OpenAIのJalapeñoチップ、NVIDIA GB300を上回る性能を発揮

OpenAI は最近、内部コード「Jalapeño」の新しい自社開発チップが、テスト中にNVIDIAの既存製品を上回る性能を示したとソーシャルメディアで主張しました。OpenAIの共同創設者 Sam Altman は、その後Xプラットフォームで投稿し、同社が非常に高速なプロセッサを成功裏に製造し、複数のモデルテストでNVIDIAのGB200およびGB300システムの効率を超えたと述べました。

OpenAI 自社開発チップが功耗と遅延テストでGB300をリード

OpenAIのチップ事業責任者Richard Hoは、メディアのインタビューで「Jalapeño」がNVIDIAのGB300との比較テストにおいて、単位功耗あたりの処理量と応答遅延の2つのコア指標で明らかな優位性を示したと指摘しました。前者は、各単位の功耗で処理できるAI作業量を測定し、後者はシステムの応答時間を反映します。

テストはOpenAIが自社開発したオープンソースモデルGPT-OSS 120Bや、月の暗面Kimi K2.5 1Tなどの第三者モデルを使用して実施され、結果は「Jalapeño」が大規模で複雑なモデルを運用する際の優位性を特に際立たせました。このチップはOpenAIとBroadcomが共同開発したもので、功耗は約700Wに抑えられ、高スループットと超低遅延の特性を兼ね備えています。これにより、データセンターの電力および運用コストを削減し、エンドユーザーにより迅速な生成応答を提供することが可能です。

OpenAIが加速するチップのロードマップ　第二世代は短期内に流片

チップの迭代計画に関して、OpenAIは自社の AIモデルを活用してチップの開発プロセスを加速していることを明らかにし、第二世代チップは今後数ヶ月以内に流片（tape-out）を完了する予定で、第三世代チップの設計作業も同時に進行中です。OpenAIは、自社開発のアーキテクチャを継続的に推進することで、より大規模なAIインフラを構築し、関連する運用コストをさらに削減することを目指しています。

今回発表されたテストデータは、1,200億パラメータ規模のGPT-OSS 120Bや、1兆パラメータ規模のKimi K2.5 1Tなど、複数の大規模言語モデルを含んでいます。OpenAIは、AI支援設計プロセスのおかげで、新世代チップの開発サイクルが大幅に短縮され、将来的により大規模なAI計算クラスターの展開の基盤を提供することができると強調しています。