コンピューティング
スピン波ネットワーク: 効率的なAIコンピューティングの次なる飛躍
Securities.io を Google の優先ソースに追加
人工知能（AI）は 私たちの生活を変革しつつあります 私たちの生活を変える。産業を革命的に変える可能性を持つこの技術は、期待されており、何兆もの価値を生み出すと見込まれています。
医療から教育、交通、エンターテインメント、金融に至るまで、AIは各分野で効率性と正確性を大幅に向上させました。AIはエネルギー効率の向上にも貢献しています。例えば、世界中の科学者が協力して作成し1 AI を用いた新しい材料クラスを開発し、エネルギーコストの削減に寄与しています。
しかし、AI自体の膨大なエネルギー需要はどうでしょうか？ 電力を大量に消費するAIは大きな課題です。AIアプリケーションの急速な増加に伴い、エネルギー需要も劇的に増加しており、結果としてエネルギーインフラに負荷がかかっています。
日々、機械学習（ML）モデルはますます複雑化しています。モデルが大きく高度になるほど、これらを訓練・実行するためのリソース要件も高くなります。
MLモデルの訓練には、計算リソースだけでなく、AIアプリケーションやサービスの訓練、展開、提供に必要なITインフラを収容するデータセンターのエネルギーと水も必要です。
MITリンカーン研究所スーパーコンピューティングセンター（LLSC）の上級科学者である次のように述べました：
「テキストからビデオ、画像へと移行するにつれて、これらのAIモデルはますます大きくなり、そのエネルギー影響も拡大しています。これは、世界中でかなり大規模なエネルギー使用と排出増加の要因になるでしょう。」
国際エネルギー機関（IEA）の予測によれば、データセンターからの世界の電力需要は倍増し2022年の推定460テラワット時（TWh）から2026年には1,000 TWhに達し、これは日本の電力消費量にほぼ相当します。
すでに、データセンターの電力消費は世界の電力消費の約1.5%に達しています。
UNESCO とユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）が発表した新たな研究は、警告しています特に大規模言語モデル（LLM）のエネルギー需要が持続不可能なレベルに達していることを指摘し、これを変えるためには「使用方法のパラダイムシフトが必要だ」と述べています。
彼らの報告によれば、ジェネレーティブAIツールは毎日10億人以上が使用しており、各インタラクションはプロンプト1回あたり約0.34ワット時のエネルギーを消費しています。報告では次のように述べています：
「これは年間で310ギガワット時に相当し、低所得のアフリカ諸国で300万人以上の年間電力使用量に匹敵します。」
彼らの報告では、コンピュータ科学者チームがエネルギー大幅削減を実現するための3つの主要イノベーションを提案しました。これには、規模は小さいが大規模モデルと同等の賢さと精度を持ち、エネルギー使用量を最大90％削減できる小型モデルの使用が含まれます。また、より短く簡潔なプロンプトと応答によりエネルギー使用量を50％以上削減でき、モデル圧縮によりエネルギーを最大44％節約できます。
AIをより効率的にするためのスマートなソフトウェア、環境に優しいハードウェア
エネルギー効率の高いAIを象徴する、緑の葉に埋め込まれた光るAIチップ
単に個人が増えているだけでなく、AIを採用する人々が増えているますますAIをしかし、ますます多くの組織もこの技術を自社のビジネスに統合しています。
IBM Institute for Business Value (IBV) の調査によると、IBM Institute for Business Value (IBV)大多数（77％）が顧客のペースに合わせるため、生成的AIを迅速に使用する必要があると感じています。
長年にわたり、いくつかの他の技術革新、例えばコンピューティング、は同様の懸念を提起し、それらは効率化イノベーションで対処されました。同様のことが現在AIでも可能です。研究者から企業まで、全員がその影響を理解し、負の影響を緩和する解決策を模索しています。
これらの解決策には、クリーンで再生可能なエネルギーの利用、より小型のモデル、そしてより賢いモデル訓練が含まれます。
AIのエネルギー効率課題に取り組むため、研究者は注力しています2つの分野に：
- ソフトウェアイノベーション
- ハードウェア改善
ハードウェア領域では、パワーキャッピングは潜在的にエネルギー消費を最大15％削減できるソリューションです。また、カーボン効率の高いハードウェアもあり、これは「モデルと最もカーボン効率の高いハードウェア構成をマッチさせる」ものです（MIT）。
10月のMITサステナビリティ会議で、LLSCでエネルギー意識の研究を率いるGadepallyは、AIモデルの訓練を再考し、より効率的なハードウェアへの投資を提案しました。MITリンカーン研究所はGadepallyの推奨を採用し、自社のデータセンターフットプリントを削減しています。
より計算効率の高いハードウェアと専用ハードウェアアクセラレータを使用することは、エネルギー節約にも貢献できます。並列化は、アルゴリズムの訓練時間を複数の処理コアに分散させて短縮し、エッジコンピューティングはデータが収集または使用される場所で計算を行うため、他の有望なハードウェアソリューションです。
科学者はまた、人間の脳（1000億個のニューロンと100兆の シナプス接続）に注目し、機械をより優れたものにしようとしています。
これにより、ニューロモルフィックコンピューティングが生まれ、従来のフォン・ノイマンアーキテクチャに依存する代わりに、人工ニューロンとシナプスを利用して脳に似た方法で情報を処理し、エネルギー効率と計算能力を向上させます。
例えば、ソウル国立大学工学部の研究者は開発し、2ハイブリッド有機-無機材料に基づくニューロモルフィックデバイスを作成しました。
彼らの研究の重要な部分について語ると、ホ・ウォン・ジャン教授は「材料表面全体で均一なイオン移動を示すことが、高性能ニューロモルフィックハードウェアの開発において、半導体材料内に局所的なフィラメントを作ることよりも重要である」と指摘しました。
光はAIハードウェアを改善する別の方法であり、改善されています。電気信号の代わりに、フォトニックコンピューティングは光を使用し、熱損失を最小限に抑えた並列操作を可能にします。
数か月前、コロンビア工学部の研究者は発表し、3エネルギー効率と帯域密度に優れた3Dフォトニック-エレクトロニックプラットフォームを開発しました。これにより、フォトニクスと高度なCMOS回路を統合しました。3D統合フォトニック-エレクトロニックチップは、800Gb/sの高帯域幅を提供しながら、ビットあたりわずか120フェムトジュールを消費します。このチップは5.3 Tb/s/mm2 の帯域密度も既存のベンチマークを上回ります。
昨夏、ミネソタ大学理工学部の研究者は、計算型ランダムアクセスメモリ（CRAM）と呼ばれる新技術を示し、4AIのエネルギー使用量を最大1,000倍削減できる可能性があることを示しました。
シリコンフォトニクスが次世代MLアクセラレータの破壊的技術として台頭する中、ヒューレット・パッカードラボの研究者は導入し、5 エネルギー効率が高くスケーラブルなシリコンフォトニックプラットフォームをAIアクセラレータハードウェアの基盤として提供しました。
フォトニックAIアクセラレータは、従来のものとは異なり、電子的に分散されたニューラルネットワーク（DNN）に依存する代わりに、光学ニューラルネットワーク6（ONN）を使用し、高い並列性、極めて低いレイテンシ、そして最小限の熱損失を提供します。
製造は容易ですが、シリコンフォトニクスはスケールが難しく、したがって、このプラットフォームはシリコンフォトニクスとIII-V化合物半導体（InPやGaAsなど）を組み合わせて製造されています。
現在、AIをより効率的にする新しい方法があり、それは大規模なスピン波導ネットワークを有効にし、先進的な情報処理を可能にすることです。スピン波は情報処理の有望なソリューションです。
このAIハードウェア効率の突破口は、ミュンスタート大学とハイデルベルク大学のドイツ人科学者チームによって実現されました。
ミュンスタート大学の物理学教授であるRudolf Bratschitsch率いるチームは、情報をはるかに少ないエネルギーで処理できる広大なスピン波導ネットワークを構築し、エネルギー集約型電子機器の有望な代替手段となっています。
エネルギー効率の高いAIの新たなフロンティア、スケーラブルなマグノニック回路
ナノスケール回路を流れるスピン波がマグノニックネットワークを示す
| スピン波デバイス | 機能 |
|---|---|
| 論理ゲート | データ処理のために二進演算を実行する |
| マルチプレクサ | ルーティング用に入力信号を選択する |
| カプラー＆スプリッタ | スピン波信号を分割または結合する |
| 干渉計 | 計算タスクのために波の相互作用を解析する |
| メモリ | スピン波でエンコードされたデータを保存する |
磁性絶縁体に基づくマグノニックネットワークはエネルギー効率の高さから情報処理を革命的に変える可能性がありますが、これらのネットワークの構成要素であるスピン波導波路は、分散チューニング能力が非効率で、スピン波の伝搬長が限られています。
これらの制限は、ミュンスタートとハイデルベルクの科学者チームによって克服されました。
科学誌『Nature Materials』に掲載された本研究は、スピン波が非常に遠くまで伝搬できる新しい波導作成方法を開発し、これまでで最大規模のスピン波導ネットワークを構築したことを詳細に報告しています。
しかしそれだけではありません。チームは波導内で伝送されるスピン波の特性も制御できました。例えば、特定の界面でスピン波の波長と反射を正確に変えることに成功しました。研究は次のように述べています：
「波導の分散は、正確で局所的なイオン注入により連続的に調整可能であり、従来のエッチングされた波導とは異なります。」
電子スピンまたは固有角運動量は電子の基本的な量子力学的性質であり、複数のスピンの配向が磁気特性を決定します。現在、アンテナを用いて磁性材料に交流電流を流すと、変化する磁場が生成され、材料中のスピンがスピン波を発生させます。
スピン波は磁性材料の励起であり、先進的な情報処理に対して魅力的な可能性を提供します。
それらの魅力は、自然な強い非線形性やギガヘルツ（GHz）からテラヘルツ（THz）帯域の高速動作といった独自の特性にあります。
近年、研究者はナノスケールの磁性構造やネットワークでスピン波を利用し、信号処理や計算応用に取り組んでいます。この新興技術は、従来の半導体マイクロエレクトロニクスが抱える計算密度や高次元処理能力の制限に対処するのに役立ちます。
さらに重要なのは、スピン波技術の低エネルギーフットプリントが特に魅力的である点です。
この技術の有用性は、スピン波の位相、周波数、振幅に情報をエンコードできる点にあります。この戦略は電磁波と同様に、伝搬特性がこれらのパラメータに依存することを利用して柔軟なデータ処理を可能にします。
スピン波は現在、さまざまな個別コンポーネントの作成に使用されています。二進入力に対して論理演算を行い単一の二進出力を生成する論理ゲートがその一例です。マルチプレクサは、複数の入力信号のうち1つを選択する別のデバイスです。
他の例としては、クロッシング、カプラー、メモリ、マジョリティゲート、（デ）マルチプレクサ、干渉計、スプリッタ、スペクトラムアナライザなどがあります。
これらのデバイスは、単独で情報処理ユニットとして機能するか、または高度な機能を持つ大規模で複雑なネットワークに統合することができます。
大規模ネットワークでは、要素間のリンクはスピン波用にカスタマイズされた波導です。これらの波導はスピン波を一つの要素から別の要素へと閉じ込め、導くために重要であり、したがって伝搬損失を最小限に抑える必要があります。このような波導とその組み合わせは、機能的なスピン波デバイスとしても機能します。
しかし、これらのコンポーネントはこれまで大規模な回路を形成するように接続されていませんでした。
「電子機器で使用されるような大規模ネットワークがまだ実現されていない事実は、個々のスイッチング要素を接続する波導におけるスピン波の強い減衰が原因の一部であり、特にそれらが1マイクロメートル未満の狭さでナノスケールになる場合に顕著です。」 – 物理学者 ブラチッチ教授
そこでチームは、その問題を克服するために現在最も減衰が少ない材料であるイットリウム鉄ガーネット（YIG）を使用しました。YIGは最小の減衰と最長のスピン波伝搬長を持ち、ミリメートル単位に達します。
スピン波用波導の実現には、通常リソグラフィー手法が用いられます。YIGでナノスケールの波導を作成するための先進的な製造アプローチは、薄いYIG膜の反応性イオンエッチングに基づいています。しかし、高品質なYIG膜と最先端のエッチングプロセスを使用しても、報告されている最大伝搬長は54µmです。
ハイブリッド構造の開発は、YIG膜とフェロ磁性金属のナノストライプを組み合わせ、双極子結合によりナノスケールのスピン波輸送チャネルを定義する新たなアプローチで、約20µmのスピン波伝搬長を実現します。
さらに、イオン注入が最近YIG中のスピン波操作に使用されました。集束イオンビーム書き込みにより、サブミクロンスケールでYIG膜を精密に改変できるようになりました。
研究者は市販の110nm厚の磁性材料YIGフィルムを使用し、シリコンイオンビームで個別のスピン波導波路を刻みました。
マスクレスのイオン注入プロセスにより、1枚の基板上に複数のカスタマイズされたスピン波構造を作成できました。さらに重要なのは、ウェハサイズのマグノニック集積回路の製造へとスケールアップできる点です。
金製マイクロストリップアンテナも電子ビームリソグラフィーで作製され、連続波マイクロ波信号でスピン波を励起しました。外部の静的平面磁場 H0（μ0H0 = 50 mT）を適用して表面モードスピン波を発生させました。
この方法により、198ノードからなる大規模ネットワークを構築し、マグノニック集積回路の大規模化への道を開きました。また、高品質な複雑構造を再現性と柔軟性を持って作成できるようになりました。
さらに、チームは100µm以上のスピン波伝搬長を達成し、エッチング不要のアプローチにより、34本の平行入力ポートと34本の出力ポートからなる統合スピン波ネットワークを実現しました。研究は次のように述べています：
「これらの結果は、比類なき制御と低損失の大規模スピン波コンピューティングシステムの実現に向けた刺激的な道筋を提供し、先進的なマグノニックネットワークの実現への道を切り開きます。」
効率的なAIへの投資
人工知能の世界で、NVIDIA Corporation (NVDA ) はAIアクセラレータとチップで明確なリーダーです。時価総額4兆ドル超の世界最大企業であるNVIDIAは、エネルギー効率の高いアーキテクチャにも投資しています。
NVIDIA Corporation (NVDA )
NvidiaのGPUはワット当たりの性能向上を提供します。特にBlackwellアーキテクチャは、前世代のHopperアーキテクチャと比較して、トリリオンパラメータ規模のLLMに対し、最大25倍低コスト・低エネルギーでジェネレーティブAIを実現すると約束しています。
BlackwellはCEOのJensen Huangが創設し、昨年「非常に高性能でありながら非常にエネルギー効率が高い」ように設計されたと述べました。
Nvidiaはまた、NVIDIA GB200 NVL72 と NVIDIA GB300 NVL72 の液体冷却システムを提供し、テスト時スケーリング精度と性能に最適化されたアーキテクチャでLLM推論の高負荷タスクに対応します。
このテックジャイアントは、強力なコンピューティング、リモート管理、システム・ソフトウェアを組み合わせてエッジにAIを提供するNVIDIA EGX™プラットフォームでエッジAIの研究開発にも携わっています。NVIDIA IGX Orin™は産業・医療環境向けに設計され、NVIDIA Jetson™プラットフォームはロボティクス向けソリューションです。
Nvidiaのもう一つの研究領域はフォトニクスです。今年初め、同社は数百万のGPUをサイト間で接続し、エネルギー消費と運用コストを削減する新しいコパッケージドシリコンフォトニックネットワークスイッチを発表しました。
「シリコンフォトニクスをスイッチに直接統合することで、NVIDIAはハイパースケールおよびエンタープライズネットワークの従来の制限を打ち破り、数百万GPU規模のAIファクトリーへの扉を開いています。」
– Huang
新技術はレーザー光ビームを使用してチップ間の光ファイバーケーブルで情報を送信します。これは今年後半から2026年にかけてリリースされる予定です。
同社はこの技術を主力GPUチップで広く使用することも検討していますが、従来の銅接続が依然として「桁違いに」信頼性が高いため、現時点では計画していません。
NVDA 価格チャート
Nvidiaの市場パフォーマンスは驚異的です。2022年10月、NVDA株価は11ドル未満でしたが、現在は165ドル以上で取引されています。EPS（TTM）は3.10、P/E（TTM）は53.12です。同社は配当利回りも提供していますが、わずか0.02％です。
財務面では、2026会計年度第1四半期の売上高は441億ドルで、前四半期比12％増加しました。そのうちデータセンター売上は391億ドルで、前四半期比10％増加しています。
同社のAIインフラへの需要は、Huang氏が「非常に強い」と指摘しています。
最新のNVIDIA Corporation（NVDA）株式ニュースと開発状況
結論
世界がAIを採用し続ける中、効率向上、生産性向上、意思決定の改善、パーソナライズされた体験を約束するこの強力な技術の市場は、2025年には数十億ドル規模になると予想されています。
しかし、エネルギーを大量に消費するAIへの需要が増大するにつれ、そのエネルギー需要も増加し、エネルギーグリッドへの負荷と温室効果ガス排出の増加を招きます。
真に効率的なAIを実現するには、ソフトウェアとハードウェアの両方の進化において協調的な取り組みが必要です。この背景のもと、より賢いモデル訓練、より小型のモデル、簡潔なプロンプト、モデル圧縮、ニューロモルフィックコンピューティング、エッジAI、フォトニクスといったイノベーションが、規模拡大が持続不可能なエネルギー需要と結びつかない未来を創造するのに役立つ可能性があります。
ここで、スピン波コンピューティングの最新ブレークスルーは、低消費電力・高性能コンピューティングの未来を定義し、次世代AIアーキテクチャの基盤となる可能性があります。
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