エネルギー効率の追求：富士通とArmが目指すAIの未来

AIを活用したこの新しい世界の需要に対応するには、多くの課題が伴います。例えば大規模言語モデル（LLM）は今日の業界で最も注目されていますが、同時にLLMはそのモデル内に多数のパラメータを抱えることから、データセンターの消費電力を押し上げ、結果的に炭素排出量の最大の原因にもなっているとスタンフォード大学のレポートは指摘しています。

デジタルサービスのグローバル企業である富士通と半導体設計・シリコンIP開発のグローバルリーダーであるArmは、人を中心とした技術開発のための国際社会とのオープンな協業に注力し、世界の多様な領域で導入しやすいソリューションの構築に取り組んでいます。

電力効率の高いシステムに対するニーズの高まりを受け、富士通とArmは協力して、ハイエンドのエネルギー効率の高いコンピューティングを通じて次世代のAIアプリケーション開発エコシステムを実現します。 FUJITSU-MONAKAの研究開発は、Armv9-AアーキテクチャとScalable Vector Extension 2（SVE2）プラットフォーム向けのさまざまなAI/機械学習（ML）およびディープラーニング（DL）フレームワークの強化に重点を置いています。SVE2による大幅な性能向上は、AIおよびHPCワークロードを処理するための強力なソリューションとして浮上しています。

広く普及しているArmv9-Aアーキテクチャを採用することで、富士通とArmは、開発者がアプリケーションを容易に移植および最適化してAIエコシステムを拡大し、さまざまなユーザーや業界にとってよりアクセスしやすく手頃な価格にすることを目指しています。

AIモデルの学習は基盤となるハードウェアにかなりの負荷がかかるため、エネルギー消費量が増加します。非効率なハードウェアで複雑なAIワークロードを実行すると、エネルギー効率だけでなくパフォーマンスにも影響します。この課題に対する解決策の1つは、企業が、低いエネルギー消費で最高のパフォーマンスを達成できるように、基盤となるデータセンターのアーキテクチャとテクノロジースタックを構築することです。これにより企業はAIアプリケーションの現在および将来の需要を持続的に満たし、環境への負荷を軽減することができます。
データセンターはAIエコシステムを支える重要なインフラであるため、業界は電力効率の高いハードウェアとソフトウェアのエコシステムを融合することで、データセンターの効率を高める新しいアプローチを構築する必要があります。
富士通は、データセンターにおけるスーパーコンピュータのカーボンニュートラル実現に向けた省エネルギーソリューションとして、2 nm Armv9-Aアーキテクチャを採用したCPU「FUJITSU-MONAKA」を開発し、2027年度に発売する予定です。 FUJITSU-MONAKAプロセッサーは、新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）プログラムの省エネソリューションとして採用されます。NEDOプログラムは、2030年までに国内のデータセンターで40%以上の省エネを達成するという野心的な目標を掲げています。

Armと富士通は、「Arm v8-A」アーキテクチャ向けの「Scalable Vector Extensions（SVE）アーキテクチャ」の設計で長い間協力してきました。SVEはベクトル長非依存（VLA）プログラミングモデルをサポートしているため、プログラムはより広範、高速なマシンで再コンパイル不要で動作します。

富士通は、理化学研究所と富士通が共同開発したスーパーコンピュータ「富岳」のCPUであるA64FXにSVEアーキテクチャを採用した最初のシリコンパートナーです。 これはまたArmにとって、データセンターやエッジコンピューティングにおいてDemand-Side PlatformのようなワークロードやAI/MLのワークロードを高速化するSVE2アーキテクチャを開発するための基礎となりました。

この成果は、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の助成事業の結果得られたものです。