世界初！人間の脳のようなスーパーコンピュータ「シェナン」がまもなく発売され、ムーアの法則を破り、エネルギー消費を数桁削減する

人間の脳は地球上で最も効率的な計算装置です。わずか 20W の電力と 1.3kg の質量で、1 秒間に 100 兆回の演算を実行できます。

人類史上最大のスーパーコンピューターであるヒューレット・パッカード・エンタープライズ・フロンティアも、人間の脳と同様の計算を実行できますが、占有面積は680平方メートルで、動作電力は2,270万ワットです。

これら 2 つの数値のエネルギー消費量の大きな差は、コンピューティング デバイスとしての人間の脳の構造的進歩を浮き彫りにしています。最近、オーストラリアの科学者たちは、人間の脳を完全に模倣したスーパーコンピューター「DeepSouth」を開発したと発表し、来年4月に発売される予定だ。

これは、人間の脳の規模でニューロン（数十億）とシナプス（数兆）のネットワークをシミュレートし、1秒あたり228兆回のシナプス操作をシミュレートできる世界初のスーパーコンピュータになります。

ウエスタンシドニー大学の ICNS チームは、シドニー大学、メルボルン大学、ドイツのアーヘン大学のニューロモルフィック分野のパートナーと協力してスーパーコンピュータを開発しました。

このスーパーコンピュータは、IBM の TrueNorth システムと Deep Blue に敬意を表して DeepSouth と名付けられました。

ウエスタンシドニー大学のICNSディレクター、アンドレ・ヴァン・シャイク教授は次のように述べています。

脳がニューロンを使って計算を実行する仕組みについての理解の進歩は、脳のようなネットワークを大規模にシミュレートできないために妨げられてきました。グラフィックス処理装置 (GPU) とマルチコア中央処理装置 (CPU) を使用して標準的なコンピューターでスパイキング ニューラル ネットワークをシミュレートすると、速度が遅くなり、電力を大量に消費します。私たちのシステムはそれを変えるでしょう。

このプラットフォームは、脳に関する理解を深め、センシング、バイオメディカル、ロボット工学、宇宙、大規模人工知能アプリケーションなど、さまざまな分野で脳規模のコンピューティングアプリケーションを開発します。

ICNS によると、このスーパーコンピュータの主な利点は次のとおりです。

- 非常に低い電力で超高速の超並列処理: 脳は 20 ワットの電力で 1 秒あたり 10^18 回の操作に相当する処理を実行できます。

DeepSouth は、脳の働きを模倣したニューロモルフィック エンジニアリングを使用することで、他のスーパーコンピューターよりもはるかに小型でありながら、はるかに少ない電力で大量のデータを迅速に処理できます。

- スケーラビリティ: システムでは、ハードウェアを追加して大規模なシステムを作成したり、規模を縮小して小型のポータブル アプリケーションやコスト効率の高いアプリケーションを作成したりできます。

- 再構成可能: フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) を活用してハードウェアの再プログラミングを容易にし、新しいニューロン モデル、接続スキーム、学習ルールを追加できるようにすることで、カスタム設計されたハードウェアを使用する他のニューロモルフィック コンピューティング システムに見られる制限を克服します。

DeepSouth は、人気のプログラミング言語 Python でニューラル モデルの記述とニューラル ネットワークの設計を可能にするフロントエンドを通じてリモートからアクセスできるようになります。フロントエンドは、研究者がハードウェア構成の詳細な知識がなくてもプラットフォームを使用できるように開発されました。

- 商用利用可能性: 市販のハードウェアを利用することで、スーパーコンピュータを設計するチームから独立してハードウェアを継続的に改善することができ、カスタム設計されたハードウェアを使用する他のニューロモルフィック コンピューティング システムに見られる制限を克服できます。

カスタムチップの設計と製造には長い時間がかかり、チップ 1 個あたりのコストは数千万ドルにもなります。市販の構成可能なハードウェアを使用することで、プロトタイプを世界中のデータセンターで簡単に複製できます。

-人工知能: 脳を模倣することで、現在のモデルよりも効率的に AI プロセスを実行する方法を作成できます。

トランジスタの限界

この「シミュレートされた人間の脳」と現在の汎用コンピュータの違いを理解するには、現代のコンピュータのアーキテクチャから始める必要があります。

1945 年 6 月 30 日、数学者で物理学者のジョン・フォン・ノイマンは、新しいマシンである電子離散変数自動コンピュータ (Edvac) の設計について説明しました。これにより、私たちが知っている現代の電子コンピュータが事実上定義されました。

スマートフォン、ノートパソコン、そして世界で最も強力なスーパーコンピューターはすべて、フォン・ノイマンが約 80 年前に導入したのと同じ基本アーキテクチャを使用しています。これらにはすべて異なる処理ユニットとメモリユニットがあり、データと命令はメモリに保存され、プロセッサによって計算されます。

数十年にわたり、マイクロチップ上のトランジスタの数はおよそ 2 年ごとに倍増しており、これはムーアの法則として知られる現象です。これにより、より小型で安価なコンピューターが実現します。

しかし、トランジスタのサイズは現在、原子スケールに近づいています。このような小さなサイズでは、コンピューティング中に発生する過度の熱が深刻な問題となります。

この現象は量子トンネル効果と呼ばれ、トランジスタの機能を妨げます。これにより、ムーアの法則に代表されるトランジスタの小型化の道を継続することがますます困難になります。

この問題を克服するために、科学者たちは、私たちの頭の中に隠された強力なコンピューター、つまり人間の脳から始めて、新しいコンピューティング手法を研究しています。

脳はジョン・フォン・ノイマンのコンピュータモデルに従って機能するわけではない。

コンピューティング領域とストレージ領域は別々ではありません。

代わりに、電気インパルスの形で情報を伝達する数十億の神経細胞を接続することによって機能します。情報はシナプスと呼ばれる接続点を通じて、あるニューロンから次のニューロンに渡されます。

脳内のニューロンとシナプスの構成は、柔軟で、拡張可能かつ効率的です。

したがって、コンピューターとは異なり、脳では、記憶と計算は同じニューロンとシナプスによって制御されます。科学者たちは、このモデルを計算に取り入れる目的で、1980年代後半から研究を続けてきました。

人生の模倣

ニューロモルフィック コンピュータは、脳のニューロンやシナプスと同様に動作する単純な基本プロセッサの複雑なネットワークに基づいています。この設計の主な利点は、マシンが本質的に並列であることです。

これは、ニューロンやシナプスと同様に、コンピューター内のほぼすべてのプロセッサが同時に動作し、連携して通信できることを意味します。

さらに、個々のニューロンとシナプスによって実行される計算は従来のコンピュータに比べて非常に単純なので、エネルギー消費量は桁違いに少なくなります。

ニューロンは処理ユニット、シナプスはメモリユニットと見なされることもありますが、処理と保存の両方を促進します。言い換えれば、データはプロセッサやメモリによって分離されることなく、計算が必要な場所にすでに存在します。

これにより、従来の（フォン・ノイマン）マシンでは速度低下の原因となるメモリとプロセッサの分離がなくなるため、脳の計算全体が高速化されます。しかし、従来のコンピューティング システムのように、メイン メモリ コンポーネントからデータにアクセスする特定のタスクを実行する必要がなくなり、大量のエネルギーを消費する必要もなくなります。

これらの原則は DeepSouth の主なインスピレーションです。

しかし、これは現在稼働している唯一のニューロモルフィック システムではありません。特筆すべきは、EU のイニシアチブによって資金提供されているヒューマン ブレイン プロジェクト (HBP) です。 HBPは2013年から2023年まで実行され、ドイツのハイデルベルクにニューロンとシナプスの働きをシミュレートする機械、BrainScaleSを生み出した。

ニューロモルフィック・コンピューターは実際の脳を模倣するように設計されているため、転換点の始まりとなる可能性がある。これらは持続可能で手頃な価格のコンピューティング能力を提供し、研究者がニューラル システムのモデルを評価できるようにするため、さまざまなアプリケーションに最適なプラットフォームとなります。

これらは、脳に関する理解を深め、人工知能への新たなアプローチを提供する可能性を秘めています。