ジャック・ドンガラ氏が語るスーパーコンピューティングの未来：AIと量子技術の展望

かつては主に科学研究の領域であった高性能スーパーコンピューティング（HPC）は、特にますます複雑になる人工知能（AI）モデルのトレーニングにおいて、極めて重要な戦略的資源へと進化しました。このAIとHPCの融合は、これらの技術を再構築するだけでなく、知識の生成方法とその世界的な戦略的ポジショニングを根本的に変えつつあります。

ジャック・ドンガラ氏は、40年以上にわたるHPCソフトウェアへの基礎的貢献により2021年のチューリング賞を受賞した、著名なアメリカのコンピューター科学者です。彼は最近、スーパーコンピューティングの将来の進化に関する洞察を共有しました。ドイツのリンダウで開催された第74回ノーベル賞受賞者会議で、ドンガラ氏はAIと量子コンピューティングの変革的な役割、そしてより広範な地政学的および技術的状況について言及しました。

AIの広範な影響

ドンガラ氏は、科学的発見におけるAIのすでに重要な役割を強調しました。彼は、AIが科学的探求、特に現象がどのように振る舞うかを近似するために広く使用されていると述べました。「私はAIを近似値を得る方法と捉えており、その後、従来の技術でその近似値を洗練させることもできるでしょう」と彼は説明しました。スーパーコンピューターが従来、モデリングとシミュレーションを通じて解決策を提供してきた要求の厳しい問題に対して、AIはこれらのプロセスを「より速く、より良く、より効率的に」すると約束しています。

科学を超えて、ドンガラ氏はAIの影響がインターネットよりもさらに深遠なものになると考えています。彼はAIが信じられないほど普及し、まだ完全に発見されていない目的にも役立ち、最終的には過去20年間インターネットが果たしてきた以上の、より実質的な役割を日常生活で果たすようになると構想しています。

量子コンピューティング：有望ながらも未熟な分野

ドンガラ氏は量子コンピューティングが魅力的な研究分野であることを認めつつも、「まだ長い道のりがある」と警告しました。彼は現在の量子ハードウェアを、従来のデジタルコンピューターと比較して「非常に原始的」と表現しました。確定的な答えを出すデジタルシステムとは異なり、量子コンピューターは潜在的な解の確率分布を提供するため、結果を推測するには複数回の「実行」が必要です。

ドンガラ氏は、この分野が「過剰に宣伝されている」ため、過度な誇大広告につながっていると考えています。彼は、AIが現在の復活を遂げる前に経験したのと同様の、幻滅の期間である「量子冬」を予測しています。量子コンピューティングが真に競争力を持つためには、重大な課題を克服する必要があります。量子コンピューターは、その計算の脆弱性のため、非常に撹乱に弱く、頻繁な「故障」につながります。これらのシステムがより耐障害性になるまで、その実用性は限定されたままでしょう。ドンガラ氏は、少なくとも彼の存命中に量子ラップトップが現実になることについては懐疑的でした。さらに、効果的な量子アルゴリズムの開発は、必要なソフトウェアやインフラと同様に、まだ初期段階にあります。

コンピューティングアーキテクチャの未来

ドンガラ氏は将来を見据え、今日の強力なデジタルスーパーコンピューターが、GPUのようなアクセラレータで強化されるだけでなく、さらに多様な技術を統合する未来を予見しています。彼は、量子コンピューティングが、ニューロモーフィックコンピューティング（脳の構造を模倣する）や光コンピューティングなどの新興技術とともに、もう一つの特殊なアクセラレータになる可能性があると示唆しました。光コンピューターは、光線を操作することで光速で計算を実行し、乗算のような特定のタスクで信じられないほどの速度を提供します。ドンガラ氏は、CPU、GPU、量子デバイス、ニューロモーフィックプロセッサ、および光学コンポーネントがすべて組み合わさって複雑な問題に取り組むことができる、ハイブリッド化されたコンピューティング環境を構想しています。

地政学と技術開発

現在進行中の地政学的競争、特に米国と中国の間での競争は、技術開発と共有に大きく影響しています。ドンガラ氏は、米国がNvidiaの部品などの特定のコンピューティング技術の中国への販売に制限を課している一方で、非公式な経路が存在し、中国の同僚が制限されたハードウェアにアクセスできると述べました。

逆説的に、これらの制限は意図せずして中国の自国技術開発を推進した可能性があります。中国は西洋技術の取得から、自国の研究開発および製造能力への大規模な投資へと焦点を移しました。ドンガラ氏は、中国が現在、独自の競争力のあるチップを設計し、米国の最も重要なマシンに匹敵する可能性のある強力なスーパーコンピューターを構築していると指摘しました。ただし、その性能に関する情報は公開されていません。彼は、中国のチップ製造技術が現在、TSMC（台湾積体電路製造）のような大手メーカーに比べて1、2世代遅れていることを認めましたが、中国が追いつくと予想しています。彼はまた、チップ製造の複雑な現実を強調し、一部の中国製チップが、中国が自国の領土の一部と見なしている台湾でまだ生産されている可能性があると述べました。

AIがプログラマーに与える影響

プログラミングの未来に関して、ドンガラ氏はAIが時間のかかる開発タスクの自動化において重要な役割を果たすと見ています。彼は、自然言語のプロンプトからソフトウェアを生成および最適化するAIの能力に感銘を受けています。彼は、開発者が日常の言語を使って希望するプログラム機能を記述し、AIがコードを記述するようになるだろうと信じています。「幻覚」や不正確な出力といった潜在的な問題があることを認めつつも、ドンガラ氏はAIが生成したソリューションの正確性を保証するための検証チェックを組み込むことの重要性を強調しました。これらの課題にもかかわらず、彼はAIがソフトウェア開発を変革する可能性を受け入れることを提唱しています。