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はてなキーワード: アーキテクチャとは
＞ マジ中の人なの？
＞ 予想にしては具体的にすぎる。
中の人との直接の知り合いでもない。
A64FXがアーキテクチャライセンスを買ってることは、たぶん今はなきandosprocinfoあたりで読んだんだと思う。
andosprocinfoは元富士通の中の人が書いてたから、富士通関係の情報に関する信頼度は高い。
あと、A64FXが、結局発売されなかった(と思う。間違ってるかも?) 次世代SPARC64とマイクロアーキテクチャが同一であることは
富士通自身が公式発表していたから、そのことからもアーキテクチャライセンスを買っていることは自明。
ARMのマイクロアーキテクチャへの関与がないことについては、それよりは確度が下がるけど、
andosprocinfo でそれっぽい話が全く出てなかったし、
結構大きな協業だから、関与してれば報道されてもおかしくないような話なのに報道どころか噂も聞かないから
まあ間違いないと思う。
SVE命令セット定義への富士通の貢献については、なにかで読んだような気がする。うろ覚えだけど。
富士通に忖度してるとか言ってるけど、あれ、普通に取材NGだったんじゃないかな。
当時の経緯を知ってると「私の名前は出さないでください」ってなったとしても不思議じゃないと思う。そうなれば当然NHKも富士通も触れないし、本人が拒否したんですなんて発表するわけもないし（例え親族が声を上げたとしても）
京コンピュータって、富士通半導体の最後の打ち上げ花火だったんだよ。
京の開発が進み、実際に生産されるころは、経営方針として富士通は半導体撤退をするかどうかで揉めていたころだった。
京コンピュータは、富士通が自社工場で作った最後のスパコンであると同時に、国のトップ開発のHPCにおいて、富士通が単体で作り上げた初めてのHPCでもあった。
これは、富士通が優れている、というよりも、逃げ遅れたと表現してもよいかもしれない。HPCのプロジェクトからは、NECと東芝が次々と撤退していたのだ。
当時半導体の重い投資に堪えられなくなった電機各社とその銀行団は、自社から半導体部門、少なくとも工場を切り離したがっていた。まさに、それどころではなかったのだ。
しかし富士通はまだ撤退を決断せず、他社とは一線と画した対応をしていた。
ようにみえた。
京コンピュータのCPUは、45nmのプロセスで作ると言うことで言っていたためか、富士通はなんとか自社で開発した。けれど、京に乗せたプロセッサで最後になった。次のプロセスは開発されていない。
https://news.mynavi.jp/techplus/article/architecture-467/
さらに、当時、45nmのプロセスは安定して無い状況で無理矢理作ったと言う話もあったはずだ。これは京コンピュータ以降はTSMCに委託することが決まっていたため、既に投資が絞られていたためでもある。
（後にTSMC版の進んだプロセスで製造されたSPARCを使ったミニ京コンピュータが何個か作られたのだが、ノード辺りの性能が30％以上アップしたと言う。これはプロセスが細分化された以上の性能向上であった）
富士通が、自社の半導体部門を富士通セミコンとして切り離したのが2008年。京コンピュータ用のプロセッサを生産したのが2010年の三重工場であった。
その三重工場は2013年にさらに別会社として切り離され、現在は完全に売却されて富士通に残ってない。
また、同じく半導体工場としては福島県の會津富士通があったんだが、その時の工場撤退のエピソードは、今でも大企業は黒字でも簡単に工場を撤退させる事例として有名になった。かなり悲惨な事態だったと言える。
そうして重荷になっていたとされる工場を切り離しファブレスに近い業態にしたのは、富士通半導体を残すためだったと思われる。
しかし、そうした建前などなかったかのように2014年にはシステムLSI/SoCの開発部隊の分社化を決定。それが現在のソシオネクストである。PanasonicのLSI部隊と合弁した会社で、分離した当時、富士通は設立当初40％の株式を保持していたが、現在は完全に売却してしまった。
現在、富士通の半導体部門はFeRAMや光回路用の超特殊なものを除いて完全売却で撤退している。
なお、その後、ルネサステクノロジ（※富士通は合弁に参加していない）が組込向け半導体でほぼ世界首位と同率2位まで上り詰め、国内半導体の必要性が新たに叫ばれTSMCが国内に半導体工場を建設。Rapidusという日米政府が関わる半導体企業ができる流れになっている。もし将来、RapidusがプロジェクトXになるときには、大手電機産業からリストラされた技術者達の奮起という文脈が語られそうな気がする。閑話休題。
件の方がご退任をされたと言う2012年は、半導体のさらなる切り離し、売却などの決断と、次期スパコン（つまり富岳）がSPARCを捨ててARMになるという決断が行われた年であったと考えられる。（発表は後になる）
半導体を専門にされてずっとやってきた方には堪えられないもだったのではないかと拝察する。仮に、思い出したくもないし、宣伝にも使われたくないと判断されても仕方がないことでは無いかと思う。（もちろん 出演NGされたと言うのはワイの妄想なので注意)
その後、富士通はSPARCを使ったUNIXサーバーを作り続けてはいたが、大きくアーキテクチャを改善する開発は行われないまま（保守設計は続けられていたが）メインフレームとともに撤退が発表された。これはやむを得ないことだろう。
また、ARM化された富岳は、確かに性能面や利用面、汎用性では高い成果を出したが、富士通のビジネス的にはさっぱりだったと思われる。
アーキテクチャをARMに切り替えた理由は、ビジネス面でもあった。高性能タイプのARMを作ることによって、旺盛なクラウドDC需要などに対して食い込んでARMサーバを大きく拡販していくことだったと思われる。
が。富岳に乗せたARMプロセッサを利用した波及製品はみられなかった。
なぜか。それはAWS、MS Azure、Googleなど膨大な需要を持つ企業は、需要が巨大すぎてARMが搭載されたコンピュータを買うのではなく、自社でARMのIPを購入し独自開発することを選んだためである。
彼ら相手には商売にならなかった。それ以外のクラウドベンダーは無きに等しい。ARMなどアーキテクチャが影響しないのはPaaS以上の象徴度を持つサービスだが、寡占状態にある大手以外まともに提供出来ていないため、市場が無いのだ。
ただし、この時富士通とARMの競業によってARMは成果をあげた。アウトオブオーダー実行など、ARMは高性能コンピュータで必要な技術を富士通から取り込んで現在に至る。
それ故、富士通の商売は上手くいかなかったが、世の中的には良かったとは言えるのではあるのだ。そのIPで大手クラウド各社は自社向け半導体を作って商売をしているのだから。
だから今のタイミングでプロジェクトXに乗ったのだと思うが、綺麗事では語れない話がたくさんありすぎる。
受注はまず間違い無く富士通だと言われている。と言うのは、開発の一部は既に行われているから。
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2310/12/news074.html
そして、国内にもう国産でHPCを作ることの出来る会社はNECと富士通ぐらいになってしまったためである。
富士通は新しいHPCは1位を目指さないかもしれないという考えから、計算効率の方に大きく振った開発を進めおり、国内トップのHPCに採用されたという実績を背景に売り出そうというつもりではあると思われる。富岳の夢再び、だ。
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/special/1560540.html
https://www.fsastech.com/about/
ご覧の通り、富士通のブランドを一切使っていないのだ。既存の商品からも富士通マークを取り払っている。さらに、会社概要に株主欄がなく、富士通の名前が出てこない。（他の関連会社はそういった記載がある）
半導体がどうなったかの流れを知っていると、暗い予感しかしない。
そして、HPCはレイヤーの低い、ハードウエアに近い部分、さらにメカニカルな設計や冷却など物理的な部分のノウハウが多く必要とされる。それを富士通が分社化して製造能力を失っていく中で、果たしてまともにHPCが作れるのだろうか？
さらに、確かに2010年代半ばのころはワークロード不足に陥ってコンピュータは安売りに陥っていたが、現在AIと言う巨大な需要が生み出され、価格も回復、ハードウエアが再び重要と考えられ始めている。ハードウエアと同時に提案できる能力が強みになりつつある。
しかし、既に富士通はそれらに対応するための強みを、はした金と決算の数字をよくするためだけに売り払った後である。案の定、粉飾紛いの異様に高い目標に対して、結果が出ないと言う発表を繰り返している。
富士通はアクセンチュアを真似ていると言われる。以下の記事にはこうある
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00848/00049/
目指す先はアクセンチュア、富士通が主力工場を総務に移管する理由
時田社長は2019年9月に開いた初の記者会見で「開発製造拠点をどう整理するのか」という質問に「既に方向は定まっている。後は状況判断と時期の問題。富士通はサービスに集中する企業になる」と応じていた。
そこまでやったのに、ここ3年ほど株価は伸び悩みが続いている。アクセンチュアの真似をしますと言ったときは撥ねたがが、その後は同業他社や業界全体の株価上昇率に及ばない状況が続く。
それはそうだ。アクセンチュアの真似をしていてはアクセンチュアには勝てない。まして工場売却を通じ、元々の強みを捨て弱みまでアクセンチュアの真似をしているのだ。富士通がこの先生きのこるにはどうすればいいのか？
言語は？
フレームワークは？
phpはlaravel, pythonは機械学習にpytorchとsklearnを使っている
主に
という4つが動作中。
「コンテンツ検索エンジン」と言ったが、要するに「何のコンテンツなのか」ってのがビジネスとしてキーになってる。
何のコンテンツかを言うと企業名がバレるので言わないが、レシピとか求人とかいくらでもあるよな。
それはそう
90年代すべてがRISCになるみたいな大騒ぎだったけど結局x86はちょっと工夫すればいくらでも性能向上できたのまさにコンピュータアーキテクチャの勝利だった
今も全部ARMになりそうな雰囲気あるけどSoCだからコスパがいいってだけでワークステーションとしての性能で比較したらARMに勝ち目はない
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/math_inference_cost-1024x819.png
これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/llm_efficiency_epoch-1-1024x711.png
Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/stacked_compute_algos-1024x866.png
GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
Device Info は、高度なユーザー インターフェースとウィジェットを使用してモバイルデバイスに関する完全な情報を提供するシンプルで強力な Android アプリケーションです。たとえば、デバイス情報/ 電話情報には、CPU、RAM、OS、センサ、ストレージ、バッテリー、SIM、Bluetooth、ネットワーク、インストール済みアプリ、システム アプリ、ディスプレイ、カメラ、温度などに関する情報が含まれます。また、デバイス情報/ 電話情報は、ハードウェア テストでデバイスのベンチマークを行うことができます。
中身 : 👇 👇
👉 ダッシュボード : RAM、内部ストレージ、外部ストレージ、バッテリー、CPU、利用可能なセンサ、インストール済みアプリ & 最適化
👉 デバイス : デバイス名、モデル、メーカー、デバイス、ボード、ハードウェア、ブランド、IMEI、ハードウェア シリアル、SIM シリアル、SIM サブスクライバー、ネットワークオペレータ、ネットワークタイプ、WiFi Mac アドレス、ビルドフィンガープリント & USB ホスト
👉 システム : バージョン、コード名、API レベル、リリース バージョン、1 つの UI バージョン、セキュリティ パッチ レベル、ブートローダー、ビルド番号、ベースバンド、Java VM、カーネル、言語、ルート管理アプリ、Google Play サービスバージョン、Vulkan のサポート、Treble、シームレスな更新、OpenGL ES およびシステム稼働時間
👉 CPU : Soc - システム オン チップ、プロセッサ、CPU アーキテクチャ、サポート対象の ABI、CPU ハードウェア、CPU ガバナー、コア数、CPU 周波数、実行中のコア、GPU レンダラー、GPU ベンダー & GPU バージョン
👉 バッテリー : ヘルス、レベル、ステータス、電源、テクノロジー、温度、電圧と容量
👉 ネットワーク : IP アドレス、ゲートウェイ、サブネット マスク、DNS、リース期間、インターフェイス、周波数、リンク速度
👉 ネットワーク : IP アドレス、ゲートウェイ、サブネット マスク、DNS、リース期間、インターフェイス、周波数、リンク速度
👉 ディスプレイ : 解像度、密度、フォント スケール、物理サイズ、サポートされているリフレッシュレート、HDR、HDR 機能、明るさのレベルとモード、画面のタイムアウト、向き
👉 メモリ : RAM、RAM タイプ、RAM 周波数、ROM、内部ストレージ、外部ストレージ
👉 センサー : センサー名、センサベンダー、ライブセンサ値、タイプ、電力、ウェイクアップセンサ、ダイナミックセンサ、最大距離
👉 アプリ : ユーザーアプリ、インストール済みアプリ、アプリバージョン、最小 OS、ターゲット OS、インストール日、更新日、アクセス許可、アクティビティ、サービス、プロバイダ、レシーバー、抽出アプリ Apk
👉 アプリアナライザー : 高度なグラフを使用して、すべてのアプリケーションを分析します。また、ターゲット SDK、最小 SDK、インストール場所、プラットフォーム、インストーラ、および署名によってグループ化することもできます。
ディスプレイ、マルチタッチ、懐中電灯、ラウドスピーカー、イヤースピーカー、マイク、耳近接、光センサ、加速度計、振動、Bluetooth、WI-Fi、指紋、音量アップボタン、音量ダウンボタンをテストできます。
👉 温度 : システムによって指定されたすべての温度ゾーンの値
👉 カスタマイズ可能なウィジェット ： 最も重要な情報を表示する 3 つのサイズの完全にカスタマイズ可能なウィジェット
👉 レポートのエクスポート ： カスタマイズ可能なレポートのエクスポート、テキストレポートのエクスポート、PDF レポートのエクスポート
権限 👇 👇
READ_PHONE_STATE - ネットワーク情報を取得するには
BLUETOOTH_CONNECT - Bluetooth テスト
READ_EXTERNAL_STORAGE - イヤースピーカーとラウドスピーカーのテスト
日本人特有の反応だという声も見られるが、youtubeのコメントを見る限りそうでもないらしい。
増田自身は特にどうとも思わなかったが、アップルに対するアンチの多さを考えると燃えるだろうなぁということは容易に想像できた。
あの映像は、CGであれリアルであれ、制作にはかなりの人数が関わっていることは間違いないだろう。
そうなれば、その関わったうちの誰一人としてあの映像の問題点を指摘できない空気であったとするならば、今のアップルは心理的安全性がとても低いであろう状況が予想される。
携わった映像クリエイターのうち一人として、楽器やカメラ、デジタルガジェットに精通する人間がいないだなんてことは考え難い。
それなのに、誰一人として、自分が大切にしているかもしれない道具が（きれいな壊れ方ながら）ボロボロにされる姿を見て不快に感じないわけがないのだから。
そうなれば答えは一つ。
誰一人として、あのプロモーション映像のディレクションに対して文句を言うことができない状況だったというだけのことだ。
権威あるディレクターがこれを作れと言えば中の人間は従わざるを得ず、炎上するかも知れない結果が目に見えていたとしても、ディレクターの前では口に出せないまま、むしろディレクターの才能を称賛しながら自分の地位を守る。
すでにアップルにはそういったYESマンしか残っていないのではないかとすら感じられるような、ひどいプロモーションだった。
クリエイターや道具の作り手のことをバカにしているとまでは思わなくても、「今のアップルの状況はひどい」ことをアピールするためのプロモーション映像だったと言ってよいだろう。
その視点から発表されたiPadを見てみると、円安という状況ももちろんありながらも、あまりにも市場価格から乖離した強気の価格帯でアップルオリジナルのMのつくCPUシリーズを強気に押し出す姿勢にも、それを誰も止めることができないような状況を垣間見ることができる。
nintendo switchとPS5を比べるべきではないのと同じように、iPadとゲーミングPCを比べるべきではないことはわかっているが、仮に今のnintendo switchの定価が6万円だとしたら、誰もがその強気な価格に驚くことだろう。
ipadにはipadにしかできないことや楽しみ方があることは十分に理解しているつもりであるが、それにしたって汎用性の少ない独自アーキテクチャで動く端末に、そこまでの投資をできるのはもはや信者しか残されていない。
特に今回は、proと廉価版（と言っても無印よりは高性能ラインアップではあるが）であるairの同時発表だったにも関わらず、どちらも庶民には手に届かないような価格設定だったことに、多くのユーザーは落胆したに違いない。
これがproと無印13インチの同時発表で、半年～1年後にair13インチの発表だったらまだ違ったのではないだろうか。
こうした事態さえも、アップル社内において声が上がらなかったとは到底考えられない。
しかしその声が届かなかったことを考えれば、そこに心理的安全性は皆無であり、独善的な経営判断が隠しきれていないと言えるだろう。
こうした強気な経営姿勢と相まって、既存の価値観をぶち壊すようなあの映像は世の中の反感を買って当然の結果だったと言える。
しかし、これから更にストア・ロイヤルティを強めようと一致団結するアップルの内側からの視点では、そうした世の中の冷めた視線は予想できなかったかも知れない。
それ自体は悪いことではないのだが、もしそこに心理的安全性が働いておらずそうした危機感を誰一人口にすることができない状況にあったのだとしたら、やはりこれは企業の危機管理意識の欠如によって引き起こされた当然の炎上であったと言えるのだろう。
アップルほどの大企業であっても、容易に心理的安全性が脅かされる状況に陥るという現状は、心理的安全性を研究（学習）している増田にしてみるとリアルタイムで参考にできる稀有な教材であり、これから先アップルが立ち直るのかこのまま崩壊していくのか、どちらにしても興味深い教材といえる。
皆さんも心理的安全性の観点からアップルの行く末を楽しんでみてはいかがでしょうか。
増田本人は今回のことでアップル製品に対する夢が冷めたので、同じ予算で14インチのゲーミングノートを買うことに決めました。
使いこなして初めてメリットがデメリットを上回るってものは多くてモダンフロントエンドもその一つ。
他には
マイクロサービスアーキテクチャーなんて日本のろくにアクセスもされないような利益率も低いサービスに適用するなんて
去年から稼働している現場で、以前からあったReact Nativeの面倒を見ているんだがまあこれがひどい出来なんだ。
jQuery時代に見かけたようなコードをやたら見かけたので思わず懐かしくなってしまった。
リファクタリングしようとしたけど直す範囲が広すぎてアプリを壊しかねなかったので、早々に諦めてだましだまし保守をしていた。
そんな中今年に入ってアプリのリニューアルの話が出てきた。React Native捨ててSwift/KotlinやらFlutterに書き換えるとかそういうのではなく、デザインの刷新といくつかの機能改修。
このままだとアプリが更に魔窟化するので、マネージャーに色々相談したところいくつかの事実がわかった。
ということだった。
結局現状のまま進めるわけにはいかず、要件定義の傍らリファクタリング作業をしている。
そういう経緯もあったので、リファクタリングとテストの工数も積んだ上で見積もりだしてもらってる。
「レガシーアーキテクチャをモダンアーキテクチャに刷新」なんてよく聞く話しだけど、
実態は「長年の増改築とだましだましのリフォームが限界になってきたので新築で建て替えます」何だと思う。
最近は「Vue.jsからRemixにマイグレーション」なんて見かけるけど、悪いのはVue.jsじゃなくて禄に設計しないでコード書いてるエンジニアと、
リファクタリングには予算でないけどマイグレーションなら予算取れるという悪しき風習。
年がら年中フロントエンド刷新しているような会社は地雷なので行かないほうがいい。
いくらRemixやらNext.jsやら最新鋭のフレームワーク使ってても、クソコードで書いたらクソが出来上がるだけだ。
