マイクロソフトリサーチチームは、大規模な言語モデルをより効率的に実行できるアナログ光コンピュータ（AOC）の開発成果を発表しました。この実験用コンピュータは、特定の数学問題にも優れた性能を発揮します。
様々な分野の専門家で構成されるチームは、マイクロソフトのより広範な未来のAIインフラストラクチャプロジェクトの一環として、4年間にわたりアナログ光コンピュータの開発に取り組んできました。この取り組みは、AIとクラウドデータセンター向けの新しいハードウェアの開発を目指しています。
9 月 3 日には、アナログ光コンピュータ実験の 2 つの結果、つまり最適化ソルバー アルゴリズムとアナログ デジタル ツインの詳細が発表されました。
「銀行と医療という2つの分野における現実世界の課題に大きな変化をもたらすことができるという、確固たる約束を実際に果たしました」と、英国ケンブリッジのマイクロソフト研究所で未来のAIインフラストラクチャを研究するヒテシュ・バラニ氏はプレスリリースで述べています。「全く同じハードウェアがAIモデルにも活用できることを示すことで、全く新しい応用分野を開拓しました。」
アナログ光コンピュータは金融や医療に利用できる
マイクロソフトの研究者たちは4年前にアナログ光コンピュータの開発に着手しました。光ケーブルは50年もの間データ伝送に使用されてきましたが、マイクロソフトのプロジェクトではパラメータ、つまり重みの数が64から256に増加しています。
最適化ソルバーアルゴリズムは、銀行業務における根深い問題を解決するために使用できます。バークレイズ銀行は、複雑な証券の引渡しと支払いの問題を解決するために、このアルゴリズムを用いた研究を行いました。このアルゴリズムは、最大1,800の仮想当事者と28,000件の取引を含む取引決済問題を解くことに成功しました。これは、銀行と他の金融機関の間で決済機関を介して行われる取引のほんの一部に過ぎません。
AOC 上で実行されるアルゴリズムを導入すると、MRI スキャンを 30 分から 5 分に短縮することもできます。
「正直に言うと、今すぐに臨床で使えるものではありません」と、Microsoft Health Futuresのバイオメディカル信号処理担当シニアディレクター、マイケル・ハンセン氏はプレスリリースで述べています。「これはほんの小さな問題ですが、『おお、この機器が実際にフルスケールだったら』というちょっとしたひらめきを与えてくれるのです」
Microsoft Health Futures は、AOC のデジタル ツインを活用してマシンの実現可能性を実証し、実際の機器が処理できるよりも大きな問題に対処できるようにスケールアップしました。
AOC は「汎用コンピュータではありませんが、このコンピュータが極めて有効に活用できる幅広いアプリケーションや現実世界の問題が見つかると確信しています」と、マイクロソフトの主席研究マネージャで AOC 開発チームの責任者であるフランチェスカ パルミジャーニ氏は語る。
LLM推論はより低いエネルギーコストで実行できる
AOCは、LLM推論の一種である状態追跡を、GPUで同じ推論を実行するよりも低いエネルギーコストで実行できる可能性があります。AOCがこれをより低いエネルギーコストで実行できるのは、問題を繰り返し解こうとしながら「固定点」を探し求める計算方法によるものです。
アナログ光コンピュータはどのように動作するのでしょうか?
AOC は、デジタル センサーを通過する光の強度の変化に基づいて計算を行うことで機能します。
具体的には、マイクロソフトの研究者たちは、光学レンズ、デジタルセンサー、マイクロLEDを搭載したプロジェクターを開発しました。スマートフォンのカメラに搭載されているセンサーなど、市販の部品を使用することで価格を抑え、既存のサプライチェーン内でAOCを製造できるようにすることを目指しました。
Microsoft Research チームは、2 年ごとに新しい世代の AOC を構築する予定です。
「私たちが夢見ているような成功を収めるには、他の研究者たちが実験し、このハードウェアをどのように活用できるかを考えてもらう必要がある」とパルミジャーニ氏は語った。
研究チームは研究結果に関する論文をネイチャー誌に発表し、AOCのデジタルツインのリポジトリをGitHub上に公開した。
マイクロソフトは、8月のセキュリティアップデートにより、広範囲にわたるデータ破損やソリッドステートドライブのハードウェア障害は発生していないと述べている。
