コンピューティングパワーとは正確には何でしょうか?

ご存知のとおり、コンピューティング パワーの文字通りの意味はコンピューティング能力です。

「コンピューティング」にはさまざまな定義があります。

狭義には、「1+1=?」を完成させるなど、数学の問題に対して計算を実行するプロセスや、「ゴールドバッハ予想」について推論するプロセスを指します。

広義の定義はよりマクロです。情報を処理して結果を取得するあらゆるプロセスを「コンピューティング」と呼ぶことができます。

明らかに、狭義の定義と広義の定義の違いは、主に計算の内容にあります。計算処理を完了する能力は「計算能力」と呼ぶことができます。

実際、人間の思考は最も一般的なコンピューティング プロセスです。

眠っているときや空想にふけっているときを除いて、私たちは常に何かを考えています。私たちは五感を通して外界を観察し、知覚し、情報を収集します。そして、脳の助けを借りて、この情報が処理されます（つまり、思考します）。最後に、結論を出し、判断し、行動を起こします。

このプロセスにおいて、脳は私たちの計算ツールとなります。脳の思考能力は計算力です。脳の思考が速ければ速いほど、その計算能力は強くなります。

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計算は人間が問題を解決する方法です。

人類は長い歴史の中で、計算によって解決しなければならない多くの問題に直面してきました。これらのコンピューティング タスクは、「ネイティブ」コンピューティング ツールである脳のみを使用して完了することはできません。その結果、人類はコンピューティングのニーズを満たすために多くのコンピューティングツールと方法を発明しました。例えば、そろばん、計算棒、計算尺など。

1940 年代には、技術の継続的な蓄積により電子コンピュータが誕生し、情報技術革命が正式に始まりました。

初期のコンピューターは実際には大型の計算機であり、主に軍事分野の複雑な計算タスク (弾道計算など) に使用されていました。パフォーマンスはそれほど強力ではなく、サイズと消費電力は膨大です。その後、トランジスタが発明され、真空管に取って代わり、サイズと消費電力の問題が徐々に解決されました。

1958 年に集積回路が誕生し、正式にチップ時代が到来しました。チップには、計算命令を実行できる多数の電子部品 (トランジスタ、抵抗器、コンデンサなど) が含まれています。ここ数十年、ムーアの法則に従って、チップ上のトランジスタの数は増加し続け、パフォーマンスは向上し続けています。

チップの機能のサポートにより、コンピューターはますます強力になり、サイズも小型化していき、最終的に PC と、繁栄した IT ソフトウェアおよびハードウェア エコシステムが誕生しました。コンピュータは家庭や産業に導入され始め、最終的には人類にとって最も重要なコンピューティングツールになりました。

私たちはコンピュータをさまざまな分野に応用し、プログラムの実行、問題の解決、効率の向上に利用しています。チップの製造プロセスが進歩するほど、トランジスタの数が増え、計算能力が強化され、問題をより速く、より良く解決できるようになります。

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5G携帯電話SoCチップ

今日では、チップはコンピューティング能力と同義になっています。計算能力について議論する場合、実際にはチップの計算能力について話しています。

一般的に、業界では、CPU や GPU などのチップ技術や機能を狭義のコンピューティング能力と呼ぶ傾向があります。メモリやハードディスクに関するストレージ技術をストレージパワーと呼びます。オペレーティングシステム、データベース、ミドルウェア、アプリケーションなどを含むソフトウェア技術をアルゴリズムと呼びます。

広義の計算能力には、狭義の計算能力のほか、ストレージ能力やアルゴリズムも含まれます。

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クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能、ブロックチェーンなどの最先端のコンセプトはすべて、コンピューティング能力の応用です。つまり、情報技術に関連するすべてのものは、一般的にコンピューティングパワーの分野と呼ぶことができます。

また、チップはコンピューティングパワーの中核であり、チップを搭載した携帯電話、時計、PCなどの端末やサーバーなどのデバイスがコンピューティングパワーの担い手であることにも留意する必要があります。多数のサーバーとコンピューティング クラスターを備えたデータ センターは、コンピューティング パワー プラットフォームとも呼ばれます。これらはコンピューティング能力の主な形態です。

コンピューティングパワーの価値

コンピューティング能力の役割は、コンピューティングタスクを完了することです。

ご存知のとおり、コンピューターのハードウェア システムの動作とプログラム ソフトウェアの実行は、無数のコンピューティング タスクによってサポートされています。したがって、チップによって提供される計算能力は、システム全体の正常な動作のための電源となります。

長年にわたる普及を経て、情報技術は私たちの仕事や生活のあらゆるところに浸透しました。さまざまなITシステムが社会全体の発展を支えています。コンピューティングパワーはすべての IT システムを支え、IT システムは社会全体を支えます。この観点から、コンピューティングパワーを社会発展の礎とみなすことは誇張ではありません。

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私たちの生活において、食料、衣服、住居、交通、娯楽、余暇は、携帯電話やモバイルインターネットと切り離すことはできません。携帯電話に内蔵されたチップは計算能力を提供し、それが豊富な機能とスムーズな速度を実現している理由です。

私たちが訪れるデジタル電子商取引プラットフォーム、プレイするオンラインゲーム、視聴する映画やビデオはすべて、インターネット サービス プロバイダーが提供するサービスに基づいています。これらのサービスはすべてデータセンターとサーバー上に構築されており、チップが計算能力を提供します。コンピューティング能力が強くなるほど、サービス体験は向上し、私たちの生活はより便利で幸せになります。

職場では、あらゆる業界で先進的なIT・通信技術と伝統的な産業を融合したデジタル変革が推進されています。

デジタル化は情報化のさらなる発展です。これまでの情報化は、特定のビジネスに IT 技術を導入することのみを意味していました。デジタル化は企業全体の変革です。組織構造、ビジネスプロセス、ビジネスモデル、作業シナリオはすべてデジタル変革の対象です。

デジタル化の目的は、生産効率を向上させ、コストを削減し、企業全体の競争力を高めることです。

情報化であれデジタル化であれ、その原動力となるのはコンピューティングパワーです。計算能力が強くなるほど、システムは強力になり、もたらされる改善も大きくなり、メリットも大きくなります。

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すでに情報化・デジタル化を基盤としたインテリジェンス化を進めている企業もあります。これにより、効率性がさらに向上し、「世代を超えた」技術的優位性が生まれます。今後ますます激化する市場競争において、この優位性が企業の存亡を左右する可能性があります。

現在、業界では、すべてのビジネス モデルが「データの価値を掘り出す」方向に向かっているという言い回しが一般的です。

データは最も価値のあるリソースであり、豊富な鉱山であると考えられています。計算能力は、この鉱山を採掘するためのツールとして考えられています。コンピューティングパワーを通じてデータを処理することで、データの膨大な価値を活用し、富を生み出すことができます。

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データ価値のマイニングプロセスは、データの生成、データの送信、データの保存、データの計算の 4 つの部分に分かれています。このプロセスは、コンピューティング能力 (情報技術) と接続性 (通信技術) が連携して実行されます。

まず、センサー、カメラ、その他のデバイスを通じて物理的な世界に関する情報を収集し、それをデジタルビットに変換します。その後、5G、Wi-Fi、光ファイバーなどの通信技術を通じて伝送・移動されます。これらのデジタル ビットはハード ドライブなどの記憶媒体に保存され、その後計算のためにチップに渡されます。計算された結果は意思決定と制御に使用されます。

人工知能技術の助けにより、意思決定と制御の主役はもはや人間ではなく、AI エージェントになるかもしれません。

ご存知のように、コンピューティング能力の役割は、データ価値マイニングのプロセスで明確に現れます。強力な計算能力がなければ、この非常に有望な作業を達成することはできません。

コンピューティング能力の重要性は、国家競争力のレベルにも反映されます。

コンピューティング能力は、デジタル経済の発展速度と社会知能の発展レベルを決定します。 IDC、Inspur Information、清華大学グローバル産業研究所が共同で発表したデータによると、コンピューティングパワー指数が1ポイント上昇するごとに、デジタル経済とGDPはそれぞれ3.5‰と1.8‰増加するという。

世界各国のコンピューティング能力の規模と経済発展レベルは、顕著な正の相関関係を示しています。国の計算能力が高ければ高いほど、その国の経済発展レベルは高くなります。

コンピューティング能力は国の競争力の重要な要素となっていると言っても過言ではありません。

計算能力の分類

コンピューティングパワーは社会全体に役立ちます。しかし、社会のコンピューティング能力に対する需要は変化します。これらのコンピューティング能力の需要は、消費者部門（モバイルインターネット、テレビ番組、オンラインショッピング、タクシー配車、O2Oなど）、産業部門（工業製造、運輸・物流、金融証券、教育・医療など）、都市ガバナンス部門（スマートシティ、ワンカードアクセス、シティブレインなど）から生じています。

コンピューティング能力のアプリケーションや要件が異なれば、アルゴリズムも異なります。アルゴリズムが異なれば、計算能力の特性に対する要件も異なります。

現在、コンピューティング能力は、一般的なコンピューティング能力、インテリジェントなコンピューティング能力、スーパーコンピューティング能力の 3 つのカテゴリに分類されています。

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一般的な計算能力は、主に CPU (中央処理装置) によって出力される計算能力に基づいています。 CPU には、操作をガイドおよび最適化するための命令セットが内蔵されており、CPU の信頼性の高い動作を保証します。

異なる命令セットアーキテクチャに応じて、CPU は x86 アーキテクチャと非 x86 アーキテクチャに分けられます。 X86 アーキテクチャは誰もがよく知っていますが、これは最初に Intel によって開発され、長い間独占されていました。比較的優れたエコシステムと比較的高い市場シェアを誇っています。 x86、ARM、MIPS、Power、RISC-V、Alpha など、近年急速に増加している非 x86 アーキテクチャには多くの種類があります。

インテリジェントコンピューティングパワーは、主に GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット)、FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ)、AI (人工知能) チップなどによって出力されるコンピューティングパワーに基づいています。特に GPU は現在需要が非常に高く、入手が困難になっています。

スーパーコンピューティングのパワーは、主にスーパーコンピュータが出力する計算パワーに基づいています。並列に動作する複数のコンピュータシステムの集中コンピューティングリソースを活用し、専用のオペレーティングシステムを使用して、非常に複雑な問題やデータ集約型の問題を処理します。主に最先端の科学研究、国防および軍事産業などのハイテク分野で使用されています。非常に高価ですが、そのパフォーマンスも非常に強力です。

データセンターでは、コンピューティングタスクも基本的な一般コンピューティングと HPC 高性能コンピューティング (High-performance computing) に分けられます。

HPC コンピューティングはさらに 3 つのカテゴリに分類されます。

科学計算: 物理化学、気象学および環境保護、生命科学、石油探査、天体検出など。

エンジニアリング コンピューティング: コンピュータ支援エンジニアリング、コンピュータ支援製造、電子設計自動化、電磁気シミュレーションなど。

インテリジェント コンピューティング: つまり、機械学習、ディープラーニング、データ分析などを含む人工知能コンピューティング。

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科学計算や工学計算という言葉は、誰もが聞いたことがあるはずです。これらの専門的な科学研究分野では、大量のデータが生成され、非常に高い計算能力が求められます。

石油とガスの探査を例に挙げてみましょう。石油とガスの探査は、簡単に言えば、地表で CT スキャンを実行することです。プロジェクトの終了時には、元のデータが 100 TB、さらには 1 PB を超えることもよくあります。このような膨大な量のデータをサポートするには、膨大な計算能力が必要です。

インテリジェントコンピューティングは近年非常に人気が高まっており、社会全体が注目する開発方向となっています。 AIGCビッグモデルの推進により、さまざまな業界でインテリジェントコンピューティングの開発が活発化しており、インテリジェンスに対する大きな需要が生まれています。

私たちが通常参照するデータセンターは、コンピューティング能力の種類に応じて、一般的なデータセンター、インテリジェントセンター、スーパーコンピューティングセンターに分類されます。

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誰もが日常的に利用するインターネットサービスは、一般的なデータセンターから提供されています。インテリジェント コンピューティング センターは、インテリジェント コンピューティング専用のデータ センターです。スーパーコンピューティング センターは、さまざまな大規模な科学技術計算タスクに特化しており、Tianhe-1 などのスーパーコンピューターを備えています。

コンピューティング パワー ユニットに関しては、さまざまなタスクの分割に基づいて、より詳細な区分ができるようになりました。前述の CPU と GPU に加えて、近年では特定のコンピューティング タスク専用のコンピューティング ユニットである TPU、NPU、DPU も登場しています。

ハッシュレートのトレンド

コンピューティング能力と接続性は、デジタル生産性の重要な要素です。長年にわたり、情報化、デジタル化、インテリジェンス化が継続的に深まるにつれ、社会全体でコンピューティング能力に対する強い需要が生まれました。

需要に牽引されて、コンピューティング能力の発展も次のような傾向を示しています。

• コンピューティング能力の需要は増加し続けている

あらゆるものがインテリジェントに相互接続される時代の到来、大量のスマート IoT 端末の導入、産業のデジタル変革の推進、AI スマート シナリオの実装により、想像を絶する量のデータが生成されます。これらのデータは、コンピューティング能力に対する需要をさらに刺激するでしょう。

ローランド・ベルガーの予測によれば、2018年から2030年にかけて、自動運転向けのコンピューティングパワーの需要は390倍、スマートファクトリー向けの需要は110倍に増加し、主要国における一人当たりのコンピューティングパワーの需要は、現在の500GFLOPS未満から2035年には10,000GFLOPSへと20倍に増加すると予想されています。

Inspur人工知能研究所の予測によると、2025年までに世界のコンピューティング能力は6.8 ZFLOPSに達し、2020年と比較して30倍に増加するとのことです。

コンピューティング能力に対するこのような膨大な需要を満たすには、次の分野で取り組む必要があります。

まず、チップの製造プロセスを継続的に改善し、より多くのトランジスタを統合し、チップの単一ポイントの計算能力を向上させます。数十年にわたる発展を経て、ムーアの法則は徐々に物理的なボトルネックに達し、チッププロセス技術は1nmに近づいています。その後の改善の余地は非常に限られており、コストはより大きくなります。

第二に、データセンターなどの大規模なコンピューティングパワーインフラストラクチャを構築します。規模を拡大することで、社会全体のコンピューティング能力のニーズを満たすことができます。

最後に、East-West Computing やコンピューティング パワー ネットワークなどの新しいコンピューティング サービス モデルを通じて、コンピューティング パワーの有効利用を強化し、増大するコンピューティング パワーの需要の圧力を適切に緩和することができます。

• コンピューティングパワーの種類は加速している

前回の記事でコンピューティングパワーの分類を紹介した際に、コンピューティングパワーは、一般コンピューティングパワー、インテリジェントコンピューティングパワー、スーパーコンピューティングパワーの 3 種類に分かれていると説明しました。

実際、この分類は近年になって徐々に形作られてきたばかりです。一般的なコンピューティング能力がコンピューティング能力の需要を支配します。しかし、AIGCビッグモデルなどの人工知能技術の急速な発展により、インテリジェントコンピューティングパワーの割合が急速に増加し始めています。

中国情報通信研究院が発表した「中国総合コンピューティングパワー指数（2023年）」によると、現在のコンピューティングパワーの規模では、一般コンピューティングパワーが74％、インテリジェントコンピューティングパワーが25％を占めている。インテリジェントコンピューティングパワーの割合は、一般的なコンピューティングパワーの割合と比べるとまだ小さいものの、その成長率は非常に速く、前年比で 45% 増加しています。この成長率は、全体的なコンピューティング能力の成長率よりも高くなっています。

つまり、AIGC ビッグモデルの開発により、インテリジェントなコンピューティング能力に対する需要が大幅に促進されたのです。コンピューティングパワー分野の全体的なアーキテクチャは変化しており、インテリジェントコンピューティングパワーに対する需要は爆発的な成長を示しています。

これは、その後のコンピューティング パワー インフラストラクチャの構築において、インテリジェント コンピューティング センターの割合が大幅に増加することも意味します。インテリジェントコンピューティング産業の発展も黄金期を迎えるでしょう。

• コンピューティングパワーサービスはどこにでもある

メインフレームの初期の時代では、コンピューティング能力は集中的に提供されていました。 PC の登場以降、コンピューティング能力はユーザー側に移り始めました。 1990 年代の携帯電話とインターネットの普及により、コンピューティング能力の空間的固定が崩れ、「移動」し始めました。

モバイル チップの継続的な反復とアップグレードにより、ユーザーのモバイル端末の計算能力は向上し続け、PC チップにほぼ匹敵するようになりました。

一方、5GやWi-Fiなどのモバイル通信技術の発達により、あらゆるものがつながり始めています。端末の種類はますます増えており、それぞれがさまざまな程度の計算能力とエンドツーエンドのコンピューティングを実行する機能を備えています。

クラウド コンピューティングの台頭により、コンピューティング能力はクラウドベースで分散されるようになりました。エッジ コンピューティングの出現により、コンピューティング能力もクラウドから通信ネットワークのあらゆるレベルに移行されました。

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これらすべてが、クラウド管理の隅々まで広がるコンピューティングパワーの流れの始まりを示しています。これがコンピューティングパワーの遍在性です。

前述のコンピューティング パワー ネットワークは、実際にはコンピューティング パワーの遍在性を体現したものです。

• グリーンで低炭素なコンピューティング施設

コンピューティングパワーは社会全体の発展を支えていますが、それがもたらすエネルギー消費の問題もますます顕著になってきています。

データによると、2021年の全国のデータセンターの総電力消費量は2,166億kWhで、全国の総電力消費量の2.6％を占め、三峡水力発電所2基の年間発電量と北京市1.8区の総電力消費量に相当します。

このようなひどい電力消費は、「デュアルカーボン」目標の達成に大きな圧力をかけ、世界経済の持続可能な発展に深刻な影響を及ぼしています。したがって、コンピューティング能力のエネルギー消費を削減する方法を見つけることが、業界全体にとって重要な研究方向となっています。

グリーンで低炭素なコンピューティング能力を実現する方法は数多くあります。基礎理論研究、材料プロセスのアップグレード、R&D 技術革新を通じてコン​​ピューティング インフラストラクチャの電力消費を制御および改善することが、発生源でのエネルギー節約と排出量削減を実現する最も効果的な方法です。

さらに、再生可能エネルギーの割合を増やし、化石エネルギーの使用を減らすことも、コンピューティング能力のグリーン開発の鍵となります。

現在、コンピューティング能力のあらゆる側面における省エネと排出削減に関する研究は、初期の成果を達成しています。コンピューティング能力のグリーン開発の全体的な見通しは非常に楽観的です。

「グリーン開発2030」報告書によると、2030年までに世界のデジタルインフラのエネルギー効率は100倍に増加し、再生可能エネルギー発電の割合は50％を超え、業界のデジタル普及率は50％に達するという。

新たなコンピューティングパワーの探求が加速している

コンピューティング能力に対する需要がますます高まり、従来の半導体チップ技術に大きな圧力がかかっています。半導体製造プロセスがボトルネックに達すると、量子コンピューティング、光コンピューティング、脳のようなコンピューティングなどの新しいコンピューティング技術の理論を研究する専門家が増え始めました。

量子コンピューティングは、量子重ね合わせと量子もつれを利用することで、従来のコンピューターを上回る計算能力を備えています。フォトニック コンピューティング (光コンピューティングとも呼ばれる) は、データ処理、データ保存、またはデータ通信に光波を使用するタイプのコンピューティングです。脳のようなコンピューティングは、脳のニューラル ネットワークとシナプス接続をシミュレートすることで、インテリジェントな学習と意思決定機能を実現します。

これらの新しいコンピューティングパワー分野は現在研究段階にあり、一定の成果が得られていますが、多くの困難にも直面しています。

これらの分野で真の進歩が遂げられれば、従来のコンピューティングの枠組みは完全に覆され、人類社会は新たな発展段階に入るでしょう。