最近の話題 2015年11月14日

１．Imagination TechnologiesがMIPS64コアを発表

　　2015年11月10日にImagination Technologiesは，64bitアーキテクチャのP6600コアを発表しました。Imaginationは，PowerVRというGPUコアをライセンスしているIPメーカーですが，CPUのIPを取得するために，2012年にMIPS Technologiesを買収しました。MIPSは，ヘネパタ本のHennessy教授が，自分が考えたアーキテクチャのプロセサを実用化するために作った会社でCPU業界では老舗です。GPU IPの大手のImaginationと，CPU IPの老舗の力を結集して，ARMに対抗しようという訳です。

　　ARMの方は2012年に64bitアーキのA53を発表しているので，3年遅れですが，このたびImaginationも64bitアーキのP6600コアを発表しました。P6600は16段パイプラインで，複数命令イシューのO-o-Oコアを使い，高スループットで面積効率が高いと書かれています。フルアソシアティブのBTBを持ち，洗練された分岐予測を行い，改善されたL2$サブシステムを備えると書かれていますが，効果のほどは分かりません。また，128bitのMIPS SIMD命令をサポートしています。そして，ハードウェアベースの仮想化をサポートし，OmniShieldと呼ぶセキュリティー機構を備えていると書かれています。

　　しかし，これらの特徴はARMと同じであり，性能や電力効率，面積効率でARMと比較して，どのような優位性があるかが問題です。また，ARMの64bitコアのライセンス料は非常に高いと言われており，ライセンス料や，ライセンスの条件がどうなるかも，どの程度受け入れられるかに影響すると思われます。

　　また，Imaginationは，M6200とM6250というローエンドのIPも同時に発表しました。ARMでは言えば，組込み用のMシリーズに相当するものと思われます。

２．Applied MicroがARMv8アーキのX-Gene3を発表

　　2015年11月11日のEETimesが，ARM TechConにおけるAppried MicroのX-Gene3の発表を報じています。サンプルの提供は2016年の遅い時期とのことで，ほぼ1年先です。クロックは，最大3GHzとのことです。

　　16nmFinFETプロセスで製造され，32コアを集積し，DDR4-2667を8チャネルサポートします。また，PCIe 3.0を42リンクサポートすると書かれています。これらがx16のリンクとすると，かなりのピン数になります。

　　プロセサコアは，4命令以上を並列に実行できるパイプラインを持ち，前世代のX-Geneと比べて，かなり高性能だそうです。

　　IntelのQPIのような接続は無く，2Pや4Pの構成は無いと述べています。新開発のPCI Expressをベースにしたインタコネクトで1ノード256コア，あるいはノード間を接続するとのことです。筑波大のTCAのような接続でしょうか？

３．ARMがCortex-A35コアを発表

　　2015年11月12日のPC Watchが，ARM TechConでのCortex-A35の発表を報じています。後藤さんが書かれた記事で，これが詳しいと思います。

　　A35は64bit ARMアーキテクチャのローエンドのコアで，$50〜200という低価格のスマホに使えるという位置づけです。現在，低価格スマホに使われている，32bitアーキのA5，A7を置き換えることになります。

　　A35は64bitのARMv8アーキテクチャをサポートし，A7と比べて電力は10%少なく，性能は6〜40%高いとのことです。またARMv8のA53コアと比較すると，面積は25%小さく，消費電力は32%少なく，電力効率は25%高いと書かれています。これから計算すると，性能は15%低いということになります。

　　マイクロアーキは2命令デコードで，インオーダの制限付き2命令実行で，パイプライン段数はA7より多く，A53よりは少ないとのことです。

４．NVIDIAが巨大データセンタ向けのM40，M4アクセラレータを発表

　　2015年11月11日のマイナビが，NVIDIAの巨大データセンタでのディープラーニングの性能を改善するM40 GPUとM4 GPUの発表を報じています。M40は3072CUDAコアでピーク演算性能は7.0TFlopsで，12GBのGDDR5メモリを搭載し，消費電力は250Wとなっています。一方，M4は1024CUDAコアで2.2TFlops，4GBのGDDR5メモリで，電力は50〜75Wとなっています。

　　ディープラーニングのラーニングは，多数の入力画像を学習してニューラルネットワークの重みを調整するため，計算量が多く，高性能のM40を使ったサーバで処理するのがお勧めです。

　　認識は，チューニングされたモデルに，認識すべき画像などを一つ入力して計算するだけなので，計算量は非常に少なくて済みます。しかし，Googleなどの巨大データセンタでは多数のユーザから多数の画像の認識要求が入ってくるので，個々の処理は小さいのですが，やはり多量の処理が必要となります。これに対しては，エネルギー効率の高いM4を勧めています。また，M4はロープロファイルのパッケージとなっており，消費電力が小さいことと合わせてサーバへの搭載密度をあげられます。

　　また，イメージの変形やフィルタリング，そして，イメージやビデオのトランスコードも大量の計算を必要とし，多数のユーザが集まる巨大データセンタでは多量の処理が必要になります。M4 GPUは，このような用途にも向いているとのことです。5000のビデオストリームのトランスコードをCPUだけを使うサーバで処理する場合，5万台のサーバのCPUの60%の能力を必要とするのに対して，M4 GPUを付けると，CPUの5%，GPUの20%の能力を使うだけで済み，前者の場合は10.8MWの電力を必要とするのですが，GPUを付けた構成では1.2MWの電力で済むとのことです。

　　NVIDIAはGPUの仮想化を行って，多数のユーザがGPUをシェアしてリモートで使用するGRIDというサーバ側でGPUを使うという用途も売り込んでおり，その第2世代のGRID2.0向けにM60とM6というGPUを8月に発表しています。M60の方がM40よりもCUDAコア数やメモリ量が多く，なぜ，M40というハードウェアを作る必要があったのか分かりません。M40，M4は不良コアが多いチップを救済して，安く売るという狙いもあるのかも知れません。

５．NVIDIAのJetson TX1

　　2015年11月11日のThe Registerが，NVIDIAのJetson TX1ボードの発売を報じています。これまで，KeplerベースのTK1というボードがあったのですが，TX1はGPUが256CUDAコアのMaxwellベースとなり，単精度のピーク演算性能が1TFlops超えとなりました。ボードのサイズは50mm×87mmで，GPUに加えて，ARMのCortex-A57CPUと4GBのメモリ，EthernetとWiFiを内蔵しています。

　発売は来年の1Qで，お値段は$299となっています。また，$599出すと，すぐに開発キットのソフトが送られてきて，今月中にハードウェアが入手できるそうです。

５．Los Alamos国立研究所がD-Wave 2Xを導入

　　2015年11月13日のThe Registerが，Los Alamos国立研究所のD-Wave 2Xの導入を報じています。D-Wave 2Xは，D-Wave社の最新の1000Qubitの量子アニーリングマシンで，Los Alamosには2016年の早い時期に納入の予定です。

６．Apple A9プロセサ

　　最新のiPhone 6Sに使われているA9プロセサですが，2015年11月12日のEE Timesが，解体して撮影した鮮明なチップ写真や，A4からの歴代Aシリーズプロセサのチップサイズ，CPUコア，GPUコアの面積比率などをまとめた記事を載せています。

　　データとして，貴重な記事です。

７．アムダールの法則のGene Amdahl博士が逝去

　　2015年11月13日のThe Registerが，IBMの画期的なメインフレームであるSystem 360の生みの親で，有名なアムダールの法則を提唱したGene Amdaｈl博士が92歳で亡くなったと報じています。

　　私は，個人的にある程度，Amdahlさんとご子息のCarlton Amdahl氏を存じ上げており，お悔やみを申し上げたいと思います。