スーパーコンピュータ「富岳」を用いてGraph500の世界第1位を獲得

スーパーコンピュータ「富岳」を用いてGraph500の世界第1位を獲得

理化学研究所、九州大学、株式会社フィックスターズ、日本電信電話株式会社（以下「NTT」）、富士通株式会社による共同研究グループは、スーパーコンピュータ「富岳」^[1]を用いた測定結果を更に向上させ、大規模グラフ解析に関するスーパーコンピュータの国際的な性能ランキングである「Graph500」のBFS（Breadth-First Search：幅優先探索）部門において世界第1位を獲得しました。「富岳」としては8期連続で世界第1位となります。

このランキングは、現在米国コロラド州デンバーのコロラド・コンベンション・センターおよびオンラインで開催中のHPC（ハイパフォーマンス・コンピューティング：高性能計算技術）に関する国際会議「SC23」に合わせて、Graph500 Committeeから11月14日（日本時間11月15日）に発表されます。

大規模グラフ解析の性能は、大規模かつ複雑なデータ処理が求められるビッグデータの解析における重要な指標です。共同研究グループは、今期から高速グラフ解析に実績を持つNTTを加え、「富岳」の性能を一層発揮させるソフトウェア技術の検討を進めています。

「エヌビディアもアームも不要」、CPU設計の大御所がAI専用機を開発中

「エヌビディアもアームも不要」、CPU設計の大御所がAI専用機を開発中

「我々はオープン技術だけで、AI（人工知能）計算に最適のAIコンピューターを設計・開発していく。4社抜きで可能だ」。

　カナダのスタートアップ、テンストレントのジム・ケラーCEO（最高経営責任者）は断言する。4社とは米国のエヌビディア、インテル、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）、英アームを指す。GPU（画像処理半導体）世界シェアの80％をエヌビディアが占めるなど、誰もが皆、4社の製品を何らかの形で使っている。4社不要とは大胆だが、ケラーCEOは「逆転の流れを（私も業界も）経験ずみ」と力強く語った。

IBMが合計20年かけて開発した「NorthPole」チップの存在が明らかに、脳にインスパイアされた設計でAIの高速化が可能

IBMが合計20年かけて開発した「NorthPole」チップの存在が明らかに、脳にインスパイアされた設計でAIの高速化が可能

カリフォルニア州アルデマンにあるIBM研究所が、前身のチップと合わせると20年かけて研究してきたという新タイプのデジタルチップ「NorthPole」の存在が明らかになりました。開発陣のダルメンドラ・モーダ氏によると、脳の計算方法からインスピレーションを得ることで、コンピューターチップの基本構造を改めたとのことです。

NECの大規模言語モデルが一般初公開 現地の様子は

NECの大規模言語モデルが一般初公開　現地の様子は

NECの自社製大規模言語モデル（LLM）が、テクノロジー展示会「CEATEC 2023」（10月17～20日、幕張メッセ）で初の一般公開となった。会場ではChatGPTのように使える利用環境「NEC Generative AI Framework」での動作を披露。会場から2時間程度たった正午ごろには、ブースに十数人程度の人だかりができる様子も見られた。

Arm上場 スマホ時代の超優良企業はAI時代もリードできるか

Arm上場　スマホ時代の超優良企業はAI時代もリードできるか

ソフトバンクグループの子会社となる英Arm(アーム)社の株式再上場が大きな話題を呼んでいる。9月14日にニューヨークの証券取引所「NASDAQ」に上場されたArmは、全体の約10%強が売りに出され、公募時の価格は51ドル(1ドル＝149円換算で、日本円で7,599円)で、今年上場された中では最大規模の上場として投資家の間で話題になった。

競合は米国企業--富士通が研究開発リソースを投じる、5つの技術領域

競合は米国企業--富士通が研究開発リソースを投じる、5つの技術領域

富士通は「研究開発リソースを集中している5つの技術領域」に関する研究戦略説明会を開催した。

　全体的な戦略について説明した執行役員 SEVP CTO、CPO 兼 システムプラットフォームBG Co-HeadのVivek Mahajan（ヴィヴェック・マハジャン）氏は「当社の戦略は『Fujitsu Uvance』を通じてお客さまに新しいソリューションを提供し、DXの最大のパートナーになるというもの」と説明した。

Google幹部が独自半導体語る、「従来の方法では生成AI需要に応えられない」

Google幹部が独自半導体語る、「従来の方法では生成AI需要に応えられない」

生成AI（人工知能）ブームで発生したAI向け半導体争奪戦。2010年代から「AIファースト」に舵（かじ）を切った米IT大手は、半導体が競争力の源泉になると踏んで自社開発に着手してきた。中でも2015年、IT大手でいち早く独自半導体「TPU（テンソル・プロセッシング・ユニット）」の運用を始めたのが米Google（グーグル）。生成AI需要の高まりに合わせ、2023年8月には第5世代となる「TPU v5e」を発表した。LLM（大規模言語モデル）の推論において前世代比でコスト当たり2.5倍の性能を発揮するという。

生成AIサービスは損失がかさむ？ インフラと運用コスト高、GPU不足で苦闘

生成AIサービスは損失がかさむ？　インフラと運用コスト高、GPU不足で苦闘

景気後退の懸念、レイオフ、難しくなる資金調達など逆風の中にあっても、生成AIの勢いは衰えない。OpenAI、Anthoropicなどの生成AI技術企業に巨額の投資マネーが注ぎ込まれ、GPUを供給するNVIDIAの株価は1年で3倍にも跳ね上がった。一方で、AIサービスの構築を急ぐ事業者各社は、そこから利益を上げることに苦慮しているという。

Google Cloud、生成AIを無料で学べる「The Arcade」公開 ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能

Google Cloud、生成AIを無料で学べる「The Arcade」公開　ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能

米Google Cloudは、Google Cloudの生成AI関連ツールについて学べる無料の学習教材「The Arcade」を公開しました。

　提供される教材を順に学んでいくことで、Google Cloudの生成AIツールである「Vertex AI」や「Generative AI Studio」を実際に体験できると説明されています。

駿台主催「東京科学大学が挑む未来」…学生の直球質問に東京医科歯科大・東京工業大学長が回答

駿台主催「東京科学大学が挑む未来」…学生の直球質問に東京医科歯科大・東京工業大学長が回答

まず「医工連携1.0」では、メディカルエレクトロニクスや超音波診断などの技術を使った検査の精度や手法などの進展。今注目のAIによる診断やヘルスケアの拡充は「1.5」といったところでしょう。さらに「2.0」では、患者さん目線からの医者いらずの世界をつくり出す。医者いらずの世界にするためには、医学も理工学も、両方やらなくてはいけません。では、一体「3.0」とは何か。これは、医者いらずの世界が実現した先に広がる未知の未来を指します。どんな未来かなんて、まだ誰もわかりません。最先端の技術を知る東工大と、多くの人と直接関わる医科歯科大とが腹を割り、誰も想像しえない未来を一緒に考えていきたいというのが「医工連携3.0」です。

NTT「IOWN」の商用第1弾は専用線、遅延200分の1を実現した3つの仕組み

NTT「IOWN」の商用第1弾は専用線、遅延200分の1を実現した3つの仕組み

NTTが推進する「オールフォトニクス・ネットワーク（APN）」のコンセプトの一部は既に実用化している。NTT東日本とNTT西日本が2023年3月に開始した専用線サービス「APN IOWN 1.0」である。同サービスは圧縮処理が不要になる映像トラフィックを同一県内で伝送するという条件において、遅延時間200分の1を実現したとする。また、揺らぎはゼロをうたう。

NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」

NTT版大規模言語モデル「tsuzumi」

近年、ChatGPTを始めとする大規模言語モデル^*1に大きな注目が集まっておりますが、これらは膨大な知識をモデル内に有することで高い言語処理性能を示す一方、学習に要するエネルギーは、原発１基１時間分の電力量が必要^*2とも言われており、また、運用には大規模なGPUクラスタを必要とし様々な業界に特化するためのチューニングや推論にかかるコストが膨大であることから、サステナビリティおよび企業が学習環境を準備するための経済的負担面で課題があります。
NTTでは、これらの課題を解決する研究開発を進め、今回、軽量でありながら世界トップレベルの日本語処理性能を持つ大規模言語モデル「tsuzumi^*2」を開発しました。「tsuzumi」のパラメタサイズは6～70億と軽量であるため、市中のクラウド提供型LLMの課題である学習やチューニングに必要となるコストを低減します。「tsuzumi」は英語と日本語に対応し、1GPUやCPUでの推論動作を実現します。更に、「tsuzumi」は視覚や聴覚といったモーダルに対応し、特定の業界や企業組織に特化したチューニングが可能です。
NTTグループでは、「tsuzumi」を用いた商用サービスを2024年3月に開始し、また今後の「tsuzumi」の研究開発については、さらなるマルチモーダル機能^*3を追加することで新しい価値を創出する研究開発を推進しています。本稿では「tsuzumi」の4つの特長を紹介いたします。

 

サーバーにも光技術、NTTがIOWNで掲げる新型アーキテクチャー「DCI」の正体

サーバーにも光技術、NTTがIOWNで掲げる新型アーキテクチャー「DCI」の正体

NTTは次世代基盤構想「IOWN（Innovative Optical and Wireless Network、アイオン）」において、利用企業の端末やデータセンターのサーバーなどにも光技術を適用しようとしている。具体的には、「オールフォトニクス・ネットワーク（APN）」を前提とした新しいコンピューティングアーキテクチャーである「データセントリックインフラストラクチャ（DCI）」を検討している。

超伝導量子コンピュータを開発し、量子シミュレータと連携可能なプラットフォームを提供

超伝導量子コンピュータを開発し、量子シミュレータと連携可能なプラットフォームを提供

富士通株式会社^（注1）（以下、富士通）と国立研究開発法人理化学研究所^（注2）（以下、理研）は、2021年に共同で設立した「理研RQC-富士通連携センター」（以下、連携センター）において、理研が2023年3月に公開した国産初号機となる64量子ビット超伝導量子コンピュータの開発ノウハウをベースに新たな64量子ビットの超伝導量子コンピュータ（以下、本超伝導量子コンピュータ）を開発しました。富士通は、理研の支援を得て、本超伝導量子コンピュータと世界最大級^（注3）の40量子ビットの量子コンピュータシミュレータ（以下、量子シミュレータ）を連携させて利用できるハイブリット量子コンピューティングプラットフォーム「Fujitsu Hybrid Quantum Computing Platform」（以下、本プラットフォーム）を開発し、富士通と理研との共同研究の下で、企業や研究機関に2023年10月5日より提供します。

国内最大級の生成AI開発向け計算基盤の稼働および 国産大規模言語モデル（LLM）の開発を本格開始

国内最大級の生成AI開発向け計算基盤の稼働および
国産大規模言語モデル（LLM）の開発を本格開始

ソフトバンク株式会社（以下「ソフトバンク」）は、生成AI（人工知能）開発向けの計算基盤の稼働を開始しましたので、お知らせします。また、ソフトバンクの子会社であるSB Intuitions株式会社（エスビーインテュイッションズ、以下「SB Intuitions」）は、この計算基盤を活用して、日本語に特化した国産大規模言語モデル（LLM）の開発を本格的に開始しました。今後、2024年内に3,500億パラメーターの国産LLMの構築を目指します。