インテルの5つの注力分野《撮影 佐藤耕一》

半導体大手のインテルは6月22日、都内において報道陣向けに「インテル・プレスセミナー」を開催した。自動運転の実現を支援するインテルの取り組みとして、車載向けプロセッサ・5G通信・クラウドの三本柱をアピールした格好だ。

◆インテルの注力分野のひとつが自動運転

セミナーではまず、インテル株式会社代表取締役社長の江田麻季子氏が登壇し、新ブランドのプロセッサーやゲーミングへの取り組みについて説明した。

「新ブランドのプロセッサー『Xeon(ジオン)』が登場します(2017年半ば出荷開始)。そして、ゲームなどでますますハイスペックが求められるデスクトップPC向けに、新しいCore Xシリーズプロセッサーを発表しました。またゲーミングについては、e-Sportsへの取り組みをさらに強化し、『インテルグランドスラム』を開催します」

そしてインテルの注力分野については、「自動運転、AI/機械学習、IoT、5G、VRゲーム/e-Sportsの5つを成長領域として注力します」と説明した。

◆人間とクルマの関係は大きく変わる

次に事業開発・政策推進ダイレクター兼チーフ・アドバンストサービス・アーキテクトの野辺継男氏が登壇し、なぜインテルが自動運転に取り組むのかを説明した。まず野辺氏は、自動車開発の歴史を振り返ることで、近年自動車の開発が指数関数的に加速していることを説明した。

「自動車開発の歴史を振り返ると、1908年にT型フォードから量産が始まったあと、1970年まではITと無縁で、メカニカルな開発が進められてきました。その後1970年ごろから電子制御が始まりました。公害が表面化して電子制御インジェクターが導入され、続いてスタビリティコントロールも実現しました。そしてカーナビゲーションが登場し、(カーエレクトロニクスの)主役となりました」

「2000年から2010年にかけて、iモードをはじめとしたモバイルインターネットが始まります。クルマもインターネットにつながり、オンラインルート検索やゲリラ豪雨情報、EVスポットの更新など地図の更新も実現しました。2010年から2015年はスマートフォンがグローバルに普及しました。クルマもクラウドとつながり、各種ウェブサービスが登場しました」

「そして2015年から2020年にかけて、クルマはクラウドの3次元地図データベースを利用し、センサー情報と連携した深層学習が始まります。カメラや各種センサーで集めた情報をクラウドで分析するようになります。さらに2020年から2025年には、ビッグデータと深層学習が走り方を習得し、個々のクルマに運転の仕方や状況判断がフィードバックされるようになるでしょう」

「人間とクルマの関係は、この先10年から20年間で、これまでの100年間以上の変化がもたらされるといわれており、それはコンピューターによって実現されます」

次に野辺氏は、自動運転の分類と実現時期について言及した。「自動運転の種類は、移動速度と難易度で分類することができます。高速道路は、速度は高いですが交差点がなく、白線の真ん中を走ればいいので難易度は低いですが、いっぽう生活道路においては、速度は低いですが白線もなく、障害物が多いので難しいです」


「高速道路以外の自動運転の実現は、当初2025年ごろになるのではと見られていましたが、ビッグデータと深層学習の強化によって、2020年にはドライバーレスタクシーが実現するのではないかというのが最近の見立てになっています。このようなラストワンマイルのトランスポーテーションは、宅配ドライバーの人手不足問題と併せて、活発に議論されています」

「このような自動運転を実現するためのコンピューティング能力をインテルは提供することができます。自動運転の実現を引き続き支援していきます」

◆車載、通信、クラウドの三本柱を提供

続いて、執行役員Automotive担当の大野誠氏が登壇し、自動車ビジネスの取り組みについて説明した。まず大野氏は、インテルの自動車分野における実績をアピールした。

「当社は最近になって急に自動車ビジネスを始めたわけではなく、本格的に参入し始めたのは10年ほど前になります。カーナビやインフォテインメント分野にx86系CPUを提供するなど、国内外の自動車メーカー、Tier1部品メーカーと30車種を超える車載向けビジネスの実績があります。もちろん日本国内においてもメーカー数社に採用されています」

次に大野氏は、自動運転に向けた取り組みについて説明した。「完全自動運転が実現すると1日あたり4TBを利用すると言われており、これだけ大量のデータを処理するためには車載アーキテクチャを大きく変える必要があります。現在の分散型から、統合型サーバーのようなコンピューティング性能が必要になります。ここにインテルのノウハウが生かせると考えます。また加えて、自動運転には高速ネットワークと、自動運転のアルゴリズムを提供するクラウドデータセンターが必須です。インテルはこの点でも実績があります。インテルGOオートモーティブソフトウェア開発キット(SDK)によって、車載コンピューティング・ネットワーク接続・クラウドを提供します」


「ご存知の通りインテルは、BMW、モービルアイとの提携、(地図大手)HEREへの出資、さらにモービルアイ買収の発表、公道での(レベル4)自動運転デモ走行に取り組んできました。また昨日には、BMW/インテルのチームにコンチネンタルが合流することを発表しました。これまでの経験を活かして、国内でも積極的に活動していきます」


◆FPGAの優位性とは

最後に、日本アルテラ株式会社の代表取締役社長、和島正幸氏が登壇し、FPGAの特徴について説明した(アルテラは、インテルが買収したFPGAベンダーである)。

「2015年にアルテラはインテルに買収されました。これは、FPGAが自動運転のキーデバイスであるからに他なりません。ハードウェアのフレキシビリティ、高い消費電力効率に優位性があるからです」

「FPGAは近年、量産品に多く利用されてきています。半導体製造装置や産業用ロボット、メガソーラーのパワーコンディショナー、VRゴーグル、ドローン、データセンター、遠隔医療機器、電車車両など、幅広い用途に利用されています」

「特に自動車分野では、車載コンピュータ、通信インフラ、データセンターに使われています。車両においてはセンサーフュージョン(情報統合)の処理、通信においては5Gインフラの送信機、データセンターでは機械学習で利用されています。FPGAの利点は、ハードワイヤード回路による演算処理の最適化が可能であること、多種多様な仕様を即座に実現できること、簡素化された回路構成によって高い電力効率を実現することです。これにインテルのハイパフォーマンスCPUを組み合わせることができます」


「自動運転の実現に向けた自動車メーカーのニーズは、演算能力と電力効率、高速なリアルタイム処理、セキュリティがあります。インテルGO開発プラットフォームは、このようなニーズに対して、Xeon (CPU) + ARRIA10 (FPGA) または ATOM+ ARRIA10 の組み合わせで応えます」

「FPGAの特徴は、高い電力効率、低レイテンシ、車両ごと・仕向地ごとに再プログラム可能なアクセラレータ、ROMの暗号化などによる堅牢なセキュリティー、容易なプログラミングが挙げられます。インテルGO開発プラットフォームでは、OPEN CLでハードウェアを設計できる開発環境を提供しており、開発を支援します。」


「またARRIA10については、第10世代のFPGAであり、最大1テラフロップスの浮動小数点演算性能、66万のカスタムロジック領域、高速なインターフェイス、インテルGO自動車向けSDK対応などの特徴があります」

◆質疑応答

Q:自動運転に向けたビジネスの三本柱として、車載コンピューティング、ネットワーク接続、データセンターが挙げられている。将来的に、それぞれどの程度の規模のビジネスになると考えているか。

大野氏:現状としてはデータセンターのビジネスが大きいが、車載がデータリッチになっていく状況ですので、自動運転が実現する状況になるにつれて、Xeon/Atomといった車載チップも必要になると思っています。2020年以降を見込んでいます。

Q:GPU、また先日Googleが発表したTPUに対するFPGAの優位性とは何か。

和島氏:まず消費電力性能が挙げられます。利用するアプリケーションによって回路を最適化できるからです。また、ハイパフォーマンスなCPUとFPGAの組み合わせが実現できるのはインテルだけです。一気通貫で環境を提供できることが強みであると考えます。

Q:ネットワーク接続でのインテルの優位性とは何か。

大野氏:ネットワークについては、インフラ側のベースステーションをインテルが提供しており、また車載側では、他社に先行して5Gモデムのチップの開発をしています。今年後半にはサンプルチップを提供できる見込みです。つまり、インフラ側、車載側共に優位性があると考えます。

◆解説:FPGA陣営とGPU陣営の対立構図

インテルはこのところオートモーティブビジネスに本気で注力している。なぜかというと、車載SoC(システムオンチップ)市場は、パソコン、スマートフォンに続く巨大半導体市場になるからだ。これまでインテルは、FPGAのアルテラ、さらにカメラおよび画像分析技術のモービルアイの2つの大型買収をこなし、加えて地図大手HEREへの出資も実行している。この一連の動きと連動して、自動車メーカーではBMW、メガサプライヤーではコンチネンタルとの陣営形成に成功した。これによって、NVIDIA+アウディ/メルセデス+BOSCH/ZFのGPU陣営との対立構図がはっきりした。

一般論として、GPUは演算性能に、FPGAは消費電力に優位性があるが、このところNVIDIAも低消費電力を謳う車載SoC『Xavier(エグザヴィア)』を発表するなど、競争が激化している。またスマートフォンのSoCでは圧倒的シェアを持つクアルコムも、車載SoCで最大シェアのNXPを買収するなど、車載SoC市場をめぐる覇権争いが激化している。きたる巨大市場を制するのは、FPGAかGPUか、あるいは部分共存することになるのか。

インテル株式会社 代表取締役社長の江田麻季子氏《撮影 佐藤耕一》 事業開発・政策推進ダイレクター兼チーフ・アドバンストサービス・アーキテクトの野辺継男氏《撮影 佐藤耕一》 執行役員Automotive担当の大野誠氏《撮影 佐藤耕一》 自動車開発の歴史《撮影 佐藤耕一》 自動運転の分類《撮影 佐藤耕一》 自動運転に必要なコンピューティング能力をインテルが提供する《撮影 佐藤耕一》 自動運転に求められる車載コンピューティング能力とは《撮影 佐藤耕一》 自動運転に向けたインテルのビジネス三本柱《撮影 佐藤耕一》 インテルGO自動運転プラットフォーム《撮影 佐藤耕一》 自動車ビジネスに向けたインテルの取り組み《撮影 佐藤耕一》 FPGAの役割《撮影 佐藤耕一》 自動運転に向けたコンピューティングの課題《撮影 佐藤耕一》 FPGAの特徴《撮影 佐藤耕一》 FPGA『ARRIA 10』の特徴《撮影 佐藤耕一》 自動運転の開発を支援するインテルのエコシステム《撮影 佐藤耕一》