ポスト・ムーア法則時代のコンピューティングi-satoh.sakura.ne.jp/download/presentation/QCON20161024...Ichiro Satoh ポスト・ムーア法則時代のコンピューティング

Ichiro Satoh

ポスト・ムーア法則時代のコンピューティング

国立情報学研究所・アーキテクチャ科学研究系・教授／所長補佐

佐藤一郎

QCon Tokyo 2016 基調講演

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自己紹介：佐藤一郎 n  国立情報学研究所・所長補佐／アーキテクチャ科学研究系教授

n  国立大学法人総合研究大学院大学・複合科学研究科情報学専攻教授

n  学歴：慶應義塾大学理工学部電気工学科卒、同大学理工学研究科大学院計算機科学専攻後期博士課程修了、博士(工学）

n  講演に関係する委員会など

n  内閣官房パーソナルデータに関する検討会委員＆技術検討WG主査 n  総務省行政機関等が保有するパーソナルデータに関する研究会委員

n  総務省地方公共団体が保有するパーソナルデータに関する検討会委員

n  経済産業省産業構造審議会IT人材ＷＧ委員

n  専門は分散システム／クラウドコンピューティングのOS及びミドルウェア


講演概要

n  ポストムーア時代のコンピューティング n  ムーア法則の状況 n  ポスト・ムーア法則時代におきること n  ポスト・ムーア法則時代におけるハードウェアによる性能改善 n  ソフトウェア技術者にもとめられること n  まとめ

IT業界はムーア法則の限界が見えてきた。同法則の終焉はIT業界に激変をもたらす。今後は半導体微細化による性能向上は期待できず、多様なアーキテクチャを試すとともに、ソフトウェア技術の真価が問われる時代になる。講演ではポストムーア時代における新しいコンピュータ、ソフトウェア技術、そしてIT業界を占っていく。

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Ichiro Satoh

ムーアの法則は終焉するのか


佐藤一郎



ムーアの法則 n  インテルの共同創業者のゴードン・ムーア氏が、1965年の4月19日

電子技術雑誌に「集積回路により多くのトランジスタを詰め込む」との論文を発表

n  1つのチップの上の半導体の数は毎年倍増し、当時の約60から1975年には6万5000にまで増えるだろうと予測

n  同年には倍増ペースを18ヶ月または2年に修正

n  本来、ムーアの法則はチップ開発エンジニアの目安的な予測のひとつだった n  徐々にライバル社との競争上達成しなければならない原則となり n  各社に休むことのない技術革新に駆り立てることになった

n  Intelの場合、ムーア法則の体現が会社存在理由のような・・・

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インテルの場合、ムーア法則の体現が会社存在理由のような・・・


ムーアの法則の恩恵

n  ムーアの法則は回路の微細化が背景 n  スケーリング則：

n  半導体微細化が1/kになれば、速度はk倍、集積度はk2倍、消費電力は1/k倍

n  これまでムーアの法則に沿った半導体微細化により n  高速化、高機能化、小型化、省電力化、大容量化、低価格化が実現されてきた

n  例：メインフレーム、PC、スマートフォンは半導体の集積化と高性能化の恩恵

n  ムーアの法則によりハードウェアの性能が向上するので、ソフトウェアの実行性能の向上していた時代（ソフトウェアの多機能化によるオーバーヘッドを気にしなくていい時代）

（俗称：フリーランチ、毎日食べていると、それが特別であることを忘れがち）

from M. Mitchell Waldrop: The chips are down for Moore's law (Nature, Feb.2016)


ムーアの法則の綻び n  ムーアの法則は、半導体の微細化による性能・コスト比改善が大前提

n  ここ10年間、微細化は進んだようにみえるが 130nm→90nm→65nm→45nm→32nm→22nm→16nm

n  現実には n  微細化のスローダウンが進行中

n  2015年にはIntel自身が事実上、36ヶ月で2倍に修正 n  さらにムーアの法則に綻びがみえてきた

ムーアの法則が成立しない時代（ポストムーアの時代）

ポストムーア時代は、IT機器の性能向上が止まる可能性がある

さらにITに依存した現代社会では、社会のイノベーションを止めてしまう(社会的な危機)

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なんちゃって微細化（数値と実状の乖離）


ムーア法則に迫り来る限界 n  半導体製造技術的な限界

n  5mn程度までは微細化可能とされている n  微細化もスローダウン状態（14nmといっても実際は16nmや18nm程度）

n  電力的な限界 n  計算量当たりの消費電力は下げ止まり（CMOSスケーリング則の破綻）

n  プロセッサ性能が上がれば消費電力もあがる n  これ以上は消費電力を増やせない段階に到達(ダークシリコン問題)

n  経済的な限界 n  微細半導体設備コストは企業投資の範囲を超えつつある n  プロセッサ需要と小発注数の乖離

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半導体微細化は進むでしょうが、性能コスト比が改善できなければ意味がない

DRAMやフラッシュメモリもムーアの法則により進化するが、電力的な制約は少ない


半導体製造技術の状況 n  微細化は10nm世代まで、現状技術︎延長で進むだろう

n  すでに10nmは実用化段階

n  7〜10nmの微細化ではリソグラフィー（露光）技術を一変させる必要 n  極端紫外線リソグラフィ (Extreme ultraviolet lithography、EUV) への移行 n  現状はEUVはまだ実用レベルに達していない（いずれは解決するだろうが・・） n  EUV用のリソグラフィ装置（ステッパー）は高価となるだろう

n  5nm未満では量子効果により特性ば ︎らつきが顕在化（物理的限界） n  新たな高性能材料導入は不可欠だが、材料開発には時間がかかる n  ブレークスルー技術が登場しなければ微細化は止まる

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電力的限界：スケーリング則の破綻 n  スケーリング則：

n  半導体微細化されると、ゲート ︎長さが減り、信号伝達が早くなる n  スイッチが小さいので、スイッチ駆動するため ︎電力が小さくなる

n  しかし、電圧スケーリングが思うように進まなくなり、2000年代中頃にはスケーリング則は破綻している

スケーリング則

-ゲートの長さが減り、信号伝達が早くなる。-小さいスイッチにすると、次段を駆動するためのエネルギーが小さくて済むため、結果として速度が上がる。

Lg/kLg

R.H. Dennard et al., IEEE JSSC (1974)

消費電力の制約から動作周波数を上げられない

半導体を流れる電流も微細になると、細くなる分、抵抗が増えて遅くなり、またスイッチングもキャパシターの電流をためる必要がある。

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n  半導体微細化しても消費電力あたりの計算量が上がらない（計算量あたりの消費電力は下げ止まり）

低電圧化は消費電力削減に有効だが、現状の電圧(0.5v)以下は動作が不安定化

動作周波数

消費電力

消費電力の壁


電力的限界：ダークシリコンの増加

n  発熱を考えると消費電力が100Wを超えるチップは作れない（エネルギーの壁、Power Wall） n  稼働率を上げられない回路（ダークシリコン）が増加 n  消費電力（≒発熱）が上限に達しており、集積を妨げられている

28nmスケール 16nmスケール

消費電力：90W 消費電力：360W

消費電力が許容範囲を超える

微細化

回路面積は増加してトランジスタ数増加

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スマートフォン向けのSoCの場合、回路のほとんどは入出力用であり、回路活性化率が低く、消費電力上限に達するまではプロセッサの場合よりも先となる（当面、微細化メリットは当面享受できるだろう）

微細化ダークシリコンの比率

28nm 0% 20nm 33% 14/16nm 45% 10nm 56% 7nm 75% 5nm 80%

消費電力：90W

電力的な事情から

性能・機能は改善しない

稼働部分

稼働しない・または稼働率が低い部分

稼働率を上げられない回路（ダークシリコン）が増える

16nmスケール


ダークシリコンを活かすには

n  メニーコア化しつつ、各コア動作クロック数を低くして消費電力を抑える n  並列度が活かせる計算（例、科学計算）以外は性能が出ない

n  ダークシリコンをキャッシュメモリとして利用

n  キャッシュ活性化率はロジック回路より1桁以上低い n  専用回路として利用

n  専用回路によっては稼働率が低い n  例：スマフォ用プロセッサ用チップの大部分は（活性化率が低い）周辺回路

微細化の恩恵は、シリコンウェーハー辺りの（ダイサイズが小さくして）チ生産枚数を増やせる、一方で性能的な恩恵は減っている

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例：Xeon Phi


経済的限界 n  半導体工場の建設費コストの巨額化

n  14nmクラスの半導体工場は1兆円越え n  半導体の回路パターンは写真ような露光（リソグラフィ）により実現すが、

14nmクラスの露光装置（ステッパー）は一台300億円 n  10nm未満は企業努力で設備投資できるとは限らない

n  製造小ロットの増大 n  ひとつの半導体製品（同じ回路）を大量に作らないと製造設備はペイしない

n  半導体製造では製品によって露光順序などを変更する必要がある n  20nm以下では月産100万枚以上でないと減価償却できないだろう

n  14nmではファウンドリ（半導体工場）の小注文数は300万枚以上 n  300万枚も需要のあるプロセッサは少ない（一部のスマフォ）

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トランジスタ数価格比は28nm以降は悪化 n  28nm以降は単価当たりのトランジスタ数は下降に転じている

n  微細化によるプロセッサの計算能力改善より、半導体コスト上昇の方がが大きい n  次世代リソグラフィとされるEUV方式導入により、当初、設備コストは増加するはず n  リソグラフィ技術の限界に近づくと単価当たりトランジスタ数は減少傾向（リソグラフィ回数が増える）

出典：Samsung Electronics (for SEMICON West 2016)

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数

微細化そのものは可能でも、計算量当たりの単価は上昇

ユーザから見て微細化のメリットは小さくなっている

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EUV導入直後は単価当たりトランジスタ数は増加するが、その後は下がると予測される。（リソグラフィの技術限界に近づくと、リソグラフィ回数を増やして、

海路を作る必要が出てくる）

7nm以下は次世代リソグラフィが必要で、当初、価格当たりのトランジスタ数は下がると予想

10nm 7nm 5nm

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1ドルあたりのトランジスタ数の変遷


ムーアの法則のまとめ n  半導体微細化が進んでも、性能コスト比が改善しなければ意味がない

n  プロセッサの性能は半導体の消費電力に依存 n  微細化しても消費電力は下がらない n  ダークシリコンの増大（不活性な回路が増える）

n  プロセッサのコストはリソグラフィ技術に依存 n  微細化しても単位単価当たりのトランジスタ数は増えない n  大量生産できるプロセッサ以外は微細技術が使えない

性能コスト比が改善しなくなった時点で、経済活動としてのムーアの法則は終焉（28nmからはトランジスタ数コスト比は悪化傾向）

16

微細化しても性能はあがりにくい

微細化してもコストはさがりにくい

Ichiro Satoh

ポスト・ムーア法則の時代に何が起きるのか


佐藤一郎



講演後半に関して

n  QCon Tokyo 2016主催者からの依頼： n  コンピュータハードウェアの進歩がきびしくなるよという前半に対応して、後半で、フィンテックの話も含めソフト側のありうべき動きを語っていただき、できましたら先生のご専門の並列・分散処理の話ともつなげていただき、ソフトウェアエンジニアやソフトウェアサイエンスの活躍できる可能性がこう広がるという前向きなビジョン的なお話も最後にいただければと思います。

n  そもそも当初依頼は、「コンピュータサイエンスが生み出す新しいIT社会〜AI・ビッグデータ・IoT・フィンテックは何をもたらすか」であり、事務局はポストムーア話に難色を示したのですが、講演者としては時流からいうとポストムーアの方が重要と思い、頼んだ結果、講演の導入にだけ、ポストムーアの話をすることにお許しをいただいた状況

主催者から許可もらって掲載

18


フィンテックについて何か話さないといけないけど n  いま話題となっているフィンテックの多くは他業種で導入済み技術ではないか

n  フィンテックで本質的に新しい技術は少数　（例：ブロックチェーンなど）

n  フィンテックは技術的なこととそれ以外をわかるべき n  金融機関が新ITを導入しないのは技術力の問題ではなく、金融機関内のビジネスプロ

セスが重いから n  例：印鑑なしの銀行口座開設は技術的に可能だったが、銀行内のビジネスプロセス

が印鑑を前提にしていたから　（ちなみに法制度的には印鑑は求めていない）

n  逆に言えば、フィンテックブームの意義は、金融機関がフィンテックブームを意識して、ビジネスプロセスの変更に積極的になったこと（本当に変更できるかはわからないが）

というわけで技術に関する講演でフィンテックについて話せというのは・・・

おそらくフィンテックの次の段階はITにより金融制度を簡素化できるかでしょうが（技術と制度設計の一体化）・・・・

19


ポストムーア時代のフィンテック

n  ブロックチェーンのProof of Work (PoW)はコンピュータの性能向上が前提 n  ムーア法則の限界はブロックチェーンの限界にもなりえる

n  半導体微細化が進んでも、計算能力向上、低消費電力化は進まない n  サーバ台数を増やすして計算量増に対応 n  PoWの計算量が増えても、電力コストも上がる

n  対策： n  PoW専用マシンを作ってエネルギー効率を上げる

n  専用チップ開発は大きな投資 n  なおFPGAは消費電力が小さくない

n  限界費用が安い電力（水力他）の利用

対策を実践できるマイニング事業者は少数と考えられ、マイニングの寡占化を助長するはず

寡占化したときブロックチェーンの信頼性は？

ブロックサイズ問題とムーア法則は関連しますが、専門的過ぎるので割愛します

20


ポストムーアの時代 n  半導体技術を前提にしたコンピュータの高性能化を期待できない時代

n  既存のITビジネスは微細化によるコンピュータの性能向上が大前提 n  いまは遅いソフトウェアでも、将来のコンピュータでは実用的な性能にな

るというエクスキューズは通用しない　（遅いソフトウェアは遅いまま） n  ITに依存した現代世界では、現代世界もムーアの法則に依存しており、現実

世界の革新も止める（社会的な危機）

半導体に頼らずに情報システムの高性能化・高機能化を目指さないといけない時代

ソフトウェアを含めた工夫が重要になる

21


Intel Xeonは性能向上を続けられるのか

n  多くのエンタープライズ系サーバのプロセッサはIntel Xeon n  Xeonは複雑な回路であり、微細化しても電力消費量は大きく下がらない

Xeonは他のプロセッサと比べて限界が早く来る可能性が高い

n  Xeonはコア数を増やすことで性能を向上してきたが、 n  消費電力的な上限から、コア数を増やす場合、動作クロック周波数を下げることになる

n  例：Xeon Phi　（Xeonが行き詰まった将来を予見させる） n  高性能メニーコアプロセッサの物理共有外付けメモリ性能は16〜32コアが限界

n  メニーコアプロセッサ向けプログラミングができる人は少数 n  大幅な性能向上を望めないが、ソフトウェア互換性からXeonを使う、それとも・・・

22

先端新微細化生産ラインがペイするほどの数もでない


ポストムーア時代のクラウドビジネス n  クラウドビジネスが与える影響

n  半導体微細化しても消費電力は下がらない n  クラウドのコスト大半は電力代

n  半導体微細化しても性能が上がらない n  新サーバに置き換えても計算量はなかなかあがらない

n  ポストムーア時代のクラウドコンピューティング n  汎用サーバの性能向上は停滞

n  GPUなどのアクセレーターまたは専用マシンの充実化 n  X86コンピュータの消費電力的な限界

n  非X86系プロセッサ（ARM他）の導入

n  （ポストムーアとは直接関係ないが）海外クラウド事業者によるサーバ内製化 n  ユーザ企業はベンダーから高性能サーバが調達できない状況を想定すべき n  大手クラウド事業者は自社用サーバ提供・貸与ビジネスを展開（先祖返り）

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計算量当たりのクラウド利用料の下げ止まり


ポストムーア時代のベンダー＆SI事業者 n  ムーアの法則が破綻すると、微細化による性能向上や低価格化が止まることになり、

既存ビジネスモデルは成立しない

n  新コンピュータに換えても、性能向上しない（消費電力も減らない） n  システム更新メリットがなく、現用期間が延び、結果としてシステム更新案件が減少 n  ソフトウェア的機能増も、ハードウェア負荷増がないことが前提となる

n  安直に機能を増やすと旧システムより性能が悪くなるだけ

n  ユーザ企業は如何に現用ハードウェアを長く使うかに関心事が移る n  ベンダーやSI屋はシステム開発ではなく、保守で稼ぐことになる

n  既存顧客の多い事業者はいいとしても、顧客が少ない新規事業者には厳しい時代 n  しかし、保守作業の多くはクラウド事業者の仕事となりつつある

24

Ichiro Satoh

ポスト・ムーア法則の時代の性能改善策（ハードウェア）

国立情報学研究所

佐藤一郎



ポストムーア時代の性能改善 n  ムーアの法則が有効だった時代

n  半導体微細化により、性能改善が進んだ　（フリーランチ状態） n  ソフトウェア技術者は半導体微細化の恩恵を忘れがち n  動作が重いソフトウェアも、いつのまにか軽快に動作

n  例：C言語で書いたソフトウェアは遅いので、アセンブラで書けという話はいつのまにかなくなった

n  ポストムーア時代とは、半導体による性能改善に頼れない時代 n  ハードウェアの工夫で性能改善（正解は見つかっていない） n  ソフトウェアの工夫で性能改善（正攻法でいくしかない）

26


ポストムーア時代の性能改善（ハードウェア編） n  正解は見つかっていない、様々な挑戦をするしかない

n  カンブリア紀の進化爆発状態 n  多様なアーキテクチャが出現するはず n  そしてその多くが淘汰されていく

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ポストムーア時代の性能改善（ハードウェア編） n  現状、想定される性能改善の方向性（ハードウェアの場合）

n  方向性1：メニーコア化（低クロック周波数コアの大量並列）　 n  方向性2：大量メモリ前提にした処理　 n  方向性3: 不揮発性メモリの利用 n  方向性4：専用HW・GPUによるアクセレーター　 n  方向性5: 分散処理（サーバ台数で性能向上）　 n  方向性6: Rack Scale Architectureと高速ネットワーク　 n  方向性7: 非フォンノイマン型コンピュータ指向　

n  ハードウェアの改善策もソフトウェアの支援がないと実現できない

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方向性１：メニーコア化 n  （シリコンダイのサイズを大きくして）プロセッサコア数を増やす（並列処理数を増やす）

n  同時に複数処理ができるので性能は上がるともいえるが n  多コア化はメモリバスの輻輳をもたらす(16〜32コアが限界では？） n  コアの消費電力は大きく、多数のコアを同時に実行するには動作クロック周波数

を低く抑える必要があり、並列化に向かないビジネス的な処理は逆に性能劣化も n  そもそもマルチスレッドプログラミングは難しい

例：Intel Xeon E7 v4 24コア（48スレッド) （8プロセッサ構成時 192コア（384スレッド））

例：Intel Xeon Phi 約60コア（失敗？）

出典：Intel資料

29


マルチスレッドプログラミング n  メニーコアを使いこなすにはマルチスレッドプログラミングは避けられない

n  人手は避けられない（コンパイラなどの並列抽出手法は細粒度向け） n  プログラミング言語やツールのサポートはあるが

n  関数型言語やActor手法なども人気があるが、実問題とギャップもある n  マルチスレッドプログラミングは本質的に難しい

n  ハードウェアやOSやミドルウェアに精通した精鋭プログラマーでないと難しい

n  マルチスレッドプログラミングができる人材の養成 n  Testingではマルチスレッド関連のミスやバグを網羅できない n  科学的に問題を把握して、解決できる人材が必要

n  体系的なコンピュータサイエンスの知識 n  問題によっては形式的手法も有効

30


方向性2：大容量メモリを活かす n  大量メモリを駆使して、IO処理のボトルネックを解消して、処理を効率化

n  データを低速なHDDやSSDではなく、高速な読み書きできるメモリに配置

例：Intel Xeon E7 v4 24TBメモリまでサポート（１プロセッサは3TBまで）

出典：Intel資料

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メモリの微細化もムーア法則によるが、回路の活性率が低いので消費電力的制約は少ない

インメモリ処理例：Apache Spark

作業データセットをメモリにキャッシュして低遅延アクセス繰返し処理の共有データもメモリに保持

n  どのデータをメモリに配置・処理するかはソフトウェア技術次第


方向性3：不揮発性メモリの利用 n  MRAMやReRAMなどの不揮発メモリ（NvRAM)により、HDDやSSDと比べて高

速で、DRAMよりも容量の大きいメモリとして利用

CPU

Core Core

Memory Controller PCI Express I/F

DRAM NvRAM

DDR （DIMM接続）

n  当面のアプリケーション：高度運転支援システム向けの画像処理・AI n  機械学習／ディープラーニングによる画像認識を行うため、大量の学習データにアクセス

（DRAMに入りきらない） n  運転支援はレスポンス性能が重要（HDDはもちろん、SSDもアクセス性能が追いつかない)

n  解決策：NvRAMに大量の学習データを保持（NvRAMは大容量化と高速性能）

FlashメモリによるDIMM接続モジュールは製品化済み

今後、FlashメモリからNvRAM に移行が想定される

DRAMとNvRAMの併用はOSサポートが必須

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不揮発性メモリの普及シナリオ n  現状、次の４つのシナリオが想定される

n  ノーマリーオフコンピューティング　（国内半導体系、政府のお好きなシナリオ） n  処理していないときは電源を切って（オフ）して、大幅節電

n  トランザクションなどの高速化 n  不揮発かつ高速性により、二次記憶待避処理を軽減

n  フラッシュメモリの高速化（高速かつ大容量メモリ） n  大量データ向け処理

n  大容量の主記憶として n  DRAMの置き換え

←　当面の需要

←　IoTでは有用だが　　まだまだ先では？（書込時の消費電力）

←　一般のエンタープラズ系システムでも恩恵が大きい

←　アクセス性能が　　DRAMよりよくなる　　のは先


不揮発性メモリとデータベースシステム n  不揮発性メモリを前提にしたDBMSはデータを書き込んだ時点で永続化ができる

n  不揮発メモリになってもDBMSの機能は大きく変わらないが n  永続化のための特別な機構が不要となり、結果として

n  既存DBMSは永続化を効率化するために複雑な内部を行っているが n  DBMSのアーキテクチャは大幅に単純化される

n  実装コード量が激減し、新規参入が容易になる n  RDBMSの主要特許が出願されたのは1995年前後

n  特許の有効期間は長20年間、ということは

RDBMS製品が入れ替わる可能性（RDBMS業界が変わる可能性も）

某既存RDBMSベンダーは不揮発性メモリを搭載したアプライアンスDBマシンに注力するはず

34

不揮発性メモリを前提としたDBMS（ソフトウェア）を設計・開発できるか


方向性4:専用ハードウェア・GPUによるアクセレーター n  GPUは（NVIDIAを中心に）汎用化が進んでいる

n  グラフィック処理から科学計算やディープラーニングまで n  安価かつ効果はあるが、処理を選ぶ

n  専用チップ（ASIC他） n  ( 微細プロセスは使わなくても)開発費がかかる n  ロジック設計者の確保が難しい n  アップデートできない

n  FPGA n  処理によっては効力が大きいが、実現可能なのは単純な処理に限定 n  FPGA向けのロジック設計者は希少かつ争奪戦 n  消費電力が大きい

課題はNVIDIAに依存になること

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方向性5: 分散処理（サーバ台数）でカバー n  高性能なコンピュータの代わりに、複数台コンピュータを利用して処理能力増大

n  データやプログラムを分割して、複数台コンピュータに振り分けて実行 n  コンピュータ間でデータをやりとりする場合は性能が劣化

n  コンピュータ間通信は帯域が狭く、遅延も大きい

台数が増加すると故障が増えるが、一般に耐故障ハードウェアは高価のため、如何にソフトウェアで耐故障性を実現するかが重要

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n  スケールアップ n  少数の高性能コンピュータ

n  スケールアウト n  多数の低性能コンピュータ

経済的合理性


データを複製せよ n  コンピュータが壊れるとデータも失われる

n  複製データを複数コンピュータで保持（データ多重化） n  データセンター内の複数サーバで複製データを保持 n  クラウドでは複数データセンターで複製データを保持

n  読み出しは手近な複製データに行う（処理を分散化） n  書き出しでは複製間の整合性（一貫性）の維持が必要

データセンター 1

ストレージ

古いデータデータ


ストレージ

データ


ストレージ

データ

データ

データ

データ書き込みデータ書き込みデータ

データ

データ

データ

データセンター A

データセンター B

データセンター C

n  複数データセンターで書き込むデータの到着順を揃える必要がある

データデータ

データデータ

データデータ

データ

データ

データ

データ

データ到着が不一致

n  解決策：データセンターでデータを書き込む（及び読み出す）順番を変えて、複製データ間の整合性を維持する仕組みを導入（例：分散コンセンサス、分散コミット、分散トラン

ザクション、タイムスタンプ他）

37


みんな揃って（２フェーズコミット）分散コミット

Ready?

Ok! Ok!

Ok!

Action!

① ② ③

映画監督

映画スタッフ・俳優


ストレージ

データデータセンター 3

ストレージ

データ


ストレージデータ


ストレージデータ


ストレージ


ストレージ

データ


ストレージ

データ


ストレージ

データ


ストレージ


ストレージ

データ


ストレージ

データ


ストレージ

データ

①書き込み準備できていますか?

②準備OK! （別の書き込みはしません）

③データを書き込んでください

コーディネータ



データ

データ

整合性のある順番でデータを書き込む仕組み

ある操作を所定グループに属する全コンピュータが行うか、行わないか

分散コミットを連続して実行＝各データセンターが同じ順番で書き込み

例：２フェーズコミットプロトコル

映画撮影における2相コミットプロトコル

データ

データ

データ

データ

データ

データ

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Ready?を聞いてから、Action! を叫ぶ前に映画監督がクビになったら　

さらなる故障に備えよ

Ready?

Ok! Ok!

Ok!

① ② ③

Prepare?

Yes! Yes!

Yes!

Ready?

① ② ③ ④ ⑤

Ok! Ok!

Ok!

Action!

Actionまで待たないと

映画監督

映画スタッフ・俳優

突然、監督がクビ！

いつまで待たせるの

→ 3フェーズコミット（例：Paxos分散同意プロトコル）監督がクビになっても、監督の指示を待たずに済むまた別の関係者が監督として名乗りを上げられる

クラウドコンピューティングでは各種障害・故障を考慮した手法を駆使

追加

ー

ー

ー

39


方向性6: RSAと高速ネットワーク n  Rack-Scale Architecture (RSA)

n  Intel他が提唱する垂直統合型サーバ群アーキテクチャ n  ラックをひとつのハードウェアユニット（≒コンピュータ）とし

て設置・運用 n  光ネットワークなどによる高速ネットワークで、各サーバの

モジュール（プロセッサ、メモリ、不揮発性メモリ、ストレージ、I/O）を直接インターコネクト

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Intel® Technologies for Rack Scale Architecture

CPU / Mem ModulesSilicon – Atom & Xeon

Photonics & Intel Ethernet Switch

Storage – PCIE –SSD & Caching

Open network platform

• Intel technologies optimized for flexibility, performance & cost.

• Intel enabling broad range of OEM & end user implementation.

Density servers/rack

Improvement

Up to

1.5x1

Power provisioningReduction

6x2

Up to

Network uplink

Improvement

Up to

1.5x1

Up to

25x1

Network downlink

Improvement

Cable Reduction

Up to

3x1

Accelerating Rack Scale innovation by delivering suite of interoperable technologies

Top of Rack Switch

POD Manager

Intel® Xeon® Drawer

Intel Xeon Drawer

Intel Atom™ Drawer

Storage Brick

Storage Brick

RSA物理構成

各プロセッサやメモリ他をインターコネクト

CPU Memory I/O

CPU Memory I/O

CPU Memory I/O

CPU Memory I/O Disaggregated Computing

アプリケーションに応じて、相違なサーバ上のプロセッサやメモリ他を組み合わせて仮想的なコンピュータを動的に構成

Server

Server

サーバ単位からラック単位に構成単位を変える

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方向性6: RSAと高速ネットワーク（続き） n  サーバ間（またはサーバ上のプロセッサやメモリ他間）に光通信技術を導入

n  実用化はシリコンフォトニクス技術次第 n  CMOS集積技術で光回路を構築（異種半導体が不要） n  Intelなどは多額の開発投資

n  例：Wavelength Division Multiplexing (WDM)により、ファイバーに数十Tbps帯域

n  既存データセンターの通信帯域の100倍以上（ただし、通信遅延は改善しない） n  広通信帯域を想定した分散処理ソフトウェアの開発が前提

n  想定される変化 n  情報システムにおいて、通信は遅い、計算は速いという関係が逆転しうる n  広域網と共通技術であり、数キロ離れたモジュール間接続もありえる

n  コンピュータという機器そのものの定義が変わる

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Intel資料から


方向性7: 非フォンノイマン型指向 n  ムーアの法則の終焉は、フォンノイマン型アーキテクチャの終焉につながるのか？

n  メモリ・ストレージ近傍コンピューティング n  メモリ内処理ロジックやハードディスクコントローラ内処理他

n  既存コンピュータとは異なる計算方式に挑戦 n  ディープラーニング用ハードウェア n  脳神経を模倣した計算回路 n  量子計算

Google AlphaGo

機械学習系処理向け専用ハードウェア（Google TensorFlow）

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組み合わせ問題は効果があるのでしょうが、それ以外は・・


AI処理向けチップ n  AI処理は、x86やARMなどの汎用プロセッサよりAI専用チップが向いている（こともある）

n  多用途AI処理向け汎用チップという方向性 n  複数のAI処理に利用できるので、需要は大きい n  相違なAI処理に対応するチップ設計／開発の難易度は高い

n  例：NVIDIAのディープラーニング向けGPU

n  特定AI処理向け専用チップという方向性 n  特定処理に特化するため、チップ設計／開発の難易度は低い n  用途限定でも需要が大きい分野以外は難しい

n  例：自動車向け画像処理

人間の脳に相当するAI処理の実現も重要だが、ハエの脳でも有用な応用は多いはず

主催者から前向きな話をしろといわれていますが AIのSingularity(2045年に人工知能が人間の能力を超える)説で有名なレイ・カーツワイル氏の根拠は、ムーアの法則に基づくコンピュータの計算能力は加速度的に向上すること

Ichiro Satoh

ポスト・ムーア法則時代にソフトウェア技術者に求められること

国立情報学研究所

佐藤一郎

E-mail: [email protected]



ポスト・ムーア法則時代に求められること

余計なことにトランジスタを使わない


ソフトウェア屋は何をすべき

n  半導体微細化による性能向上は期待できないことから、ソフトウェアで地道に性能を上げるしかない n  一方、ムーア法則の時代の経験やノウハウはもはや有効ではない

n  ソフトウェアによる性能向上 n  ソフトウェアを定量的に解析する n  性能改善すべき箇所の発見と改善 n  無駄な処理の発見と排除 n  生産性やメンテナンス性を考慮しながら

プログラミング言語・ライブラリ他を選択

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科学的に捉える必要性コンピュータサイエンスに基づくソフトウェア設計とプログラミング


アルゴリズムの仕組みを理解しているか n  対象となる処理に対して適切なアルゴリズムを選択・設計できているか

n  例：ソート処理でも対象データの特性により適なソートアルゴリズムは異なる n  各種アルゴリズムの特性を知らないと適切な選択はできない

n  例：複数SQL処理はプロセッサやメモリ負担を考慮してコマンド順を考えているか n  RDBMSの内部構造や各SQLコマンドの内部実装が想像できる必要がある

n  ポスト・ムーア法則時代ではハードウェアは多様化する n  あなたの会社のハードウェアは他社のハードウェアとは違うかもしれない

n  他者の知見・経験を参考にできない、自分で判断しないといけない

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ソフトウェア屋は何をすべき

n  ポスト・ムーア法則時代ではハードウェアは多様化する n  既存の経験・ノウハウは通用しない n  対象となるハードウェアに応じてソフトウェアを設計・実装が必須

n  ハードウェアが変わっても、根本となるハードウェアやソフトウェアの原理は変わらない

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ハードウェアやソフトウェアの原理を扱う、コンピュータサイエンスの知見は不可欠


ポストムーア時代のソフトウェア技術者

n  ムーア法則が有効だった時代 n  ソフトウェアの改良により性能改善しても、半導体微細化によるハードウェア

の性能向上の陰に隠れてしまっていた

n  ポスト・ムーア法則の時代 n  ソフトウェアの改良による性能改善は、ソフトウェア技術者の貢献として正当に

評価されるようになる

ポスト・ムーア法則時代は、ソフトウェア技術者にはよい時代ともいえる

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まとめ n  ムーア法則の限界が見えてきた（少なくても微細化が技術進歩を牽引していない）

n  プロセッサ性能は消費電力に、コストはリソグラフィ技術に依存 n  半導体微細化が進んでも性能コスト比が改善しない状況にはいっている

n  ポスト・ムーア法則の時代は半導体微細化による性能向上は望めない n  ITビジネスだけでなく、社会を変えてしまう

n  ハードウェア性能改善は多様な方向性を挑戦（カンブリア紀の進化の爆発）

n  ポスト・ムーア法則の時代は、ソフトウェアによる性能改善が望まれる時代 n  科学的に設計・実装する必要がある n  原理を知らないと多様なハードウェアに対応できない

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コンピュータサイエンスが重要


時間 18:00〜19:30 情報学専攻概要・出願方法説明、学生生活紹介 19:30〜20:00 個別相談会場所：国立情報学研究所（寄駅：神保町または竹橋それぞれから徒歩3分）

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ポスト・ムーア法則時代のコンピューティングi-satoh.sakura.ne.jp/download/presentation/QCON20161024...Ichiro Satoh ポスト・ムーア法則時代のコンピューティング