ドンガラ ： ハイパフォーマンスコンピューティングの課題が米国の技術革新を脅かす

Doug Eadline　　オリジナル記事「Dongarra: Challenges to High-Performance Computing Threaten US innovation」

ジャック・ドンガラは最近、『The Conversation』に寄稿し、HPCの進歩と米国のイノベーションへの挑戦について語った。ドンガラはHPCのパイオニアであり、A.M.チューリング賞受賞者でもある。EISPACK、LINPACK、BLAS、LAPACK、ScaLAPACKを含む多くのオープンソース数値計算ライブラリの設計と実装は、HPCの発展に大きく貢献した。彼は、Netlib、PVM、MPI、NetSolve、Top500（HPL）、ATLAS、PAPIにおいて重要な役割を果たした。多くの場合、ジャックは紹介するまでもなく、彼が築き上げたこの分野に対する貴重な洞察を数多く持っている。

ドンガラは最近の記事で、HPCが直面する課題がいかに米国のイノベーションを脅かしているかについて語っている。彼はまず、気象予測、新薬の発見、さらには人工知能の訓練にさえ使われているHPCは、通常のコンピューターには難しすぎる、あるいは大きすぎる問題であることを皆に思い起こさせることから始める。

	A.M.チューリング賞受賞者 ジャック・ドンガラ

彼はまず、HPCが直面している現在の技術的課題を概説し、プロセッサの速度とメモリアクセスのギャップ、すなわちプロセッサにデータを供給し続けることに焦点を当てた。HPCアプリケーションでは常にメモリ帯域幅が重要であり、プロセッサの世代が上がるごとに、メモリのデータ送受信能力を上回っている。

もう一つの技術的課題はエネルギー消費である。今日のスーパーコンピュータ、特にAIのトレーニングに使われるスーパーコンピュータは膨大な電力を使用し、時には小さな町ほどの電力を使用することもある。過去には、コンピューターの部品が小さくなればなるほど、消費電力も小さくなっていったが、デナード・スケーリングと呼ばれるその傾向は2000年代半ばで止まってしまったと述べた。今日、コンピューターをより強力にすることは、通常、必要な電力を増やすことを意味する。

彼は最後に、プロセッサが低精度のAI問題にシフトし、高解像度のHPC問題から離れていることに言及した。ビット数が多ければ多いほど、チップは小数点以下の桁数を処理できるため、精度が高くなる。もしチップ企業が科学者が必要とするパーツを作らなくなれば、重要な研究が難しくなる可能性がある。”

今や世界的な競争である

米国はこれまで、政府からの資金援助や支援、オープンな開発環境のおかげで、HPCの優位性を享受してきた。ドンガラは、先進的なコンピューティングは今や世界的な競争であり、主権を持ったHPC能力を提供する努力が必要であると述べている。例えば、ヨーロッパにはEuroHPCプログラムがあり、フィンランドとイタリアにスーパーコンピュータを建設している。日本は「富岳」スーパーコンピュータを建設し、学術研究や産業界をサポートしている。中国も大きな進歩を遂げ、自国の技術を使って世界最速のコンピューターのいくつかを構築している。

ドンガラは、量子コンピューティングや、2022年に成立したCHIPS・科学法（米国におけるチップ製造を拡大するための資金を提供する法律）など、希望の兆しがあることを示唆している。また、同法により科学研究を現実の製品にするためのオフィスが設置されたことにも触れた。2025年2月25日に発足したタスクフォース「Vision for American Science and Technology」は、米国科学振興協会のスディップ・パリクCEOが主導している。このタスクフォースは、非営利団体、学術界、産業界を結集し、政府の決定を導くことを目的としている。

ドンガラによる、米国を拠点とするHPCの競争力を確保するための長期的解決策のリストについては、記事全文を参照されたい。

最後に彼は、HPCは単なる高速コンピューターではないと強調する。科学的発見、経済成長、そして国家安全保障の基盤なのだ。技術的・競争的課題に対処するためには、新しいハードウェアへの投資、より賢いソフトウェアの開発、熟練した労働力の育成、政府・産業界・学界間のパートナーシップの構築を意味する。