メディア

Google、「半導体のあらゆる分野で技術革新を」：クラウド市場の成長を受け

米国で開催された「ISS（Industry Strategy Symposium）」において、Googleは、半導体業界の経営幹部たちに対し、「あらゆる分野においてイノベーションを加速させてほしい」と懇願した。

» 2017年01月16日 13時30分公開

クラウドサービス市場のニーズに対応できるチップを

　Googleのデータセンター用ハードウェアの調達責任者であり、オペレーション担当シニアディレクターを務めるPrasad Sabada氏は、米国カリフォルニア州ハーフムーンベイで2017年1月8～11日に開催された「ISS（Industry Strategy Symposium）」において、会場の経営幹部たちに向け、「ムーアの法則はもはや、新しいクラウドサービス市場の高まるニーズに対応することができない。このため、プロセッサやメモリ、インターコネクト、パッケージングなどの分野において、さまざまなイノベーションが求められている」と主張した。

GoogleのPrasad Sabada氏

　Sabada氏は、「ムーアの法則が行き詰まる一方で、クラウドサービス市場が成長を遂げていることから、われわれは現在、転換期を迎えている。状況が再び変化しているため、業界全体として有意義な方法で対処していく必要がある」と述べる。

　Sabada氏は、「特に、コンテキストスイッチなどのさまざまなオペレーションにおいて、レイテンシを低減するために最適化したプロセッサが必要だ。Googleの実際の作業負荷を左右する鍵となる。スペック（合成ベンチマーク）に対して最適化されたプロセッサは数多く存在するが、Googleの作業負荷は、スペックとは全く異なるためだ」と述べている。

　またGoogleは、低レイテンシのメモリチップも必要としている。Sabada氏は、「プロセッサ性能としてメモリのレイテンシを高めることにより、投資に見合うだけの価値を得られる」と述べ、新しいメモリアーキテクチャへの取り組みに期待する姿勢を示した。

　同社のライバルであるFacebookは、1年ほど前に、既存のNAND型フラッシュメモリよりも高い性能が期待できるとして、IntelとMicron Technologyが開発している不揮発性メモリ「3D XPoint」を支持することを表明した。Intelは2016年末に、3D XPointのサンプル出荷を限定的に開始している。

　Sabada氏は、「インターコネクト市場の既存のプロセッサバスは、I/Oアクセスのオーバーヘッドが大きくなったりアクセラレーターデバイスが数多く搭載されていたりするので、次世代のメモリアーキテクチャには適していない。さらに、データセンターのサーバ接続には、シリコンフォトニクスなどの光インタフェースが必要だ」と述べる。

　同氏は、Googleがサポートする取り組みの1つとして、IBMのインタフェース「OpenCAPI」を挙げている。ただ、同氏は、これとは別に2016年に、アクセラレーター向けおよびSCM（ストレージ・クラス・メモリ）向けのオープンインタフェース関連の取り組みとしてそれぞれ始動した「CCIX」と「GenZ」については、特に触れなかった。

　Sabada氏は、「パッケージング市場では、ヘテロジニアスなチップを実現するための手法として、1つの基板上にロジック、メモリ、アナログなどを集積する2.5D（2.5次元）のチップ積層技術への移行が注目されていた。だがこの技術は、量産時に適切な歩留まりやコストを実現することができない」と続ける。

　AMDのグラフィック部門担当チーフアーキテクトも最近、主流市場においてチップ積層技術を導入する上での同じような不満を語っている。

　Sabada氏は、半導体業界の経営幹部たちに対し、「あらゆる分野においてイノベーションを加速させてほしい」としながらも、最先端チップの開発や製造において、複雑さとコストが増していることを認めた。

　同氏は、「われわれは現在、電力の壁にぶつかっている。以前のようには周波数を高められない上に、シングルコアの性能が本質的に低迷している」と述べる。

Googleはスタンフォード大学の研究結果を引き合いに出し、プロセッサの性能の向上はだんだんと横ばいになってきていると述べた出典：Google

　Sabada氏は、将来の技術の1つとして、Googleが2016年に発表した「TPU（Tensor Processing Unit）」を挙げた。深層学習（ディープラーニング）専用のプロセッサである。同氏は、「機械学習は、クラウドコンピューティングの向上において鍵となる技術だ。当社のさまざまなクラウド製品で幅広く使える可能性を秘めている」と述べた。

【翻訳：田中留美、編集：EE Times Japan】

原文へのリンク

3D XPoint、開発から製造へ
IntelとMicron Technologyが開発した「3D XPoint」は、製造の段階へと移る見込みだ。量産には12～18カ月かかるとみられている。また、3D XPointでは、カルコゲナイド材料と「Ovonyx」スイッチが使われていることが明らかになった。
GoogleからAI用プロセッサ「TPU」が登場
Googleが、人工知能（AI）に向けたアクセラレータチップ「Tensor Processing Unit（TPU）」を独自開発したことを明らかにした。同社が2015年にリリースした、オープンソースのアルゴリズム「TensorFlow」に対応するという。
我々が求めるAIとは、碁を打ち、猫の写真を探すものではない
ちまたには「人工知能」という言葉が氾濫しています。ですが、明言しましょう。「人工知能」という技術は存在しません。そして、私たちがイメージする通りの「人工知能」の実現も、恐らくはまだまだ先になるでしょう。
沈黙する人工知能～なぜAIは米大統領選の予測に使われなかったのか
世界中が固唾をのんで、その行方を見守った、2016年11月8日の米国大統領選挙。私は、大統領選の予測こそ、人工知能（AI）を使い倒し、その性能をアピールする絶好の機会だとみていたのですが、果たしてAIを手掛けるメーカーや研究所は沈黙を決め込んだままでした。なぜか――。クリントンvsトランプの大統領選の投票を1兆回、シミュレーションしてみた結果、その答えが見えてきました。
ARMサーバを用いたベアメタルクラウド、日本へ
米国のスタートアップであるPacket Hostが、「ARMv8」アーキテクチャを搭載したサーバを用いたベアメタルクラウドサービスの提供を、2016年12月16日に日本で開始した。専用サイトへの申し込みから10分以内に専用サーバが構築され、80円/時間という低価格で同サービスを利用できる。
IEDMで発表されていた3D XPointの基本技術（前編）
米国で開催された「ISS（Industry Strategy Symposium）」において、IntelとMicron Technologyが共同開発した次世代メモリ技術「3D XPoint」の要素技術の一部が明らかになった。カルコゲナイド材料と「Ovonyx」のスイッチを使用しているというのである。この2つについては、長い研究開発の歴史がある。前後編の2回に分けて、これらの要素技術について解説しよう。