アクセラレーテッドコンピューティングについての洞察
アクセラレーテッドコンピューティングとは?
アクセラレーテッドコンピューティングは、学術、研究、工学のアプリケーションで採用されている計算手法です。より高速な計算を実現するために、従来のCPUと組み合わせて専用プロセッサを使用します。アクセラレーテッドコンピューティングは、CPUと他の種類のプロセッサーを同等に組み合わせるため、ヘテロジニアスコンピューティングとも呼ばれます。
グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)は、最も広く利用されているプロセッサーとして際立っています。データ処理ユニット(DPU)は、強化された高速ネットワーキングを促進する、急速に台頭してきたカテゴリーです。それぞれがホストCPUと連携して、統一されたバランスのとれたシステムを形成する上で明確な役割を果たします。アクセラレーテッドコンピューティングシステムは、CPUのみに依存するシステムと比較して、優れた総合的な費用対効果、パフォーマンスとエネルギー効率の向上を実現します。
アクセラレーテッドコンピューティングはパーソナルコンピューターに端を発し、スーパーコンピューターで成熟しました。パソコン、スマートフォン、クラウドサービスに採用されています。現在では、商業システムでも技術システムでも、機械学習、データ分析、シミュレーション、ビジュアライゼーションなどのジョブを処理するためにアクセラレーテッドコンピューティングが採用されています。
アクセラレーテッドコンピューティングはどのように発展したか?
コプロセッサは、ホストCPUの性能を向上させるために設計された特殊なハードウェアであり、コンピュータの中で長い間存在しています。1980年頃、PCに高度な数学的能力を与える浮動小数点プロセッサの登場により、その重要性が認識されるようになりました。その後の10年間は、ビデオゲームやグラフィカル・ユーザー・インターフェースの急成長により、グラフィック・アクセラレータの需要が急増しました。
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1999年、NVIDIAは、主要な3DレンダリングタスクをCPUからオフロードすることに特化した最初のチップであるGeForce 256を発表し、極めて重要な瞬間を迎えました。この画期的な出来事には、同時処理に4つのグラフィックス・パイプラインを使用する先駆的な技術も含まれており、エヌビディアは「グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)」という用語を作り、コンピュータアクセラレータの新しいカテゴリーを確立しました。
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2006年までに、エヌビディアは5億個のGPUの出荷に成功しました。同時に、一部の研究者は、CPUの能力を超えるタスクのためにGPUの強力な能力を活用するコードを作り始めました。Lan Buck 氏のリーダーシップの下、GPU内の並列処理エンジンを多様なタスクに活用することを目的としたプログラミングモデルであるCUDAが導入されました。
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CUDAは、2007年にG80プロセッサと協力し、NVIDIA GPUの新シリーズを推進し、産業および科学的アプリケーションの拡大を加速するコンピューティングをもたらしました。
データセンターに特化したこのGPUシリーズは、Tesla、Pascal、Volta、Ampereといった革新者の名前で名付けられた新しいアーキテクチャで定期的に拡張されています。世界各地で、高性能計算の専門家たちがGPUを使用して加速されたHPCシステムを構築し、画期的な科学的試みをリードしてきました。その試みは今日、ブラックホールの天体物理学的研究からゲノム配列の解読まで、さまざまな分野に及んでいます。
アクセラレーテッドコンピューティングが重要な理由
現代におけるアクセラレーテッドコンピューティングと人工知能
人工知能の時代において、加速コンピューティングは重要な役割を果たしています。効率的なコンピューティング能力を提供することで、ディープラーニング・モデルの発展を可能にする重要なテクニックの1つです。機械学習の分野では、モデルのトレーニングは計算集約的なタスクです。アクセラレーテッド・コンピューティング・デバイス、特にGPUを使用することで、モデル学習に必要な時間を大幅に短縮し、アルゴリズムの反復と最適化プロセスを高速化することができます。AIは、アクセラレーテッドコンピューティングの開発において重要な協力者として機能します。American Expressのような企業は、クレジットカード詐欺を防ぐためにAIを採用し、通信会社はインテリジェントな5Gサービスを提供するために人工知能を模索しています。
エネルギー効率の向上
アクセラレーテッドコンピューティングは、エネルギー効率の向上にも貢献します。CPUやその他の特化型アクセラレーターは、汎用CPUよりも特定のワークロードをより効率的に処理するように設計されており、多くの場合、計算ごとの消費電力が削減されます。例えば、GPUはAI推論においてCPUの42倍のエネルギー効率を実現します。確かに、グローバルに展開されているすべてのAIサーバーをCPUのみのシステムからGPUアクセラレーションを搭載したものに移行すれば、年間10兆ワット時という驚くべきエネルギー削減につながる可能性があります。これは、約140万世帯の1年間のエネルギー消費量に相当します(視覚的な表現については下の画像を参照してください)。
まとめ
アクセラレーテッドコンピューティングは、従来のコンピューティング・パラダイムを破壊し、イノベーションの新時代の到来を告げるものとして、技術的展望を大きく変えつつあります。人工知能やハイパフォーマンス・コンピューティングの分野では、アクセラレーテッドコンピューティングは通常、専用プロセッサー(GPUなど)を使用してコンピューティング速度を向上させ、AIスイッチを使用して複数のコンピューティングデバイスを接続・調整し、効率的なデータ交換と通信を実現します。人工知能やエッジコンピューティングから科学探査やヘルスケアに至るまで、アクセラレーテッド・コンピューティングはテクノロジーの未来に永続的な影響を与えようとしています。それは進歩を推進し、かつては達成不可能と考えられていた可能性を解き放ち、多様な領域にわたる進歩の軌跡を形作ります。
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