[過去ﾛｸﾞ] リリーへの 伝言 (206ﾚｽ)
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1: 2023/10/06(金)23:03 ID:JbfWlsXP8(1/4) AAS
リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・・・０１
最近のストレス化社会に向けて 脳疲労度蓄積調査、なるものを藤野武彦教授が提唱
してる。九州大学名誉教授で、九州大学医学部第一内科において、内科のとくに心臓・
血管系の病気の研究、脳疲労概念を提唱を行う医学博士である。脳疲労とは、簡単に、
一言でいえば「脳が疲れた状態」のことを指す。ストレス化社会で、筋肉を使いすぎる
と筋肉疲労が起こって、筋肉が動かなくなるように、脳も使いすぎると「脳疲労」を起
こし、正常に機能しなくなる性質がある。人間の脳には大脳新皮質と大脳辺縁系という
司令塔があります。大脳新皮質は、思考や学習などの精神活動を、大脳辺縁系は食欲や
性欲などの本能や情動を担っています。また大脳の下方の位置には、自律神経中枢や、
食欲中枢を司る間脳があります。間脳は、意識しなくても心臓がキチンと適切なリズム
省9
187: 07/10(水)19:26 ID:1NpnuaYgo(9/9) AAS
リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３０
実は人工知能（AI）技術の活用拡大には、伝説的にムーアの法則と言うのが支持され
ていた。ムーアの法則は、大規模集積回路（LSI IC）などのチップ製造・生産における
長期傾向について論じた、経験則に類する一つの将来予測である。発表当時のフェアチ
ャイルドセミコンダクターに所属して後に米インテル社の創業者の一人となるゴードン
・ムーアが1965年に自らの論文上に示した。彼は1965年に、集積回路あたりの部品数が
毎年２倍になると予測し、成長率はあと10年は続くと予測。1975年には、次の10年を、
見据えて、「２年ごとに２倍になる。」という予測修正した。この「２年ごとに２倍」
になるとの予測は1975年以降も維持され、それ以来「ムーアの法則」として知られる。
これは、当時世界をリードしてた日本は、信じる訳でなくとも、少なくとも投資目標を
省10
188: 07/20(土)01:30 ID:xvnaALeiH(1/4) AAS
リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３１
実はこれにも、10年で10倍と言う定式が存在する。製造設備コストも、2005年には、
1600万ドルだった実用試験に、2015年時点で、最新のテクノロジを用いたチップの設計
と試験には約１億ドルかかっている。新型チップ製造工場の建設には、100億ドルも、
かかるのだ。つまりこのコストは、当然製造売り上げからの利益で償却する。となると
当然１０倍コストは１０倍の売り上げであり、１０倍の製品活用は、１０倍の電気量が
必要となるのである。つまり、技術進化でその量は少なくなるだろうが、AIがあらゆる
処で使われるようになることを念頭に置くと、電力の安定供給も社会的課題と言い換え
ても良いだろう。問題の解決策の一つに、日立は、小型モジュール炉（SMR:小型安全炉
原発）を、ゼネラル・エレクトリック（GE）と合弁で開発した。2028年、カナダでの、
省9
189: 07/20(土)01:31 ID:xvnaALeiH(2/4) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３２
一方で、このＬＳＩは大きな転換期に来ている。ＡＩチップの進化と利用は、今、始
まったばかりだ。これから何十年もの間、様々な技術が、継続的に投入されるだろう。
このことによって進化し続け、それぞれの時代で、求められる有用な応用が、次々と、
生み出して行くだろう。ただし、ＡＩチップも、コンピュータの一種であることには、
変わりない。現在のコンピュータが抱えている 固有の技術課題は、ＡＩチップを進化
させる上でも構造上の問題になる。特に「フォン・ノイマン・ボトルネック」と呼ばれ
る、コンピュータの、高速化を阻む本質的な課題がある。これを解決しない限り、ＡＩ
チップの成長シナリオは、恐らく描けない。今回は、未来のＡＩチップが進化し続けて
いくための道を開く「脳型チップ（ニューロ型・チップ）」の、開発動向が存在する。
省9
190: 07/20(土)01:33 ID:xvnaALeiH(3/4) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３３
この様に、コンピュータ界に長年君臨してきたノイマン型だが、70年を経て、さすが
に技術的な、疲弊が見えてきた。根本的な対策を取らない限り、これ以上の高性能化は
望めない本質的欠点がある。ノイマン型は、１つの演算を実行する度に、演算装置が、
記憶装置から、命令とデータを読み込み、演算が終わった命令は、破棄して、結果を、
記憶装置に書き込む行動をする。これらは、各プログラムに沿って、こうした命令作業
を繰り返して行く仕組みで動いていくわけだが。これは、遠い職場に毎日通うような物
で、一見、まどろっこしい手順だ。と感じるかもしれない。しかし、命令を一つ一つを
確認し、データを、必ず所定の位置に置きながら、慎重この上なく働くからこそ、様々
な作業を混乱することなくこなせる働きで、いわば図書館で、本の借り手に一冊のみの
省9
191: 07/20(土)01:36 ID:xvnaALeiH(4/4) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３４
通常、電子機器では、素子や回路の間を、金属配線でつないでいる。こうした出来た
配線は、材質や形状に応じた、電気容量が存在し、一方の端からもう一方の端まで信号
を伝えるのに、一定の時間が掛かる。水道の蛇口につないだ空の状態のホースに水を流
すと、端から水が出てくるまでに時間が掛かるのと同じ原理だ。ノイマン型では、この
時間の制約は避けられない。この遅れが、コンピュータ全体の性能向上の足かせになっ
ている。つまり、仕事場での作業効率が、どんなに高まっても、通勤時間の長さがこな
せない、図書館で言えば、一冊のみの受付では、仕事量が増えるだけで、時間ロス減少
を、頭打ちにしているのだ。こうした性能向上の阻害要因のことを「フォン・ノイマン
・ボトルネック」と呼んでいる。」これは、進化が始まったばかりのＡＩチップの難題
省11
192: 07/26(金)16:39 ID:njPh/LOUb(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３５
「人間の脳の構造を見てみるに。記憶と演算が分離したノイマン型などではないのだ
。しかも、たかだか20Ｗのエネルギー消費量で、現存するコンピュータのどれよりも、
高度な処理を実現しているではないか。ならば脳の構造を徹底的に真似ればそれなりに
良い物が出来るのではないか。」とＩＢＭ社などが、新たな基本原理を模索する。これ
は更に原子構造コンピューターつまり、量子スパコン応用にも使われる際の着眼点であ
る。このようなもので、現在提案されている全てのＡＩチップは、程度の差はあるが、
動作や構造の模範を脳の神経回路網（ニューラルネットワーク）に求めてきた。Google
社のＴＰＵは、ニューロン（神経細胞）とシナプス（神経細胞間のつながり）で構成し
ニューラルネットワークの構造と働きを、ノイマン型の構造上に展開しプログラムを使
省10
193: 07/26(金)16:39 ID:njPh/LOUb(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３６
ＩＢＭ社は２０１４年に、世界初の脳型チップ「トゥルーノース（TrueNorth ）」の
論文を科学雑誌｢サイエンス（Science）｣上で発表した。ここからは、TrueNorthに使わ
れている技術を題材にして、脳型チップとはどのような特徴を持つ、どのような構造の
チップなのかを解説したい。第２世代ＡＩチップである「脳型チップ」の先駆けになっ
た TrueNorth は、54億のトランジスタで、100万個のニューロンと 2億5600万のシナプ
スを作り込んだチップを作った。28nm プロセスを使って製造し、チップ面積4.3Ｃｍ2
と、一般的なマイクロプロセッサと同等の大きさに収めている。脳には約1000億個の、
ニューロンと、約100兆〜150兆個のシナプスがあると言われている。TrueNorthは 人間
の脳には、遠く及ばないが、昆虫の脳と同等の規模にはなっているとされる。そして、
省11
194: 08/07(水)14:05 ID:QQeiCIRGd(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３７
TrueNorth では、データ処理の最小単位となるコアを、1チップに4096個実装した。
それぞれのコアには、演算回路、メモリ、コア間通信用のルーターなどが含まれている
。ＧＰＵや第１世代ＡＩチップであるTPUでは、ニューラルネットワークの ニューロン
同士の結びつきの強さや、そこでやり取りするデータは、外部のメモリに蓄積するが、
これに対し TrueNorth は、演算装置と 記憶装置の両方を、１つのコアの中に組み込む
ことで、命令やデータの読み出しと書き込みを、コア内で完結させている。このため、
フォン・ノイマン・ボトルネックを大幅に軽減できる。と見られてる。それぞれのコア
には、256個のニューロンと26万2144個のシナプスを 再現する回路が搭載されており、
各ニューロンの振る舞いを23種類のパラメータによって調整することで、単純なニュー
省10
195: 08/07(水)14:07 ID:QQeiCIRGd(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３８
TrueNorth には ノイマン型を やめた以外に、もうひとつ脳神経回路の働きを模した
特徴がある。「イベント駆動型回路」と呼ばれる、電子回路の動作方式の採用である。
電子回路の多くは、「同期型回路」と呼ばれる仕組みで動いている。複雑な手順で処理
する大きな電子回路を、小さな回路に分轄し、それぞれをクロック信号と呼ぶメトロノ
ームのように動きのリズムを 指揮する信号に合わせて、順番にバケツリレー方式で、
処理していく。パソコンのＣＰＵの性能を示す２ＧHzといった数字は、そのリズムの、
周波数を表しており、２ＧHzなら１秒間に20億回バケツリレーしていることを示してい
る。まあ図書館で言うなら２０億回の受付回数ってな事で、皆んなそれを基準に動く。
って事だが。この仕組みには、安定した品質の電子回路を設計しやすい。という利点は
省8
196: 08/11(日)10:34 ID:1xuuBJOYB(1) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０３９
ただし、実際には、TrueNorth では１ｋHz（１秒間に1000回）という極めて低速なクロ
ック信号を流している。低速ながらクロック信号を利用している理由は、チップ外部の
電子回路が同期型回路であり、画像、音声、センサなどからデータを受け渡し入力し、
チップからの、推論結果をタイミングよく出力する為だからだ。視覚情報などを、脳が
処理する時間は約１ｎ秒と言われており、１ＫHzの１サイクル分の周期がそれと同じに
なるようにしている。ＩＢＭ社は、米国防高等研究計画局(DARPA）からの5350万米ドル
の資金提供によって実施している「SyNAPSEプロジェクト」の中でTrueNorthを開発して
いるのだ。プロジェクトでは長期的なゴールとして、100億個のニューロン、100兆個の
シナプスを有する規模のシステムを、消費電力1000Ｗ、体積２リットル以下で実現する
省11
197: 08/17(土)13:16 ID:VnIpjxJyL(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４０
それは、加工技術に、レーザーによる加工している為、レーザー波長と、それを突起
させたり削ったりする、フォトレジストなどの 量子技術を使うからであって、波長の
大きさや洗いとる水分子の大きさが、変わる事はないからだ。改善や材料品質の向上で
ここまできたが、レンズからの照射解像度を上げるには、光源の波長を短くするか、溝
掘り用の光線開口率を大きくするかの方法があって、その中でも光の波長を短くする事
で解像度を上げようとする研究は盛んにされてきた。その中で、劇的に光の波長を短く
することで解像度を上げることを実現した研究開発の例としてＥＵＶがある。深紫外線
照射技術である。この技術は、かなり独特な光源操作で微小な波長の光源を得ている。
ＥＵＶが実現する数10nmレベルの光源よりも更に小さな波長を持つ光源を得ることは、
省10
198: 08/17(土)13:16 ID:VnIpjxJyL(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４１
ユタ大学とヒューレットパッカード(Hewlett-Packard）社が、共同開発している脳型
チップ「アイザック（ISAAC）」では、メモリに抵抗変化型メモリ（ReRAM）を採用する
。また、産業技術総合研究所やパナソニックセミコンダクターソリューションズなども
、同じにReRAMを採用した脳型チップの実現を目指す。一方、ＩＢＭ社は メモリ素子の
材料の相が変化することで抵抗値が変動する、相変化型メモリ(PCM）の活用を検討して
いる。不揮発性メモリの採用は、現在の脳型チップの最大の課題の解決策になる可能性
も秘めている。その課題とは、学習機能の搭載だ。ＡＩ関連処理には、データから処理
方法を学ぶ学習処理と、学習した結果に基づいて入力したデータを分類し、傾向を抽出
したりする推論処理があるが、TrueNorth は、推論処理だけしか実行できない。あらか
省11
199: 紙 09/02(月)20:11 ID:6OpDHGXqm(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４２
さらに、ほとんど パルスを加えなければ抵抗値の変動が小さく、頻繁に加われば、
大きく変動するようにできれば、これが学習に利用可能となる推論処理を実行する脳型
チップ自体に、学習処理機能を付加できる。このため、利用シーンが広がるのである。
ただし、採用するメモリの材料に応じて、抵抗値の変化特性に合った学習アルゴリズム
などを開発する必要があり、技術的なハードルはけっこう高い。東北大学の国際集積エ
レクトロニクス研究センター（CIES）は、ノイマン型ベースの ＡＩチップにも、脳型
チップにも適用できる、低消費電力化に向く不揮発性メモリ技術を開発した。磁気トン
ネル接合(MTJ）素子と呼ばれる、１ビットのデータだけを記憶する、極小ハードディス
クのようなメモリ素子を、ＡＩチップの記憶装置として利用する技術である。究極のメ
省9
200: 紙 09/02(月)20:11 ID:6OpDHGXqm(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４３
また同大学は、記憶装置をＭＪＴ素子で構成したノイマン型ベースのAIチップを試作
し、記憶装置の中でアクセスする部分だけを起動させることも可能にした。これにより
、搭載した全ＭＪＴ素子のうち0.05％のみを起動させ、画像認識処理をわずか600μWで
実行できることも確認している。さらに、演算装置のすぐ横に記憶装置となる ＭＴＪ
素子を分散配置した脳型チップも試作し、第１世代のＡＩチップよりも４桁高い、電力
効率、２ケタ高い集積度を実現できる。ことを実証したのである。ＡＩチップの進化は
、まだ始まったばかりだ。おそらく今後数十年掛けて、段階的に高度化していく事だろ
う。脳型チップについては、現状では人間の脳の構造や動作原理が完全には解明されて
いないため、汎用性を損なう形でしか実現できていない。しかし、ＩｏＴシステムや，
省9
201: 09/06(金)01:47 ID:4iHAi7xtu(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４４
世界最初のノイマン型コンピュータは1949年に英国で開発された「エドサック EDSAC
」であった。現在のノイマン型と呼ばれている構造のアイデアは、ENIAC の開発者で、
ジョン・モークリーとジョン・エッカートによるもの。というのが事実のようだ。しか
し、開発プロジェクト顧問の立場で参加していたノイマンの名前で報告書が執筆された
ことから、ノイマン型と呼ばれるようになった。このコンピュータの聡明期は第二次世
界大戦の戦争時代だった。ノイマン型でも、演算を並列実行すれば高性能化は可能だ。
ただし、並列化を推し進めることは、汎用性を損なうことにつながる。本連載でこれま
で解説したように、ＡＩ関連処理は並列化しやすい処理が多いため、AIチップの高性能
化にフォン・ノイマン・ボトルネックは大きな影響を与えないようにも見える。しかし
省12
202: 09/06(金)01:47 ID:4iHAi7xtu(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４５
高速化大容量化には、その空間にどれだけ仕組みを容れるかの問題で、例えば一定の
「ノイマン型」と言う、平屋の家に見立てれば、どれだけその集落に過密化した家屋を
建てれるか。の問題で、共用の道路や、廊下を少なく小さくするか。と言う事になり、
高速道路とか電車の駅とか、置かない事で考える。これは加工の配線幅になる。加工さ
れる配線幅が、半導体チップに搭載された微細なトランジスタの最小線幅が28nmとなる
チップを作るといった製造技術を、28nmプロセスと呼ぶ。例えて言えば２８ｍ幅の道路
である。この最小線幅が小さいほど、高速で、大規模な回路を搭載したチップを作る事
ができる。つまり小さいほど小さいスポーツカーが走って、ダンプやトラックが走らな
いで、スムーズに走る。と言う事だ。現在、既に10nmプロセスのチップが実用化され、
省12
203: 09/09(月)06:13 ID:PR9x226dt(1/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４６
AI半導体事業はチップのみならず、米 AMDは、サーバー事業者の大型買収に及んだ。
米半導体大手アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）は サーバー会社を買収する
。が、同社がサーバー事業に参入する予定はない。それは、ブーム期の人工知能（AI）
システム市場においては、事実上の理にかなっている行動だろう。AMDは 19日、データ
センターのサーバーをはじめとするハードウエアの設計・製造を手がける非上場企業、
米ＺＴシステムズを49億ドル（約7200億円）で買収する計画を発表した。AMD にとって
2020年に発表した プログラマブル半導体を手がける米ザイリンクスの買収(350億米＄
）に次ぐ過去２番目の大型買収となる。今回の買収合意で、AMD は年間36億ドル余りの
売上高がある事業を手に入れる事になる。ZTシステムズは過去12カ月の売上高が 100億
省11
204: 09/09(月)06:35 ID:PR9x226dt(2/2) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４７
対して当然ながら AMD でも 最新のAIシステム「MI300」ではこの路線を歩んでおり、
同社の4〜6月期決算では、データセンター部門の売上高が倍増以上の約28億ドルに達し
ていた。それでも、エヌビディアの5〜7月期のデータセンター部門売上高が 250億ドル
と見込まれていて（ビジブル・アルファがまとめたアナリスト予想）、これに比べると
１割程度にすぎない。ニュー・ストリート・リサーチのピエール・フェラグ氏によると
、顧客は AMDのシステムを主に、AIデータセンターの「より簡単で小規模な用途」に、
使用し、より難しいタスク処理の為に エヌビディアのシステムを買っているのだ。と
いう。「この買収は非常に価値のある『ボルトオン』（既存事業の補完や強化を目的と
する企業買収）だろう。AMD が、使われる事例の幅を時間の経過と共に広げていく」。
省13
205: 09/11(水)21:47 ID:T9bmp67aZ(1) AAS
人工知能 リリーに伝えて。 ・・・・・・・・・・・・２０４８
設計能力を発揮し、はるかに大きな成長を実現させる大きな賭けでもある。エヌビデ
ィアと競争するためには、既成の枠にとらわれない戦略も必要だ。Ｓ＆Ｐグローバル・
マーケット・インテリジェンスのデータによると、ＡＭＤ自体の利益率は。しかし多く
の思考が必要だ。2014年に独立して株式会社エンライトを設立した。同社では、技術の
価値を狙った相手に、的確に伝えるための方法を考え、実践する技術マーケティングに
特化した支援サービスを、技術系企業を中心に提供している。伊藤元昭代表はそう話す
。こうした中で、量子コンピューターについて、大阪大学と富士通は、実用化につなが
る新たな計算方式を考案した。と、発表しました。次世代のコンピューターとして期待
されている量子コンピューターには、超電導による粒子位置確定による、計算方式が、
省13
206: 過去ログ ★ [過去ログ] AAS
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