光の速度で演算を行うフォトニックコンピューティングが、超知能AIへの道を開く可能性のある技術として注目を集めている。中国の研究チームが世界最速のAI光チップを発表し、従来の1000倍の速度向上を主張するなど、各国で急速な進展が見られる。光子を用いた演算は、電子回路よりも高速で、発熱が少なく、並列データ処理が可能という三つの大きな利点を持つ。しかし情報の保存ができないことや、非線形演算の実現が困難であることなど課題も残る。現状では特定の計算、特にニューラルネットワークで使用される行列演算に限定的に応用可能であり、汎用的な光コンピューティングの実現にはまだ距離がある。複数のスタートアップ企業が50倍から100倍の性能向上を謳っているが、アナログ演算特有の精度や信頼性の問題も存在する。革命的というよりは確実な進歩が見られる分野であり、誇張表現には注意が必要である。
フォトニックコンピューティング
光の速度で演算する、これがフォトニックコンピューティングの約束です。これが突如として非常に注目される研究テーマになっているのは、超知能的な人工知能への道を開き、エネルギー需要を大幅に削減できる可能性があるからです。見出しを信じるなら、最近の進歩は目覚ましいものがあります。
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中国の光学AIチップの躍進
中国の研究者たちが「世界最速の光学AIチップ」を発表したばかりです。これは「中国のAIデータセンターに1000倍の速度向上をもたらす」というものです。
そしてこれは中国だけの話ではありません。コンピューティングの未来になるかもしれないものに取り組んでいるアメリカのスタートアップ企業もいくつかあります。見てみましょう。
フォトニックコンピューティングとは、電気の代わりに光、つまり光を構成する粒子である光子を使って演算を処理することを意味します。これには三つの大きな利点があります。
まず第一に、光はより速く移動します。第二に、光は実質的に抵抗なく移動できるため、発生する熱が非常に少なく、したがってエネルギー損失が最小限です。第三に、光子は異なる周波数帯域で並列にデータを運ぶことができます。これがフォトニックコンピューティングが非常に有望である理由です。
実際には、これは微小なフォトニック回路、レーザー、光ファイバーで機能します。基本的には小型化された光学テーブルです。フォトニック部品は、非常に高速であるため、データセンターでデータを移動するために既に使用されていますが、計算自体を実行するためにはまだ使用されていません。しかし欠点もあります。
フォトニックコンピューティングの一つの問題は、光子に情報を保存できないことです。したがって、保存のためには電子部品がまだ必要です。もう一つの問題は、光子が互いに相互作用しないため、一般的な論理演算子に使用できないことです。
これには、トランジスタのように機能する何かを再現するために、ある種の非線形相互作用が必要です。そして、この問題に対するいくつかのアプローチは存在しますが、まだ研究段階です。しかし、フォトニックコンピューティングは、特定の種類の問題、特に線形変換のみを必要とする問題に対しては、かなり直接的に使用できます。
これには何よりも、ニューラルネットワークの中心にある行列計算が含まれます。現在起こっている興奮は、特にAIトレーニングのいくつかのプロセスにフォトニックコンピューティングを応用することに関するもので、汎用的なフォトニックコンピューティングはまだ遠い先の話です。しかし、私たちはどこまで来ているのでしょうか?
最近の中国の見出しにある、世界最速とされるAIチップは良いベンチマークです。中国のチームは、チップが12.5GHzで動作できると主張しています。
一見すると、これはそれほど印象的には見えません。最先端のプロセッサも数ギガヘルツで動作しているからです。しかし、この数字はプロセッサの速度を指しているのではなく、特定の演算の持続時間を指しています。具体的には、彼らはAI推論で使用される種類の行列ベクトル乗算を考慮しており、512次元のベクトルを使用しています。これはAIトレーニングの典型的なサイズです。
標準的な電子マイクロチップでは、このような演算には通常100から500ナノ秒かかります。フォトニックチップでは、わずか250ピコ秒しかかかりません。これが彼らが1000倍速いと言う理由であり、これは本当に注目すべき改善です。とはいえ、これは実験室での結果であり、これがどれだけ現実世界に変換されるかは確信が持てません。しかし、この数字はそれほどかけ離れてはいません。
各国企業の取り組み
いくつかの企業は、彼らのフォトニック部品が同様の速度の利点を提供すると見積もっています。英国では、Lumaiと呼ばれるスタートアップが、その光学プロセッサはシリコンチップの50倍の性能を提供し、消費電力はわずか10%だと主張しています。同様に、ドイツのスタートアップQ.ANTは、そのフォトニックAIアクセラレータが特定のタスクについてGPUと比較して50倍の性能を達成でき、エネルギー効率は30倍高いと主張しています。
アメリカの企業Lightintelligenceは、100倍の速度を達成できると言っています。別のアメリカ企業Luminous Computingは、2019年に単一のチップでGoogleの3000TPUを超えたいと述べましたが、それ以来あまり話を聞いていません。
一方で、「適度な性能向上が期待できます」というのは、投資家を興奮させるような文言ではありません。ですから、明らかに少し誇大宣伝や誇張が進行中です。しかし、これらの主張における楽観主義を認めたとしても、光速での演算の約束は本物です。
しかし、先ほど見たように、光を使った演算は現在のところ特定の計算にのみ機能し、情報を保存するためには電子部品がまだ必要です。つまり、フォトニックコンピューティングは、量子コンピューティングと非常によく似た、特定のアプリケーションとして考える必要があります。
実際、フォトニックチップを使って量子コンピュータを構築しようとしている企業もいくつかありますが、これはさらに先の話です。しかし、フォトニックコンピューティングにはもう一つ別の問題があります。現在のフォトニックチップは基本的にアナログコンピュータであり、デジタルではありません。連続的な光の強度や干渉パターンを使用して数値を表現します。
これにより、デジタル電子機器と同じ精度と信頼性を得ることが難しくなります。ノイズ、温度変動、またはわずかな製造エラーが計算を損なう可能性があります。これは一部のアプリケーションには許容できるかもしれませんが、一般的には、著しい加速やエネルギー節約に関する見出しを読む場合、エラー率を指定しない限り、あまり意味がないということです。
ナンセンスのメーターに関しては、私はフォトニックコンピューティングに10点満点中5点を与えます。本当の約束があり、具体的な進歩がありますが、彼らが見せかけているほど革命的ではありません。光速コンピューティングの次の大きなものは、光速を超える速度でのコンピューティングになるでしょう。1805年にAGIを手に入れることになります。楽しみにしています。
ご視聴ありがとうございました。また明日お会いしましょう。
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