
人間の脳のように機能するチップを使って大きな進歩を目指す「デスクトップスーパーコンピュータ」を構築する新興企業

IBM の TrueNorth コンピュータ チップを組み込んだ最初のコンピュータ システムは、先月ユタ州ディアバレーで開催された Future in Review カンファレンスでわずか 4 日間で考案されました。
マーク・R・アンダーソン氏の指揮の下、さまざまな企業から厳選されたコンピュータ担当幹部のグループが、アンダーソン氏の年次会議(FiRE とも呼ばれる)での CTO チャレンジの一環として、デスクトップ スーパーコンピュータ システムを設計しました。

彼らはパターン・コンピュータを汎用コンピュータとして設計しました。これは、あらゆるオペレーティングシステムで動作し、非常に効率的で拡張性に優れ、スケーラブルで、信じられないほど高速です。汎用ハードウェアを使用して構築され、新しい100Gbps太平洋研究プラットフォームに接続され、TrueNorthなどの脳に着想を得た新しいチップをコプロセッサとして実行します。
パターン・コンピューターは、ビッグデータ内のパターンを発見するように設計されています。予測や仮定に基づくパターンだけでなく、「そうでなければ見えなかったかもしれない」パターンも発見すると、テクノロジー業界では正確な予測でよく知られているアンダーソン氏は述べています。アンダーソン氏は、フライデーハーバーに拠点を置くストラテジック・ニュース・サービスのCEOであり、テクノロジーとその世界経済への影響に関する週刊ニュースレター「SNSグローバル・レポート」の発行者でもあります。
「画像用のカメラではなく、データ用のカメラだと考えてください」と彼は言った。「これまでのコンピュータとは異なり、(パターン)コンピュータは『これまで見たことのないパターンを見つけました』と教えてくれます。それは物理学、気候変動、あるいは何にでも当てはまるかもしれません。私たちの課題は、指示するのではなく解釈することであり、これは非常に重要なことです。」
「これはまったく新しいコンピュータ時代の到来であり、人間とコンピュータの相互作用における革命的な変化となる可能性があります。」
破壊的技術
FiRe 参加者のアーロン・コントラー氏は、かつてマイクロソフトの共同設立者であるビル・ゲイツ氏の技術顧問を務め、Visual C++ のゼネラルマネージャーとして Windows、MSN、Visual Studio の構築に携わった経歴を持つ人物で、アンダーソン氏と CTO チームと協力することにすぐに興味を示しました。
パターン・コンピュータは、「ユーザーは、より大規模な問題に対して、劇的に強力で安価なコンピュータ能力を利用できるようになる。つまり、デスクトップ・スーパーコンピュータと同じようなもの」だと、サンディエゴに拠点を置くFP Completeの創業者兼CEOであるコントラー氏は述べた。「内部バスを備えた単一のマシンで膨大な数の計算コアにアクセスできるようになることで、従来のネットワークに接続されたクラウドで同じ数のコアを利用する場合と比較して、コストを大幅に削減し、速度を向上させることができます。」

「これはまた、大量の冷却と巨大な電源を備えた専用のデータセンターを必要とせず、誰のオフィスや空き部屋でも高性能コンピューティングを行うことができるようになることを意味します。」
コントラー氏は、パターン・コンピュータによってFPコンプリートはプログラミング技術を、はるかにコスト効率の高いハードウェア・プラットフォーム上に実装できると述べた。しかし、最も大きな意味を持つのは、安価な中国製チップとの競争に苦戦しているチップメーカーだろうと付け加えた。「このような研究プラットフォームが、私たちのようなソフトウェアツールメーカーの協力を得て、ソフトウェアアプリでマルチコアハードウェアを実際に活用できるようになれば、ハイエンドチップ市場が一気に爆発的に成長するかもしれません。」
物理学者であり、科学計算、スーパーコンピュータ アプリケーション、インターネット インフラストラクチャのリーダーである Larry Smarr 氏は、パターン コンピュータの中核技術が、今日の DSP やデジタル信号プロセッサのように、デスクトップ コンピュータだけでなく、企業のデータ センター、スマートフォン、その他のデバイスにも 10 年後には広く普及するだろうと同意しています。
「これは私たちの世界のコンピュータエコロジーにおける新たな能力です」と、カリフォルニア大学サンディエゴ校とカリフォルニア大学アーバイン校の共同事業であるCalit2の創設ディレクター、スマール氏は述べた。スマール氏は2000年から脳に着想を得たコンピューティングの開発を追跡し、アンダーソン氏によるCTOコンテストの創設を支援してきた。スマール氏は、「膨大なデータを必要とするディープラーニングを活用したリアルタイム音声認識を構想しています。クラウドにアクセスして数億もの音声と数百の言語にアクセスし、スマートフォン内で行われている処理をリアルタイムで洗練させる能力が得られます」と述べた。
デザインの商品化
パターンコンピュータは、Calit2が新たに設立したパターン認識研究所「FiReラボ」で開発され、FiREで初公開されました。CTOチームメンバーであり、UCSDジェイコブス工学部インテリジェントシステム、信号処理、ロボティクス教授のケン・クルーツ=デルガド氏の指揮の下、今後12ヶ月以内に実用的なプロトタイプを完成させることを目指しています。
Calit2の新研究所でコンピュータを構築することは重要です。2014年半ばに初めて発表されたIBMのTrueNorthチップはまだ市販されていませんが、クロイツ=デルガド氏はこのチップを保有する約30の研究者および研究機関の1つだからです。この新しいコンピュータは、スマール氏が先駆的に構築している、20以上の研究大学を結ぶ超高速の独立したインターネットのようなネットワークであるパシフィック・リサーチ・プラットフォームにも接続されます。
アンダーソン氏は、FiReチームの努力はIBMのパーソナルコンピュータの誕生に匹敵するものであり、彼のチームがわずか4日間で成し遂げた成果を、大企業であれば2年と約5000万ドルをかけて達成したであろうと述べた。「本当に驚いています」と、アンダーソン氏はカンファレンスの最後に設計とコンピュータシステムの仕様を共有した後、チームに語った。
10年以上にわたりFiREとCTOチャレンジでアンダーソン氏を支援してきたスマール氏は、今回のチャレンジはこれまでで最も困難で、「最も成功する可能性が低い」と述べた。スマール氏は、アンダーソン氏が成功できるとは思っていなかったという。
パターン・コンピュータの発表から数時間後、カンファレンスに出席していた複数の投資家が資金提供を申し出、アンダーソン氏にこのマシンを商業化するための会社を設立するよう促しました。アンダーソン氏は先週、ワシントン州フライデーハーバーに本社を置くパターン・コンピュータ社を設立しました。
IBMは、TrueNorthチップをベースにしたコンピューターを開発しているとは公式には発表していない。同社はこの件についてコメントを控えている。IBMリサーチを統括するIBMの上級副社長、ジョン・ケリー氏は先月、MITテクノロジーレビューに対し、IBMはTrueNorthチップの商用化と次期バージョンの開発について、大手コンピューターおよび携帯電話メーカーと協議中であると語った。
TrueNorthチップの使用
パターン・コンピュータは、近年の技術開発がなければ実現しなかったでしょう。その第一弾は、IBMの「脳に着想を得た」コンピュータチップ「TrueNorth」です。TrueNorthは人間の脳のニューロンやシナプスのように動作し、今日の多くのコンピュータが動作している従来の方法ではなく、分散型かつ並列的に情報を保存・処理します。この革新的なチップは、極めて高いエネルギー効率も備えており、IBMフェロー、チーフサイエンティスト、そしてIBMコグニティブ・コンピューティング担当シニアマネージャーであるダメンドラ・モダ氏が率いるチームによって、少なくとも7年間開発されてきました。
TrueNorthは「切手サイズのスーパーコンピュータで、電池は補聴器並みだ」とモダ氏はFiREの参加者に説明した。モダ氏はアンダーソン氏の課題に取り組んだ当初のFiREチームのメンバーだったが、本記事へのコメントは控えた。カンファレンスには出席していたものの、最終的なCTO設計プレゼンテーションには参加していなかった。

IBMはプレスリリースで、TrueNorthは「分散型、高度に相互接続された、非同期型、並列型の大規模コグニティブコンピューティングアーキテクチャの新しいクラス向けにカスタマイズされている」と述べている。
TrueNorthチップは「脳に着想を得た」と言われているが、パターン認識コンピューターは、そのパワーを別の目的に活用する。アンダーソン氏は2013年のニュースレターで、「パターン認識プロセッサー」という自身のアイデアについて、「n次元の物理的・数学的空間だけでなく、n次元の時間においても」自然で不規則なパターンを見つけることだと記している。「まだ発明されていない最も重要なチップ」という彼のビジョンは、モダ氏に「予言的」と評させた。そして、この構想がきっかけとなり、2014年のTrueNorth発表に先立ち、モダ氏は彼の研究成果を視察し、発表会で講演する機会を得た。
パターン認識は、アンダーソン氏が世界を正確に捉え、将来の結果を予測するために洗練させてきた重要な技術です。パターンを認識し、パターンが崩れた時にそれを認識する能力は脳の自然な機能であり、誰でもこのように世界を見る方法を自ら学ぶことができると彼は考えています。このプロセスを支援するコンピューターの開発は、彼のビジョンの新たな進化です。
アンダーソン氏がパターン コンピューターの作成について考え始めたのは、TrueNorth、脳に触発されたコンピューティング、そして世界が「指数関数的に質的に新しい機能の閾値を超えるテクノロジーの相転移点に到達している」ことに関してスマール氏と話してから 6 か月後のことだと、過去 15 年間脳に触発されたコンピューティングの取り組みを追跡してきたスマール氏は語る。
パターンコンピュータの誕生
FiRE CTOチャレンジの広報担当で、メリーランド州ベセスダに拠点を置くエンジニアリングおよびソフトウェアのシンクタンク、Cyon Research Corp.のCEOであるブラッド・ホルツ氏は、アンダーソン氏の仕様に合わせてマシンを製作することと、Calit2が実際にマシンを製作できることという2つの要件を掲げ、グループは4日間かけて計画を練ったと述べた。
ビッグデータとパターン認識の仕様と側面についてグループで議論した後、チームは追加のプログラミング問題に立ち入ることなく、ハードウェアに焦点を当て、ソフトウェアの戦略のみを提供することに決めたとホルツ氏は語った。
メリーランド州シルバースプリングに拠点を置く「変化を理解するセンター」のメタモデルアーキテクチャ担当ディレクターであり、オートデスクの共同創業者でもあるマイク・リドル氏は、すぐに今後の進め方を思いついた。「彼はハードウェアとソフトウェアの設計を主導しました。初日の夜に描いたスケッチが、設計の基盤となったのです」とホルツ氏は語る。
「彼のスケッチを見て具体化していくうちに、どこに特別な要素があるのかが分かりました」とホルツ氏は語った。彼らは、デザインを実現するための難題の一つを認識していたが、同時にその解決方法も分かっていた。「何も発明する必要がないと分かった時、皆が興奮してくれました」と彼は語った。
「マイクが過去15年間取り組んできたバイオミメティック・プログラミング・ツールキットがなければ、この設計は実用的でも合理的でもなかったでしょう」とホルツ氏は述べた。(バイオミメティックとは、生化学プロセスを模倣する技術を指す。)「このツールキットのおかげで、本当に実用的なものになったのです。ツールキットがなくても実現可能かもしれませんが、(開発には)何年もかかるでしょう。」
リドル氏の研究は、ソフトウェア設計の構造を再考することから始まりました。複雑なソフトウェアの脆弱性の多くは、ソフトウェアの各部が接続され、リンクされている方法に起因しており、特に複雑なソフトウェアが時間の経過とともにパッチを当てられ、成長していくにつれて、その脆弱性は顕著になります。リドル氏のアプローチは、「メッセージ」を介して内部的に通信する生物システムと多くの共通点を持っています。
このアプローチでは、メッセージはそれを受信するオブジェクトについて何も知る必要はありませんが、オブジェクトはどのメッセージを認識し、操作できるかを知っています。これは、細胞が化学刺激や電気刺激を受けたときに何をすべきかを「知っている」のと同じです。Riddleのツールキットの範囲と規模は、Microsoft .NETと同等です。ツールキットと方法論はC++コードの汎用サブセットに基づいており、あらゆるハードウェアで実行できます。
バイオミメティックプログラミングのメッセージパッシングアーキテクチャにより、パターンコンピュータは、大量のデータと情報を必要なだけ迅速に解析し、プログラマがコンピュータに検索対象を指示する従来の方法ではなく、生物学的原理に従ってパターンを発見するために必要な制御が可能になります。
高速交通警官の必要性
パターンコンピュータを動作させる上で最大の課題の一つは、タスクの優先順位付けを確実に行い、コンピュータがパターン探索の無限ループに陥らないようにするために、マルチプロセッサに必要な高速メモリアクセスを構成することです。「タスクの優先順位付けの設計は興味深いですが、マイク(リドル)は以前にも少なくとも一度は同様の状況でこの問題を解決しているので、実際には解決可能です」とアンダーソン氏は述べています。
パターン・コンピュータの設計はオープンで柔軟性が高く、TrueNorthだけでなく、多くのチップをコプロセッサとして利用できるようになります。パターン・コンピュータは、例えばパターンマッチングやデータ分析に関連する処理上の課題に対処するために専用に設計されたアーキテクチャであるMicronのAutomata Processorを活用できます。また、元NASA長官でIntellisis Corp.の創設者兼会長であるダン・ゴールディン氏が開発中の、新たに発表されたステルスチップも活用できます。ゴールディン氏はFiREで、この新しい「脳に着想を得た」チップについて説明しました。
「これはまったく新しいコンピューティング時代の到来だ」とアンダーソン氏は語り、パターン・コンピュータの商品化は1~2年先になるかもしれないと付け加えた。
「マークは、これがPCの発明と同じくらい重要なものになる可能性があると指摘しました。私も同感です」とホルツ氏は述べた。「ただし、それを実行に移す場合に限ります。」
パターン認識コンピュータ CTO チャレンジ チームのメンバーは次のとおりです。
- マーク・アンダーソン、ストラテジック・ニュース・サービス CEO
- ラリー・スマール – Calit2(UCSD/UCIパートナーシップ)創設ディレクター
- オーストラリアの大手通信・情報サービス企業テルストラの主任科学者ヒュー・ブラッドロー氏
- Ty Carlson、シニアマネージャー、テクニカルプログラムマネジメント、Amazon、シアトル
- スティーブ・コイ、TimeLike Systems社長、ニューメキシコ州アルバカーキ
- ブラッド・ホルツ、Cyon Research Corp. CEO、メリーランド州ベセスダ
- ケン・クルーツ・デルガド、カリフォルニア大学サンディエゴ校ジェイコブス工学部、知能システム、信号処理、ロボティクス教授
- IBMフェロー兼IBMチーフサイエンティストのダメンドラ・モダ氏。サンノゼのTrueNorthを開発したIBMチームを率いた。
- マイク・リドル、オートデスクの共同創設者、メタモデルアーキテクチャディレクター、変化理解センター、メリーランド州シルバースプリング
- グレッグ・シュマーゲル、NanteroのCEO兼共同創設者、マサチューセッツ州ウォーバーン
- David Schoenberger、CIO、CertainSafe、コロラドスプリングス、コロラド州
- ティム・ストーンホッカー、CTO、Soundhound Inc.、カリフォルニア州サンタクララ