先週開催された「Nvidia GTC 2023」では、ChatGPT のニュースが中心で見分けがつかなかったが、Nvidia の技術が幅広い取り組みを推進し続けていることは注目に値する。

レーダー設計シミュレーション、ストリーミング・センサ・アレイ・データ処理、コンピューテーショナル・リソグラフィーなどの技術セッションや製品発表は、ChatGPT の熱気ある合唱には及ばないが、これらの発表の中には、長期的には同様に重要であると証明するものもあるかもしれない。

Nvidia の CEO Jensen Huang 氏は、ChatGPT の伝道師でありながら、「Accelerated Computing」の旗印のもと、さまざまな取り組みに熱意を示し続けている。

処理速度向上に全力投球

Nvidia は、GPU 技術をグラフィックスカードやビデオゲームから、暗号マイニングやスーパーコンピューティング、そして現在はエンタープライズ AI へと拡大させながら、着実な進歩を遂げている。

1990年代の創業当時から、Nvidia は自社の GPU 技術がグラフィックス処理以外の用途にも応用できると宣言していた。当時は、CPU に単体の浮動小数点コプロセッサが追加されつつあったため、ややレトロな感じであった。Nvidia の使命は、ずっとコンピューティングを加速させることであった。

そのため、短期的に使える製品を育てるだけでなく、長期的な用途を見据えた製品づくりにも気を配ってきた。Nvidia は、そのような進化を容易にするソフトウェアを常に作り続けなければならなかった。その代表的なものがプログラミングプラットフォーム「CUDA」である。

産業界がAIやディープラーニングを追求し始め、GPUの非常に高いメモリ帯域幅が繁栄したことで、それが功を奏した。ハードウェアの面では、Nvidiaのチップは、データセンターにおけるAIで大きなリードを占めている。特殊なASICが多数登場しているにもかかわらず、ディープラーニングにおける一般的なGPUの熱意はほとんど抑えられていない。

Nvidiaは、製品ラインにスパイスを加え続けている。GTC でのさまざまな ChatGPT の進歩の陰で、Nvidia の注目すべき発表があった：

Modulusフレームワークをオープンソース化

Nvidiaは、同社の Modulus フレームワークを、シンプルな Apache 2.0 ライセンスのもと、physics-ML で使用できるようにしている。これにより、物理モデリングと数値シミュレーションを組み合わせる取り組みを推進することができる。

なぜそれが重要なのか。近年、Nvidia Modulus はニューラルオペレータのファミリーを構築し、現在では物理情報付きニューラルネットワークを含んでいる。物理MLで成功すれば、物理システムのモデリングでより良い結果が得られるであろう。それは、例えば、産業界におけるデジタルツインや、メタバースにおけるアバターなどの忠実度を高めることにつながる可能性がある。

計算機リソグラフィーのワークロードを高速化するソフトウェアライブラリ「cuLitho」

計算機リソグラフィーの高速化は、ムーアの法則が一巡した今、重要な意味を持つ。回路が極小化し、それをシリコンウエハーに描くためのマスクパターンの精密な操作を計算するのは、非常に複雑な作業である。

cuLitho ライブラリは GPU 上で動作し、ナノスケールの計算リソグラフィーの速度を現在の代替手段の40倍にまで高めるという。Nvidia は、cuLitho によって半導体工場の作業が劇的に高速化されることを予見している。

量子クラシカルコンピューティングプラットフォーム

Nvidia は、テルアビブに拠点を置くQuantum Machinesとともに、OPX+量子制御システムと Nvidia Grace Hopper システムをマッチングさせるプラットフォームを発表している。その目的は、数量子ビットのリグから量子加速スーパーコンピュータまで拡張可能なシステムを構築することである。

量子コンピュータの提唱者たちは、コヒーレンス時間の延長、エラー訂正の改善、量子ビット数のスケールアップに取り組んでいるが、量子古典計算機はそのギャップを埋めることになるであろう。

このような努力の見返りは、なかなか得られない。量子コンピュータの場合、Nvidia の Huang 氏は、本格的な適応をより長期的な目標と見ていることを明確に示している。

量子コンピュータは、「広く役立つ量子システムを持つには、10年、20年先が確実だ」と、GTC の記者会見で述べた。

Nvidia と次のコンピュータのオーバーロード

真の量子コンピューティングが10年以上先になると予測するのは Huang 氏だけではない。Nvidia が今日、古典的なコンピューティングの最前線に立っていることを考えると、それはまったく驚くべきことではない。

Nvidia はアクセラレーション・コンピューティングに注力しているため、Quantum Machines が GPU ベースのマシンを凌駕するようなことがあれば、それを受け入れる立場にあるであろう。

私としては、Watson 氏が Jeopardy 氏の試合に勝ったとき、Huang 氏がゲームショー王 Ken Jennings 氏の困惑した言葉「私は、新しいコンピュータの支配者を歓迎する」を想像するのは難しいことではない。結局のところ、計算の高速化こそが真の探求である。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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