コンピューティングの電力消費量は英国並み、改善できる？［英エコノミスト］

「最初に気になるのは、その静寂さです」とフィンランド科学センターのボス、キンモ・コスキは言う。北極圏の南250km、フィンランドのカヤーニという町にあるヨーロッパで最も強力なスーパーコンピューター、LUMI（フィンランド語で「雪」を意味する）について、コスキ博士はこう語る。

昨年完成したLUMIは、気候モデリングから新薬の探索まで、あらゆる用途に使用される。数万個のプロセッサーを搭載し、毎秒429兆回の計算が可能だ。これは世界で3番目に強力なスーパーコンピューターとなる。水力発電で電力を供給し、その廃熱をカヤーニの家庭の暖房に利用しているため、二酸化炭素の排出量もマイナスである。

LUMIは、専用スーパーコンピューターとインターネットの多くを動かすクラウドインフラの両方で、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）の未来を垣間見せてくれる。過去10年間、機械学習、ゲノム解読、株式市場や核兵器から気象まであらゆるもののシミュレーションといった技術によって、HPCの需要は急増してきた。このようなアプリケーションは、投げられるだけのコンピューティング・パワーを喜んで消費するからだ。同じ期間に、最先端のAIモデルを訓練するのに必要なコンピューティング・パワーは、5カ月ごとに倍増している。

HPCは、そして一般的にコンピューティングは、エネルギーを大量に消費するようになりつつある。国際エネルギー機関（IEA）は、データセンターが世界の電力消費量の1.5％から2％を占めており、これは英国経済全体とほぼ同じであると見積もっている。これは、2030年までに4％まで増加すると予想されている。温室効果ガス排出量削減の政府公約を見据え、コンピューター業界は、より少ない資源でより多くのことを行い、製品の効率を高める方法を見つけようとしている。それは、個々のマイクロチップ、そのチップから作られるコンピューター、そしてコンピューターを収容するデータセンターである。

まずはマイクロチップから。デジタル・コンピューターは、過去80年間で飛躍的に効率が向上した。現代のマシンは、第二次世界大戦直後に1回の計算で消費していたのと同じエネルギー量で、約10兆回の計算ができる。この大きな進歩の多くは、業界がムーアの法則（集積回路に詰め込める部品の数が2、3年ごとに倍増するという観測）に忠実であろうとした結果である。

チップがダウンしたとき

数十年にわたり、ムーアの法則の嬉しい副作用として、回路が縮小するにつれて、より質素になるということがあった。この効果は、1974年にこのテーマに関する論文を書いた、当時IBMで働いていた科学者ロバート・デナードにちなんで、デナード・スケーリングとして知られている。しかし、2000年代半ばになると、超小型コンポーネントの厄介な物理学的性質により、この関係が崩れ始めた。コンピュータは部品の小型化に伴って電力効率は向上しているが、そのスピードは急激に鈍化している。

そのため、チップメーカーは、以前はタダで得られた利益を追求するために、より懸命に働かざるを得なくなっている。LUMIのCPU（プログラムを実行し、マシンの他の部分を調整する汎用チップ）は、米国のチップ設計会社であるAMD製である。AMDのCPUはスーパーコンピューター以外にも、ライバルのインテルと並んで、インターネットを動かすデータセンターの多くを動かしている。2010年、デナード・スケーリングが歴史の教科書に掲載されたことで、AMDはエネルギー効率の改善を「最優先事項」に掲げた、とAMDのプロダクト・テクノロジー・アーキテクトであるサミュエル・ナフジガーは言う。

最近のチップは、消費電力を抑えるためにさまざまな工夫をしている。チップはセンサーで覆われており、割り当てられたタスクに応じて回路の一部に送られる電力量を監視し、最小化する。AMDは、さらに巧妙なトリックとさらに小さなコンポーネントを組み合わせることで、2025年までに最もパワフルなチップの効率を2020年の30倍に引き上げることを期待している。

もうひとつの選択肢は、汎用CPUから、より狭い範囲の数学的タスクのために設計された専用チップに仕事をシフトさせることである。最もよく知られているのは、「グラフィック・プロセッシング・ユニット」（GPU）だ。GPUは元々、ビデオゲーム用の洒落たグラフィックを作るために開発されたものだが、多くのタスクを細かく分割し、それぞれを同時に処理できるようにしたものだ。同様に、以前はCPUに任されていたようなネットワーキングのようなタスクも、特殊化されたチップで処理されるようになってきている。

このようなシステムレベルの微調整は、効率を向上させることができる第二の規模である。「何千ものCPUやGPUを扱う場合、それらをどのように接続するかが、スーパーコンピューターのエネルギー効率を左右する」と効率的なスーパーコンピューターを専門とするヒューレット・パッカード・エンタープライズ（HPE）でハイパフォーマンス・コンピューティングを担当するジャスティン・ホタードは言う。

どのように配線するのがベストなのかは、いまだ活発な研究分野である。コンピューター内の別のチップに信号を送るには、大量のエネルギーを消費する。HPEは「トンボトポロジー（Dragonfly Topology）」と呼ばれる、チップのグループをクラスターで互いに接続し、そのクラスターを順番に互いに配線していく2層システムを好んでいる。このシステムはモジュール式で、新しいノードを追加するだけで簡単にスケールアップできる。バリャドリッド大学のコンピューター科学者フランシスコ・アンドゥハールとその同僚が2月に発表した論文では、多くの数学的解析の結果、トンボのセットアップが効率的なスーパーコンピューティングの理想的な設計に近いことが示されている。

そして、効率は性能を犠牲にする必要はない。ウェブサイト『Top500.org』は、スピードと効率の両面からスーパーコンピューターのランキングを発表している。6月に発表された最新のランキングでは、LUMIは世界で7番目に効率的なマシンであり、3番目に高速なマシンでもある。テネシー州のオークリッジ国立研究所に設置されているコンピューター、フロンティア（Frontier）は、世界最速で、LUMIの約4倍である。とはいえ、効率に関してはフロンティアは6位だ。

データセンターは、スーパーコンピューターやインターネットを動かすごく普通のサーバーが置かれているハイテク施設である。コンピューティングは大量の熱を発生させる。効率に注目が集まっているとはいえ、最新のCPUやGPUはフル稼働すると500ワット以上の熱を発生する。ひとつのデータセンターに何万台もあれば、数メガワットの熱を処理することになる。

それらを冷やし続けるには、今度はエネルギーが必要になる。データセンターの効率を測る標準的な指標は、電力使用効率（PUE）であり、データセンター全体の電力消費量と、そのうちのどれだけが有用な作業に使用されたかの比率である。データセンターのアドバイザー企業であるUptime Instituteによると、典型的なデータセンターのPUEは1.58である。つまり、電力の約3分の2がコンピュータの稼動に使われ、3分の1がデータセンター自体の稼動に使われる。

フィンランドのラインに到達

巧みな設計によって、この数字はもっと低く抑えることができる。既存のデータセンターのほとんどは空冷に頼っている。液冷の方が熱伝導が良いが、その分エンジニアリングに手間がかかる。いくつかの新興企業は、回路基板全体を特別に設計された液槽に浸すことさえ提供している。フロンティアは液冷を採用していることもあり、PUE1.03を誇っている。LUMIが北極圏の近くに建設された理由のひとつは、北極圏の冷たい空気を利用するためだった。同じ施設内に建設された隣接するコンピューターは、その自由冷却を利用してPUE評価わずか1.02に達している。つまり、入ってくる電気の98％が有用な数学に変わるのだ。「可能なことの限界に近づいています」とコスキ博士は言う。

どんなに優れた商用データセンターでも、この数字には届かない。例えば、Googleの平均PUE値は1.1である。Uptime Instituteが6月に発表した最新の数字によると、数年間着実に改善されてきた世界のデータセンターの効率は、2018年以降停滞している（グラフ参照）。その主な理由は、コンピューターサイエンスよりもむしろ経済学にある。コンピューティングの需要が急増しているため、企業にとっては、古くて効率の悪いインフラを長く稼働させておくことは理にかなっている。

現在は「あったらいいな」に過ぎないものが、やがて法的要件になるかもしれない。二酸化炭素削減目標を念頭に、米国、英国、欧州連合（EU）などの政府は、データセンターをより効率的なものにするための新しい規則を検討している。ドイツの新しい法律では、2027年までに最低1.5、2030年までに最低1.3のPUEを義務付ける予定だ。「LUMIは、ハイパフォーマンス・コンピューティングがいかにして炭素排出量ネットゼロの一線を越えることができるかを示したいのです」とコスキ博士は言う。ヒントが欲しい人は、フィンランドへの旅行を予約するのが一番だろう。■

From "Can computing clean up its act?", published under licence. The original content, in English, can be found on https://www.economist.com/science-and-technology/2023/08/16/can-computing-clean-up-its-act

©2023 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved.

翻訳：吉田拓史、株式会社アクシオンテクノロジーズ

© 2023 Bloomberg L.P.

翻訳：吉田拓史、株式会社アクシオンテクノロジーズ