Sandia、 SpiNNaker2を導入してエネルギー効率の高いAI処理を実現

Sandia National Laboratories、SpiNNaker2ニューロモルフィックシステムを導入 過去数十年間、Intel、IBM、Googleなどが中心となって、人間の脳の構造と機能を模倣するニューハロモルフィックコンピューティングの開発に取り組んできた。この分野では、量子コンピューティングのように、大きな進展には時間がかかっている。しかし、最近では技術自体から、「主流になるために必要ないくつかの中核的なアプリケーション」への注目が高まっている。 SpiNNcloudは、2021年にドレスデン工科大学から分離独立し、Armマイクロプロセッサの創設者であるスティーヴ・ファーバーが設計したSpiNNaker1チップアーキテクチャを基に、エネルギー効率の高いAI処理を提供することを目指している。同社はSpiNNaker2チップを世界最高峰の大規模なニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームの一つとして、20倍以上の省電力性を誇る「新しい世代のAI推論基盤」を打ち出している。その次のモデルSpiNNextは、さらに78倍の省電力性を達成するとされる。 Sandia National LaboratoriesがSpiNNaker2を導入 今週、SpiNNcloudの幹部は、米国のSandia National LaboratoriesがSpiNNaker2を導入したことを発表した。これは、約1億7500万個のニューロンを模倣し、人間に近い動作を再現する世界最大級のコンピューティングプラットフォームの一つである。導入したシステムは、24枚のボードで構成され、各ボードには48個のSpiNNaker2チップが搭載されている。各マイクロチップには152個の低消費電力Armベースのプロセシング要素があり、チップ間はネットワークオンチップでつながれている。 Sandia Labsは、ニューロモルフィックコンピューティングの研究に長年取り組んでおり、去年にはIntelのLoihi 2チップを搭載したHala Pointシステムを追加していた。新たなSpiNNaker2の導入は、エネルギー効率の良いAIアプリケーションを実現し、従来のGPUベースのシステムよりも少ない電力を消費するためのイニシアティブの一部である。 主要用途 SpiNNaker2の主な用途としては、並列化された多層パーセプトロン（MLP）が挙げられる。これらのMLPは薬物探索プロセスにおいて、分子間のパターンマッチングや患者データベースの照合に使用される。多くの小さなMLPが複数のプロセッサで展開され、効率的に薬物探索を行うことができる。 また、QUBO（二次無制約二値最適化問題）を用いた最適化や物流の問題解決、複雑な数学的シミュレーションにも役立てられる。ランダムなワーカーアルゴリズムを用いてさまざまな問題の解決策を見つけることで、大規模な数学的シミュレーションが可能となる。 業界の反応と会社概要 「ニューロモルフィックチップの特性が、主流のAIドメインにも大きな影響を与える可能性があります」と、SpiNNcloudの共同創業者兼CEOのヘクトル・ゴンザレスは述べている。「特に、GPUなどの標準的なハードウェアでは難しい細かいパスの分離や、入力に基づいてネットワークの一部分だけを効率的に実行する能力があります。これは最近の機械学習における動的疎通への移行に非常に有益です。」 SpiNNcloudは、極端な動的疎通を活用することで、エネルギー効率に優れた生成型AIアルゴリズムの開発を続けていく方針だ。動的疎通は、入力に対する特定のネットワークパスの活性化によって計算量を大幅に削減し、AI計算のエネルギー課題を改善すると期待されている。