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はてなキーワード: スパコンとは
新しい薬の開発はスパコンのスペック、生成AIの開発や運用はグラボのスペックが命なので、２位じゃ何がだめなんですか？っていうリテラシーの人間にリーディングシティーの舵取り任せるとか正気ではないわな
理研は
「世界最高峰のめっちゃすごいコンピューターをつくる！（んでお金ください）」
「実用面で言えばぶっちゃけ速度競争が2位とか3位でもいいです。。」
とかあの場面で言えるわけないんだよな
そもそも仕分け前の京プロジェクトがそういう「国家のメンツ、威信」的な物が前面に出てスピード競争で勝つのが主目的になってたから、スパコンでなにをやるかとかあんま考えてなかったし、関連企業の撤退なんかで計画が迷走し批判されてもても今更止められなかった。
それでも保守系の自民党なら国家のメンツや威信って愛国情緒あふれる大型企画に金だしてくれたかもしれないけど、そういう物にノーを突きつけるをアピールしてた民主党じゃ通用しないわけで。
仕分け前の京プロジェクトは民主党に政権交代した時点で普通に詰んでと思う
まぁ話を戻すと、結果として仕分けされ見直され
「速度競争は二位でもいいよね。それより実用性重視でいこうや」
って話になり大成功したわけで、あの2位じゃダメなんですか？は寧ろ政治が介入することで成功した一例じゃないかと思う
被告人 水上周 小池勝雅 森脇進一 長谷川順一、 渡辺恵理子 永谷正男
そのかたちをしていても、人工知能できめつけているスーパーコンピュータの決めつける命令が対象者に通電しなくなって死んだからだろ、警察の監察課の原田が
決めつけられる方は別にお前が東大法卒に殺されても、願ったりかなったりで、否定的消極的な感想や判断を有しているものではないと解するのが相当である。
所論は、スパコンを破壊した東大法卒は死刑であると縷々述べているが、独自の主張をしているだけであって、採用の限りではない。それ以外に被告人らの取り調べ段階の供述と
リアルの巡査が何考えているかと言うととにかく自分の事しか考えていないので、背理法とかでいなすやり方がある。自分の事しか考えていないから、何かをやろうと思っても、やること自体によって
同時にそいつの世界の公理系に矛盾したらそいつの世界がぶち壊れるから、出来ないときがある。
巡査は、対象者に関する公的記録を裏に持っていて、 スパコンで目から光線を出して対象者を次第にその状態になったときを狙って近寄ってくるから、 そうならないように注意して行動
していればよい。
巡査がそういうことをしているときに当然、世間の人間はババアだろうが見殺しとしているが、 現実的にいうと、長谷川のような状態になって行動していれば被害を受けることはない。
世間は、 舌打ちをするだけ。
日本がラストチャンスとばかりに開始した「日の丸半導体」ラピダスに多大な公費が追加されていることが話題を集めている今日この頃。
心無い専門家たちからは必ず失敗するだの金ドブだの批判殺到中だが、本当に日本（経済産業省）主導の国家プロジェクトは今まで成功しなかったのだろうか？
この記事では主に経済産業省、旧・通商産業省が中心となって始めた国家プロジェクトを振り返る。
大規模集積回路（LSI）の研究、特に基礎研究に力を入れた国家プロジェクト。
当時、半導体弱小国であった日本で700億円以上の金を基礎研究に投資するのは挑戦的であったが、電子ビーム露光技術などの研究レベルのアイディアを実用・量産レベルに持ってくることに成功。
よく「日本は半導体生産はダメだが、生産機械はまだシェアがある」というが、この40年前の国家プロジェクトの技術的成功がかなり大きく、現在でも半導体製造機械はこのプロジェクトに関わった企業が上位にいる。
この成功をバネにして1980年台の日本は半導体生産の8割を占めることとなった。しかし鮮やかすぎる成功体験と日本政府の政治的脆弱性により、90年台に入ると見る影もなく没落したのはあまりにも有名。
通産省は前述の大規模集積回路（LSI）の成功体験を強く意識し、コンピューター技術の「進歩段階」は大規模集積回路が「第4世代」、そしてAI技術が来たる「第5世代」であると想定した。
「仕様書を読んでプログラムを作ってくれるすごい機械」を目指し、500億円規模の国家プロジェクトに踏み切った。
しかし当時の通産省は何もかも見通しが甘かった。大規模集積回路の次がAIというのも謎の括りで、ハードウェアとソフトウェアを混同していた。そもそもなにを研究するのか？という具体的な内容すらあやふやで、やがてはスパコンをよせ集めてもそんなものは出来ないという技術的課題に直面。
現在でいう自然言語処理などのソフトウェア開発を散発的に行い、難航。
それぞれが独自のプログラム言語を作ったりOSを作ったりしたが、特に統合されることも活用されることもなく、「ソフトウェアはむずかしい」ということだけが判明し、放棄された。
なお、唯一の結論「ソフトウェアはむずかしい」ということですら後に生かされることはなかったが、通産省は成功したと主張している。
「10年後にはソフトウェア技術者が60万人不足して、日本は技術的に取り残される–––」
この現代でもよく聞くようなフレーズに慌てた日本産業界は、ソフトウェア技術者の育成に熱い視線を向け始めた。
そこに通産省が入り込むと、さまざまな思惑が一致し、ついには国家プロジェクトとして250億円を投入するΣ計画が発足。日本はソフトウェア技術者の天国となる予定であった。
ソフトウェアという実態の見えないものに予算をかけることへの抵抗感からか、対象は主にハードウェア系企業に集中。
ソフトウェア技術者を増やすという本来の目的は曲解され、最終的には「安価な計算機を普及させる」というハードウェア重視の目標にすり替わっていた。
その結果としてΣステーションと呼ばれる計算機が誕生したが、特に安いわけでもなく、規格が致命的にガラパゴスだったので、ほとんど普及せずに失敗した。
失敗した後も地方を名目としてダラダラと予算が積み重ねられたが、何の成果もなかった。
日本のソフトウェア技術の息の根を止めたとして有名なプロジェクトである。
日本がIT技術に致命的に遅れていることにようやく気づいた通産省は、起死回生の一手としてIT技術に約500億円をかけることを決定。これを「リアルワールドコンピューティングプロジェクト」と名づけた。
しかしそもそもこのプロジェクトには、何の見通しも何の戦略もなかった。
約50個の研究が「リアルワールドコンピューティングプロジェクト」の内容であったが、その実態は検索ソフトから光ファイバーまでバラバラであり、散発的かつ無計画に予算をばら撒くという意味不明な行為は、もはや単一の計画である必要性がなかった。
この計画は最終的に10年にもわたって継続されたが、特に何の成果もなかった。そして膨大な予算とともに記憶の彼方へと消えた。
2000年に入ると、経済産業省は「かつて世界一だった日本の半導体産業を復活させる」という妄想に取り憑かれるようになる。
その数はまさに膨大である。
「みらい」プロジェクト（2001年）に465億円を注ぎ込むも見事に失敗すると、「はるか」プロジェクト（2001年）、「あすか」プロジェクト（2002年）、「DIIN」プロジェクト（2002年）、「あすか2」プロジェクト（2006年）、「つくば半導体コンソーシアム」プロジェクト（2006年）などが代表で、そのほとんどが失敗はまだしも、なんの検証もなく消えさった。
「アスパラ」（2002年）はかなり象徴的で、日本の先端半導体企業が集合して日の丸半導体企業を作ろうと国費315億円を費やしたが、2006年には泡の如く消えた。
これらの膨大な失敗は特に顧みられることもなく、なぜ失敗したのかいう考察もなく、ただ予算ともに忘れ去られた。
いったい何故だろうか？
摩訶不思議なことに、ソフトウェア技術者が致命的に不足していた日本においては、国産の検索エンジンが誕生しなかった。
中国やロシアが自前の検索エンジンを開発し始めると、日本でも国産検索エンジンを作るべきという安全保障上の発想が経済産業省に芽生える。約300億円をかけて国産検索エンジンを開発することにしたが、当時普及し始めたネット界隈はこれを激しく批判。
失敗続きの国家プロジェクトと比較されるが、経済産業省は「かつての国家プロジェクトとは違う！」と強い自信を見せた。
しかしなにも成さず、なんの検証もなく、予算とともに忘れ去られた。
ラピダスにおいては、経済産業省主導の国家プロジェクトは失敗するという根拠のない批判が多い。
しかしこうしてまとめてみるとどうだろうか？
膨大な数の実績が経済産業省には積み重なっている。
少しは信じてあげよう（完）
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
たぶん、相対的にって話だと思う。だから数字を追っても出てこないんではないかと。
工学系だと中央研究所モデルがもういい加減駄目になって、金のなる木の種を外に求めるようになった。オープンイノベーションの時代。
産学共同開発が花盛り、その結果、中央研究所に注ぎ込まれていた金が大学に流れるようになって、金になる研究している研究室は無茶苦茶金がある。第二トヨタ中研と揶揄される某大学のイノベーションセンターとかションベンちびるレベルで設備揃ってる。バッテリー研究でスパコンの順番待ちなんですよって言ったら翌週から工事が始まって翌月には専用のスパコンが届いたとか。
一方で基礎研究と言われるものはそう言う波になかなかのっかれないから、昔からのしょっぱい研究資金を取らないと行けない。相対的に見て細ってるように見えるから、そう言ってるんじゃなかろうか。
あるいは、応用研究は金があるんだからそっちよりこっちに重点的に金を回せ見たいな運動。もちろん、金になる応用研究も金にならない時代があって、それを支える必要があるから、応用研究から金を剥がして基礎研究に回せ、なんてことも暴論だ。
