次なるフロンティア：明日の飛躍のための今日のコンピューティングの再考

Elad Raz, NextSilicon　オリジナル記事「The Next Frontier: Reimagining Today’s Computing for Tomorrow’s Breakthroughs」

私と同じ業界に身を置く多くの人々と同様に、私は長年、人類の知識の限界を押し広げる壮大な科学的取り組みに魅了されてきた。子供の頃、私はCERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）や、後に平方キロメートルアレイ観測所（SKAO）となる施設を訪れることを夢見ていた。人類が宇宙の最も深い謎を解き明かそうとする、こうした現代科学と研究の驚異は、幼い頃の私の想像力をかき立て、今もなお私を鼓舞し続けている。LHCのトンネルを歩いたり、SKAOの電波望遠鏡の間に立つ機会はまだないが、コンピューティングの革新を通じてこれらのミッションに貢献できる機会は、子供の頃の夢が実現したような気分だ。

	大型ハドロン衝突型加速器の検出器は、高エネルギー素粒子を識別し、その特性を明らかにする。 画像クレジット：CERN

今日、これらの施設は科学コンピューティングにおける前例のない挑戦の最前線に立っている。世界最大の施設はエクサスケール・コンピューティングの力を実証しており、当社の測定およびデータセットはかつては想像もできなかった規模に達している。テラバイトやペタバイトからエクサバイトのデータへと進歩するにつれ、「エクサ-」（10^18）という単位はますます一般的になってきている。これを例えるなら、1エクサバイトのデータがあれば、地球上の80億人全員がHDビデオを5年以上連続でストリーミングできる容量である。

こうした予測は単なる理論上のマイルストーンではない。CERNの「高輝度大型ハドロン衝突型加速器（HL-LHC）」やSKAOなどの次世代研究施設は、それぞれ年間1エクサバイトのデータを生成する。この前例のない規模の科学的データは、暗黒物質の性質など、宇宙の根本的な謎を解明しようとする人類の最も野心的な試みを表している。

科学における時間の課題

最新の科学機器の計算要件は、従来の限界を超えている。科学者は、今日の最大規模のコンテンツやビデオストリーミングプラットフォームをはるかに上回るデータ量を処理しながら、複雑な計算を正確に行う必要がある。従来のコンピューティングアプローチでは、このような膨大なデータストリームに追いつくことはできず、画期的な発見が注目されないままになるという現実的なリスクが生じる。

しかし、この課題は単純な計算能力の限界を超えたものとなっている。今日の研究者たちは、より高速なプロセッサを必要としているだけでなく、研究が複雑化するにつれてワークロードの進化に適応し、シームレスにパフォーマンスを拡張するインテリジェントなコンピューティングシステムを必要としている。従来のアーキテクチャでは、しばしばボトルネックが生じ、発見が遅れるため、科学者たちは次の画期的な発見につながる結果が出るまで、数時間、あるいは数日も待たなければならない。

代わりに、研究者が膨大なデータをリアルタイムで分析し、計算上の遅延なく実験を繰り返すことができる世界を想像してみてほしい。仮説と検証の間の時間は、数週間から数時間に短縮されるだろう。この変化は、単に計算速度を速めるというだけでなく、科学的発見へのアプローチ方法を根本的に変えるものである。

次世代の科学的発見を推進する

欧州連合のODISSEE（エクサバイト時代の科学のためのオンラインデータ集約型ソリューション）プロジェクトは、これらの課題に対する協調的な対応策である。この画期的なイニシアティブは、産業界、研究機関、学術機関の14のパートナーを結集し、かつてない量の科学的データの処理と分析のための革新的な手法の開発に取り組んでいる。

ODISSEEを特にエキサイティングなものにしているのは、その協調的なアプローチである。エクサスケール・サイエンスの課題は、単一の組織が単独で解決するにはあまりにも大きすぎる。成功には、業界、機関、国境を越えたパートナーシップが必要である。このプロジェクトでは、多様な分野の専門家を集め、オンザフライのデータ処理のための革新的な手法を模索している。

• 適応型AIデータ処理機能の開発
• 膨大な科学データセットのためのエネルギー効率の高い処理ソリューションの作成
• 柔軟でオープンなコンピューティングアーキテクチャの実装
• 次世代エクサスケール・スーパーコンピュータをサポートする先進機能

ダークマターから日常生活まで：スケールの大きい科学

ODISSEEのダークマター研究パイロットプログラムは、先進的な科学コンピューティングの変革の可能性を例示している。SKAOとHL-LHCからのデータを組み合わせることで、このイニシアティブは物理学における最も根本的な謎のひとつに取り組んでいる。しかし、ODISSEEプロジェクトの成果の意義は、素粒子物理学や天文学をはるかに超えるものとなる可能性がある。

暗黒物質の研究を可能にするのと同じ計算能力は、私たちの日常生活に影響を与える数多くの分野において極めて重要である。気候科学者は、衛星や地上センサーからの膨大なデータを処理するために同様の技術を使用しており、これにより、深刻な気象現象の予測能力や気候変動パターンの理解が向上している。医療分野では、研究者が膨大なゲノムデータベースを分析し、疾患マーカーを特定して、個別化治療の開発に役立てている。材料科学者は、量子シミュレーションと実験データを組み合わせ、より効率的なバッテリーや太陽電池のための新しい化合物を発見している。

これらの応用分野を特に興味深いものにしているのは、これらの応用分野に共通する計算上のDNAである。天文学的なデータストリームの処理用に開発されたツールや技術は、新薬開発パイプラインの加速、再生可能エネルギー研究の強化、神経画像による脳機能の理解の促進に役立つ可能性がある。各分野はそれぞれエクサバイト規模の課題を生み出しており、速度、精度、適応性のバランスを慎重に調整する必要がある。

未来を築く：次世代計算の4つの柱

この重要な局面に立たされている今、ODISSEEのようなプロジェクトは、次世代計算基盤の要件が従来のパラダイムをはるかに超えて進化していることを明らかにしている。私たちが直面している課題は、単なる計算能力だけでなく、科学的理解の進歩に合わせて進化できるインテリジェントで適応性のあるシステムを必要としている。この新しいコンピューティングの時代を定義する4つの重要な柱は以下の通りである。

1. 「ドロップイン」による置き換え

科学技術計算の未来は、これまでイノベーションを制限してきた障壁を打破することを求めている。その第一は、アプリケーションの移植や最適化のための新しいアーキテクチャへの参入障壁を排除することである。最新のコンピューティング・アーキテクチャは、広範囲にわたるコードの書き直しや専門的なプログラミングの知識を不要にしなければならない。科学者は複雑なシステム構成に悩むのではなく、研究に集中できるべきである。この要件は、レガシー・アプリケーションと最先端のイノベーションをサポートするプラットフォームの開発を意味し、研究者が自分のコード（BYOC）を持ち込み、最小限の修正で展開できるようにする。

2. 適応型パフォーマンスの最適化

将来のコンピューティングシステムは、静的な処理能力を超えるものでなければならない。ワークロードのパターンから学習し、効率を最大限に高めるために、リアルタイムで動的に最適化できる適応型のプラットフォームが必要である。このインテリジェントな適応により、複雑な高精度（FP64）の物理・宇宙論シミュレーションから、低精度・混合精度の高度なAIモデルのトレーニング・推論まで、多様な科学アプリケーションにわたって一貫したパフォーマンスが保証される。システムは、科学的な発見の変化する要求に合わせて、その運用パラメータを継続的に進化させるべきである。

3. スケールにおける効率性

エクサスケール時代に突入するにつれ、膨大なデータセットを処理するためのエネルギー需要を考慮すると、計算効率について根本的な見直しが必要となる。次世代の計算基盤は、消費電力を適切に抑えながら優れたパフォーマンスを実現しなければならない。この課題には、エネルギー消費量を最小限に抑えつつ利用率を最大化するインテリジェントな最適化に重点を置いた、ハードウェアとソフトウェアの統合に関する革新的なアプローチが必要となる。目標は、環境面および経済面での持続可能性を維持しながら、パフォーマンスを効果的に拡張できるシステムを構築することである。

4. 将来を見据えた設計

科学の進歩のペースは速く、コンピューティングシステムには、全面的な見直しを必要とせずに新たなパラダイムに適応できることが求められる。新しいAI手法、量子アルゴリズム、あるいは新しいデータ処理技術をサポートするにしても、次世代計算基盤は将来のイノベーションに対応できるだけの柔軟性を備えていなければならない。この将来に備えた設計により、科学的手法が進化しても、現在のコンピューティングインフラへの投資が価値を生み出し続けることが保証される。

次の10年の発見を形作る

私たちは今、科学研究の転換期に立っている。エクサスケール時代は、かつてない課題をもたらしたが、また、かつてないほどの機会ももたらした。科学の未来は、データをかつてないほど迅速に発見に変える私たちの能力にかかっている。ODISSEEのようなプロジェクトは、研究者が作業を加速し、次の大きな進歩を発見するために必要なツールを提供することで、前進への道を照らしている。

この課題にどれだけうまく対応できるかが、次の10年を決定づける。継続的な革新とコラボレーションを通じて、次世代の科学的躍進の基盤を構築し、今日の若い科学者の夢を明日の発見へと変えていくことができる。 私たちが求める答えは、私たちが考えているよりも近い場所にあるかもしれない。 もし、それを見つけるためのツールを私たちが手に入れ、それを使いこなすだけの時間的余裕があれば、という条件付きではあるが。

エラッド・ラズ氏は、2018年に設立されたNextSiliconの創設者であり、IT業界で20年以上にわたって5つのベンチャー企業を立ち上げてきた。NextSiliconは、適応型コンピューティングと自己最適化ソフトウェア・ハードウェア統合を融合した革新的なインテリジェント・コンピューティング・アクセラレータ（ICA）アーキテクチャにより、ハイパフォーマンスコンピューティングの未来を変えつつある。最も要求の厳しいコンピューティングの課題に対応するように設計されたNextSiliconのICAソリューションは、比類のないパフォーマンス、効率性、拡張性を実現する。Elad氏のリーダーシップの下、NextSiliconは3億ドルの資金調達を確保し、300名の従業員を擁する企業へと成長した。