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はてなキーワード: ゴードン・ベル賞とは
スーパーコンピューターで日本がトップに立ち続けていたら今ブームのAIに繋がったのか？
つながらない
OSはもうぜんぜんまったく完璧に関係ないのでAIについてだけ説明する
まず2010年代に始まった第3次AIのブームはソフトウェアというかアルゴリズムのブレークスルーがきっかけ
カナダのYoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCunの3人がディープニューラルネットワークに関する発見をしたこと
3人はこの業績で「ディープニューラルネットワークがコンピューティングの重要な要素となるための概念的および工学的なブレークスルー」って題でチューリング賞をとってる（コンピューターサイエンスのノーベル賞みたいなもん、残念ながらいまだに日本人は一人も受賞したことがない）
次にスパコンの開発を続けてベクトルプロセッサーが元気だったら、現在主流のNVDIAのGPUに勝てたかと考えるとそれも難しい
あれも結局ハードウェア的な性能よりもCUDAっていうソフトウェアが決め手だったので
ハードウェアなんて最悪数増やせば何とかなるので
それとここは全くの私見だけど今回のAIブームが爆発したのは、ハードウェアよりOSSとクラウドって両輪があったことだと思ってて、この二つもスパコンとはつながらない
というわけで結局、日本の基礎的なコンピュータサイエンスの水準とソフトウェア開発能力の低さを鑑みるに、あのときスパコンに投資していても・・・・
と思う
ブコメ もしチューリング賞がノーベル賞のように「最初の発見者・発明者」を重視しているなら、CNNを生み出した福島邦彦が賞をとってるはずなんだよなあ。
https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#History を読んでもらえばわかると思うけど、現在のAIに至る発明者の一人ではあるけど、「CNNの最初の発見者・発明者」ではあるけど、「ディープニューラルネットワークの最初の発見者・発明者」は言い過ぎだね
ブコメ HPCのノーベル賞、ゴードン・ベル賞なら国内受賞者もいるね AI前のHPCはシミュレーション用途でメモリバンド幅もある程度重視されたがAIは単精度の演算性能が重要される、それが非常に得意なGPUが覇権とった部分もある
「AIは単精度の演算性能が重要される」は重要で、倍精度重視してた高コストなスパコンのベクトルプロセッサーが生き残ってても、単精度重視でコスパに優れるGPUに勝てたのかは怪しい
