataflowの方が優れているという結果になっている。

データフローでの処理の仕方

　さてCUDA Tileである。CUDA TileはCUDAのSIMTモデルを完全に捨て、Dataflowのように処理を記述できるようになっている。もっとも現在のNVIDIAのハードウェアはDataflowのような処理が物理的に不可能なので、内部でこれをSIMTスタイルに変換して実行している。

　その意味ではオーバーヘッドが大きいだけでしかないのだが、あえてこうした新しいプログラミングモデルを持ち込んできたというのは、長期的にDataflowのような(現在のGPUより)もっと効率のいいアーキテクチャーを導入するつもりがあると考えられ、そして今回のGroqの買収はそうした新しいアーキテクチャーを設計するための人員を確保した、と考えられるわけだ。

　実際Jonathan Ross氏はGroqの前はGoogleでTPUの開発をしていた方であり、そう考えれば理解できる動きである。とまぁ１月の時点では筆者はそう考えていたわけだ。これがひっくり返って、もっと積極的にNVIDIAはGroqを取り込むという方向性が明らかになったのが今回のGTCでの発表である。

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