米国のサンディア国立研究所によると、脳の働きを模倣するニューロモルフィックチップは、高性能コンピューティングアプリケーションに幅広く応用でき、場合によってはCPUやGPUよりも適している可能性があるという。
ニューロモルフィック・コンピューティングは、データの処理と分析の方法に根本的な変化をもたらします。これまで、人工知能（AI）が主なユースケースとして推進されてきましたが、True Northデバイスで脳に着想を得たゲームの商業的実現可能性をはるかに先取りしていたIBMは、かつてよりはるかに幅広い応用可能性を見出していました。
例えばインテルは、LoihiニューロチップをAIコンピューティングの未来と位置付けていますが、サンディア国立研究所の研究者が査読付き学術誌「ネイチャー・エレクトロニクス」に最近掲載された論文で実証したように、インテルのLoihiチップは「人工知能がもたらす問題よりも複雑な問題を解決でき、高性能コンピューティングの分野でも地位を確立する可能性もある」とのことです。これには、骨や軟組織を通過するX線の追跡、ソーシャルネットワーク内のデータフロー、金融市場の動向、集団内での病気の蔓延といった問題が含まれます。
「基本的に、ニューロモルフィック・ハードウェアは、明らかに類似している人工知能だけでなく、多くのアプリケーションに関連する計算上の利点をもたらすことができることを示しました」と、サンディア国立研究所の主任研究者ジェームズ・ブラッドリー・アイモーネ氏は本日述べた。「新たに発見されたアプリケーションは、放射線輸送や分子シミュレーションから、計算金融、生物学モデリング、素粒子物理学まで多岐にわたります。」
研究者らによると、ニューロモルフィック・コンピューターは最良のシナリオでは従来のコンピューターよりも少ないエネルギー消費でより速く問題を解決できるため、これは大きな意味を持つ可能性があるという。
これは、将来のHPCシステムのアーキテクチャに潜在的な影響を与える可能性があります。HPCシステムは従来CPUに依存してきましたが、高負荷処理には電力を大量に消費するGPUへの依存度が高まっています。サンディア国立研究所の研究者たちは、あるグラフで、IntelとIBM製のニューロチップが、シングルコアCPU、マルチコアCPU、そしてGPUよりもはるかにエネルギー効率が高いことを示しました。
サンディア国立研究所のニューロチップのエネルギー効率の利点を示すグラフ…クリックして拡大
「これらの問題は、将来のエクサスケールシステムが依存する可能性が高いGPUにはあまり適していません」とエイモネ氏は述べた。「興味深いのは、これまで誰もこの種のアプリケーションにおけるニューロモルフィック・コンピューティングを真剣に検討していなかったことです。」
これは、インテルと IBM のニューロチップの取り組みが、将来的には以前の予想よりも大きな成果をもたらす可能性があることを意味します。
ニューロモルフィックチップの効率性の鍵は、ピンのような構造が脳内のニューロンを模倣している点にあると研究者らは述べています。これらのピンは、データを提供する際にのみ、近くのセンサーから供給される電力を消費します。これは、すべての回路が情報を処理しているかどうかに関係なく電力が消費される従来のプロセッサとは対照的です。
ニューロモルフィックチップのもう1つの利点は、コンピューティングコンポーネントとメモリコンポーネントが同じ構造に存在するため、両者の間でデータが移動するときにエネルギー消費が削減されることだ、と研究者らは述べた。
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ニューロモルフィックチップ内の人工ニューロンの不規則な点滅は、従来のコンピュータチップの回路よりもデータ転送速度が遅い可能性がありますが、ニューロモルフィック・コンピューティングが向かっている方向である、より大規模にスケールアップすることで優位性を発揮します。例えば、インテルは次世代Loihiチップでニューロン数を12万8000個から100万個に増加させました。
サンディア国立研究所の研究者たちは、ニューロモルフィック・コンピューティングがHPCの未来を支配するとは考えていません。データセットが大きくなると、脳のようなチップへのデータの出し入れにコストがかかる可能性があるからです。しかし、回避策は可能です。例えば、生データではなく要約統計を処理して出力するなどです。ニューロモルフィック・チップは、その高速性と低消費電力という点で魅力的です。
「Loihiのような技術が将来の高性能コンピューティング・プラットフォームに採用される可能性は十分に考えられる」とエイモネ氏は述べた。「これにより、HPCのエネルギー効率が大幅に向上し、環境にも優しく、そして全体的に見てより手頃な価格になる可能性がある」®
