次世代コンピュータの中核となる新発想のチップを日本企業と共に創る (3/4)

人工知能を実現するためのチップとして、演算器を数多く並列に並べたGPU^＊3や、プログラムによる高速処理を実現できるFPGA^＊4を利用しようとする声も聞かれます。いずれも、超並列処理を実現できる半導体チップです。現存する半導体チップを利用して、早期にシステムを作るためには一定の効果があると思います。しかし、次世代のコンピューティングで求められる要件を満たすことはできないと考えています。GPUもFPGAも、ノイマン型アーキテクチャの枠から大きく抜け出したものではないからです。

着々と要素技術を積み上げている

──超並列処理と非ノイマン型アーキテクチャを、具体的にそれぞれどのような技術で実現しようとしているのでしょうか。

脳をお手本にすると簡単に言ってはいますが、技術的にはとんでもなく難しいことなのです。

脳に匹敵する超並列処理をまともに実現しようとすると、物理的に作り上げることが不可能なほど、チップ内の配線を複雑に這わせる必要が出てきます。このため、アルゴリズム上の工夫で物理的な配線の本数を減らすなど、多角的なアプローチを世界中のIBMの研究所と共同で研究しています。

また、話は飛びますが、2014年に、IBMフェロー兼Brain-Inspired Computing担当チーフ・サイエンティストのDharmendra Modhaが中心となって、超並列処理が可能な「TrueNorth」と呼ぶニューロシナプティック・コンピュータ・チップを開発しました。これは、米国国防省国防高等研究計画局（DARPA）が、2008年より行っているプロジェクトの成果です。

プログラム可能な100万個のニューロンと2億5600万個のシナプスを備えたチップです。通常のチップは、内部の回路が常時動作しているため多くの電力を消費しますが、TrueNorthでは必要なときだけ「イベント・ドリブン」で動作するため、必要な回路だけを最小限の電力で動作させることができます。素子はSRAM^＊5ベースで作られているため、あらかじめ学習させておいたデータを書き込んで使います。

[図2] ニューロシナプティック・コンピューター・チップ「TrueNorth」

TrueNorthの開発を通じて、ニューロシナプティック・コンピューター・チップの威力を実証できました。例えば、画像を見ながら、それがバスであること、人であることを、あらかじめ学習した結果から判断することが実証実験で証明されました。初めて見たバスであっても、それがバスであることを認識できるのです。それをわずか数十mWという超低電力で実行できる低消費電力も重要な魅力のひとつです。また、TrueNorthは、既存の半導体製造技術をベースに作りました。これも画期的なことだと思います。

[ 脚注 ]

*3: GPU： Graphics Processing Unit。画像処理やグラフィックス処理に特化した構造を持つプロセッサ。画像やグラフィックスでは、多くの画素、ポリゴンなどを対象にして、同時並行的に処理を実行するため、演算器を数多く並べた超並列のアーキテクチャを採っている。元々、パソコンではゲーム向けやワークステーションでは設計CADなどの動作を高速化するために利用されていたが、近年ではその超並列性を利用して科学計算や金融系の処理、自動運転車の画像認識、また人工知能の実現に向けたディープラーニングへと応用を広げている。

*4: FPGA： Field Programmable Gate Array。特定の処理を高速に実行する専用チップを、プログラムを書き込むことで自由に実現できる半導体チップ。演算の原理を簡単に表現すれば、掛け算九九の表のような早見表の極めて高度なモノを設計時に作り出し、それをチップ内のメモリ（ロジックセル）に記憶させて演算処理に使っている。チップ内部には、数多くのロジックセルが搭載されているため、超並列処理を実行するハードを作ることができる。元々、半導体チップの試作などに使われていたが、専用チップの開発・生産に巨額の資金を要するようになって、電子機器にも搭載されるようになった。近年では、マイクロプロセッサよりも高速で低消費電力な演算が可能になることに注目が集まり、巨大なデータセンタでの処理を担うチップとして利用されるようになった。

*5: SRAM： Static Random Access Memory、略称スタティックRAM（スタティックラム）、SRAM（エスラム）は、半導体メモリの一種。ダイナミックRAM (DRAM) とは異なり、定期的なリフレッシュ（記憶保持動作）が不要であるため「スタティック」と呼ばれる。データ残留現象があるものの、電力の供給がなくなると記憶内容が失われる揮発性メモリ（volatile memory）である。