人間の脳が握る、デバイス低消費電力化の鍵：IBMが語る、ウェアラブル向け最先端技術（2/2 ページ）

ウェアラブル機器に欠かせない要件の1つに、低消費電力がある。「第2回 ウェアラブルEXPO」のセミナーに登壇した日本IBMは、超低消費電力のコンピュータとして、人間の”脳”を挙げ、IBMが開発中の「超低消費電力脳型デバイス」について語った。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

爪と同じサイズのチップに、トランジスタが200億個

　スペースに制限のあるウェアラブル機器向けのチップ／電子部品は、低消費電力化と同様に、小型化が求められている。折井氏は、小型化の実現に向けたIBMのチップ技術として、IBM Researchが2015年7月に発表した7nmチップを挙げた。EUV（極端紫外線）リソグラフィ技術を使い、FinFETにSiGe（シリコンゲルマニウム）チャネルを採用した試作チップである^＊）。

　同技術を用いれば、人間の爪と同じ大きさのチップに、最大200億個のトランジスタを搭載できるようになるという。

＊）関連記事：IBMが7nm試作チップを発表、Intelに迫る勢い

7nm試作チップの外観 出典：Darryl Bautista/Feature Photo Service for IBM

人間の脳の仕組みが握る、デバイス低消費電力化の鍵

　IBMが超低消費電力のデバイスとして研究を進めているのが、脳を模倣したチップ（以下、脳型デバイス）だ。

　折井氏はセミナーで、次のような興味深い表を見せてくれた。

Watsonと人間の脳の比較

	Watson	人間の脳
クロック周波数	3.55GHz	〜10Hz
消費電力	200kW	20W
容積	1万2000L（10ラック）	1.2L
結合密度	4×103（bumps/cm2）	2×108（synapses/cm3）
折井氏の講演資料を基に、筆者が書き起こしたもの

　折井氏は、「Jeopardy！に出演したWatsonは、『IBM Power 750』上に実装したもので、各ノードは4個の『POWER7』チップから構成され、合計2880コアを持つものだった。このWatsonに供給された電力は200kWだった」と述べ、「どれだけ最新の技術を適用しても、消費電力は20kWくらいまでしか下がらなかった」と続けた。コンピュータと人間の脳を単純に比較するわけにはいかないが、それでも、脳がいかに超低消費電力であるかは分かるだろう。

第2世代「SyNAPSE」である「TrueNorth」 出典：IBM Research

　IBMは脳型デバイスの研究開発に取り組み、2011年に第1世代のチップ「SyNAPSE^＊）」を発表した。同チップは380万個のトランジスタを搭載したもので、“ニューロン（プロセッサ）数”は256、“シナプス（メモリ）数”は約26万としている。2014年に発表した第2世代品は「TrueNorth」と名付けられ、54億個のトランジスタを搭載している。ニューロン数は100万、シナプス数は2.56億にまで引き上げられた。IBMはプレスリリースの中で、「54億個のトランジスタから成る同チップは、現時点（2014年8月）で最大のCMOSチップのうちの1つ」だと述べている。これだけのトランジスタを搭載しているにもかかわらず、消費電力はわずか70mWとなっている。TrueNorthには、Samsung Electronicsの28nmプロセスが用いられている。なお、折井氏によると、SyNAPSEのメモリ部分の開発には日本のチームが携わっているという。

＊）SyNAPSE：The Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics＝神経形態学的電子工学システム

　ただし、TrueNorthの100万個というニューロン数は、人間の脳の860億個には遠く及ばない。折井氏は、「米1粒をニューロン1個だとすると、第1世代SyNAPSEの256個は米256粒、TrueNorthの100万個は登山用リュックサック（30L）、そして人間の脳の860億個は、オリンピックで使われるような競技用プール（約250万L）に相当する量だ」と説明した。

　TrueNorthでネコの脳と同じニューロン数を実現するためには、100個のチップが必要になる。折井氏は「これらのチップをどう接続するかが今後の課題であり、実装技術の問題になる」と語った。

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