「ヘテロジニアス・コンピューティングは今後も定着する」とシュルツ教授が2026年ISCの基調講演で

オリジナル記事「Heterogeneous Compute Is Here to Stay, Prof. Schulz Says in 2026 ISC Keynote」

AIブームが計算リソースに対する飽くなき需要を引き起こしていることから、HPC分野ではCPU、AIアクセラレータ、量子コンピューティングにまたがる多様なアーキテクチャが台頭するだろう――ミュンヘン工科大学のマルティン・シュルツ教授は、ドイツ・ハンブルクで開催された「2026年国際スーパーコンピューティング会議（ISC 2026）」の開会基調講演でこのように述べた。

「従来のスケーリング手法では追いつけないほど、需要はますます急速に拡大している」と、シュルツ教授は2026 ISCプログラム委員長であるローザ・バディア氏による短い紹介に続いて行われた基調講演で述べた。「AIはまさに重心を大きくずらしたのだ。」

HPCシステムで実行される業務の根幹をなす従来のモデリング・シミュレーションは、スーパーコンピュータ上で実行されるワークロードの大部分を占めているが、高性能データ分析（HPDA）もあるとシュルツ氏は述べた。しかし、この新たな需要に対応できる統合型コンピューティングアーキテクチャの開発を推進しているのは、実際にはAIとエージェント型ワークロードである。

「彼らは本当に一つにまとまりつつある。時には強制的に、時にはそうではないが、いずれにせよまとまり、協力し合っている」と彼は述べた。

	シュルツ教授はISC 2026で基調講演を行った

今日のHPCデータセンターにおいて、異種混在は決して新しい現象ではない。従来のモデリング・シミュレーションや新興のAIワークロードを加速するGPUのおかげで、すでにほとんどのシステムに存在しているとシュルツ教授は述べた。しかし、その多様性のレベルは今後さらに高まっていくだけだと彼は語った。

「パラダイムに根本的な変化はない。依然としてフォン・ノイマン型に基づく順次実行ストリームが存在する」と教授は述べた。「HPCでは依然としてこうした限界に直面している……。5年前、10年前に『エクサスケールには到底到達できない』と言われていたことを考えれば、現在の状況は驚くべきものだ。そして今、我々はそこに到達し、さらにその先へと進んでいるが、それでもシステムは機能している。つまり、限界まで性能を引き上げる方法は分かっているが、ある時点で処理速度はますます遅くなり、場合によっては停止することさえあるだろう。」

このスケーリングの鈍化により、アーキテクトたちは新しいシステムや新しいプロセッサの実験に踏み切ることになるだろう。汎用コンピューティングやGPUアクセラレーションシステムへの依存は続くものの、ワークロードの要求に応えるため、スケーリングを推進し続けるための別の手段を見出す必要がある。

「GPUは万物の救世主なのか？それとも、他に何かが必要なのか？」とシュルツ氏は問いかけた。「GPUに取って代わるのではなく、その環境を補完する形で、ますます多くの代替手段が登場するだろう。つまり、我々のポートフォリオを強化する技術が次々と現れることになる。単一のアクセラレータから、アクセラレータのポートフォリオ、さらにはコンピューティングのポートフォリオへと移行していくのだ。」

「数多くのアクセラレータが登場するだろう」とシュルツ氏は述べた。ASICに依存する企業もあれば、FPGAに目を向ける企業もある。GPUに依存する企業もあるだろう。「いずれにせよ、CPUから出力されるデータを実際に処理するために、それに近い場所での大規模並列演算」が必要になると、同氏は語った。

AMDのこのMI350のようなGPUは、アクセラレータの一種に過ぎない

課題となるのは、ハードウェアとソフトウェアの両レベルで、このアクセラレータのポートフォリオを調和させて機能させることだ。ユーザにはこの複雑さを隠す必要がある。なぜなら、技術的な多様性の全容をユーザにさらすことは「あまりにも苦痛すぎる」からだと、シュルツ氏は述べた。

「大規模な計算を行う場合、適切な計算、適切な場所、適切なワークフローに最適なカーネルを特定する必要がある。そして、これ自体が巨大な最適化問題だ」とシュルツ氏は語った。「だからこそ、この異種混在環境でこれを機能させるための適切なソフトウェアが必要なのだ。」

HPC向けのもう一つのアクセラレータは量子コンピューティングだ。シュルツ氏は、量子システムを開発するために同地域の大学、研究機関、量子スタートアップ企業で構成されるコンソーシアム「ミュンヘン・クオンタム・バレー」と共同で行っている取り組みの一部について説明した。シュルツ氏によると、「ミュンヘン・クオンタム・バレー」の目標は、さまざまな量子モダリティを開発し、それを既存のHPCシステムと連携させることだという。

「量子コンピュータがHPCに取って代わることはないと我々は確信している。なぜなら、他にもやるべきことが山ほどあるからだ」と彼は述べた。「しかし、量子コンピュータは紛れもなくアクセラレータだ。そしてアクセラレータの一環として、それらはすでにHPCそのものである。我々のハイパフォーマンスコンピューティングのポートフォリオの一部なのだ。」

HPCシステム上でワークロードを高速化するもう一つの方法は、ニューロモーフィック・コンピューティングだ。シュルツ氏は、マンチェスター大学のAdvanced Processor Technologies（APT）グループが取り組んでいる「Spiking Neural Network Architecture（SpiNNaker）」と呼ばれる研究や、ドレスデン大学のSpiNNaker2プロジェクトについて言及した。

「ここでのアイデアは、脳の働きからヒントを得て、それを演算素子に組み込み、脳内のニューロンが機能するのと同様の仕組みで動作させるというものだ」とシュルツ氏は述べた。「特定の問題に特化しているが、非常に、非常に効果的になる可能性を秘めている。」

	シュルツ教授は、多様なアクセラレータの種類に備えるべきだと述べた

HPCアクセラレータとなり得るもう一つのかなり斬新な技術として、フォトニクスシステムが挙げられるとシュルツ氏は述べた。「フォトニクスは、すでに光インターコネクトとして知られている」とシュルツ氏は語った。「しかし、特定の線形代数の最適化や高速化経路にも活用できる」。DNAストレージやDNAコンピューティングも有望だ。

「これらの技術のどれ一つを取っても、我々が直面しているスケーラビリティの問題を解決することはできない」とシュルツ氏は述べた。しかし、それらを組み合わせれば、我々のニーズを満たすシステムを開発できると期待している。

「つまり、我々は非常に異種混在した世界に直面している。単一のアーキテクチャが優位に立つことはなく、代わりに、活用できる多種多様なアーキテクチャが存在する」と彼は語った。「これらのシステムにはそれぞれ独自のプログラミングモデルがあり、独自のプログラミング哲学や設計上のポイントがある。これは決して簡単なことではない……だからこそ、どうすればいくつかの技術を橋渡しできるか、どうすれば技術を抽象化し、これら全体を本当に一体のものにできるか、という課題に取り組む必要がある。これが依然として最大の課題の一つだ。」

ユーザに過度な複雑さを強いることなく、これら様々なアクセラレータが連携できるようにするための抽象化と共通インターフェースを提供すること――これがシュルツ氏が取り組んでいる課題だ。この問題には解決すべき様々な側面があり、アクセスメカニズムそのものから、ジョブの割り当て方法、そして（バッチスケジューリングでは機能しないため）これらの多様なシステムがリアルタイムで一体となって機能するようにリソースを割り当てる方法に至るまで、HPCコミュニティによるさらなる取り組みが必要になると、彼は述べた。

「これらのスタックを構成する方法はいくつかある。しかし繰り返しになるが、従来のHPCスタックでも見られるようなレイヤーが存在し、それらを相互にマッピングする必要がある」と彼は述べた。「結局のところ、私たちが本当に取り組まなければならない最終的な課題が残る。さまざまな場所向けに用意されたこれらのスタックは、一見似ているが、完全には同じではない。
これらを適切な方法で整合させつつ、技術の多様性をサポートしなければならない。ソフトウェア・スタックや環境の多様性をサポートし、今、これらをどのようにして実際に一緒に実行し、真に一つのシステムとして機能させるか？」

すべてがうまく組み合わさるよう、統合標準が重要になる。リソースの発見についても同様だ。適切な来歴を保証するためにワークフローを文書化する必要があり、データが移動し始めたら、その局所性を尊重しなければならない。長期的な保守性は無視できない。そうしなければ、システム全体が崩壊してしまうからだ。

「ヘテロジニアス性（異種混在）は避けられない」とシュルツは結論付けた。「すでに存在しており、今後さらに増えるだろう。そして、それがパフォーマンスをさらに高めるための不可欠なメカニズムとなるのだ。」