最近の話題 2016年11月26日

１．MacomがApplied Microを買収もX-Geneは売却予定

　　2016年11月21日のEE Timesが，MacomがApplied Micorに$770Mで買収提案と報じています。しかし，お目当ては100Gや400GのEthernetの伝送を行うPAM4の技術で，金は掛かるが儲からないARMサーバ用のX-Geneは売却という方針とのことです。

　　高速通信技術は，CISCOを始め大手のネットワーク機器会社が顧客としてついており，2019年には$500Mの売り上げになると見ています。

　　ARMサーバ向けのX-Geneは，良い顧客がついており，将来性はあるものの，Appliedの費用の51%をつぎ込んでいるのに，売り上げの1%にしかなっておらず，現在は年間$55Mの赤字とのことです。ということで，MacomのCEOは，買収後100日以内に，X-Geneは売却すると述べています。

　　まだまだ，ARMサーバビジネスは大変なようです。

２．NervanaのAIエンジンLake Crest

　　2016年11月17日のEE Timesが，Intelが買収するNervanaのLake Crestと呼ぶAI用のエンジンについて報じています。Lake Crestは，12個のProcessing Clusterを持つAIエンジンチップと4個の８GB HBM2がインタポーザに載っているという絵が載っています。そして，トーラスや他のトポロジで複数のチップを接続して，より大きなシステムを構成できるとのことです。

　　ブロック図には，12個のICLと書かれたブロックがあり，これらが12本の100Gbit/sのチップ間接続のリンクのポートのようです。28G SERDESと書かれているので，これを4個使って100Gbit/sを実現していると考えられます。

　　そして，4個のHBM2で8Tbit/sのメモリバンド幅が得られますが，キャッシュは持っていないとのことです。

　　Lake CrestはTSMCの28nmプロセスで作られるのですが，まだ，1st Siliconはできていないとのことです。

　　これ以上の詳細は明らかになっていませんが，16nmプロセスを使うNVIDIAのP100 GPUよりは集積度は低いのでしょうが，64bitの倍精度演算などはサポートせず，ニューラルネットに特化したデータフロー的な処理を行う等で，AI処理については，P100より高い性能を実現することは充分あり得ると思いますが，10倍とかいう性能にはならないのではないかと思います。

　　GPUの方は，ゲーム用，自動車用などのGPUと共通になる部分があり，設計コストやサポートソフトのコストが薄められるのですが，Nervanaの場合は，そのようなシナジーは無さそうです。ディープラーニングの学習は素人がやるには難しい仕事で，学習用のNervanaのシステムがどれだけ売れるのか，開発費が回収できるのかが問題になるような気がします。

３．SC16のSCCでHPL性能が急増したわけは

　　2016年11月24日のThe Registerが，SC16でのStudent Cluster CompetitionでのHPL性能の急増について報じています。

　　今年6月のISCでは，HPLの最高性能は12.57TFlopsでしたが，今回のSC16での最高性能は31.15TFlopsと約2.5倍に上がり，出場14チームの半分以上が，ISC16の記録を上回るという急激な性能向上となっています。過去には，これほど大きな性能向上はありません。

　　これらのHPLの高性能を実現したチームは，6台から10台のNVIDIAのP100 GPUを使っていました。一方，K80 GPUを使ったチームはわずかな性能向上に留まっています。つまり，今回のHPL性能の大きなジャンプは，NVIDIAのP100 GPUの採用がもたらしたと言えます。

４．Bletchley Parkで対ハッカーを養成

　　2016年11月25日のThe Registerが，2次大戦中にチューリング等がドイツ軍の暗号解読に活躍したBletchley Parkに16歳から19歳の才能に恵まれた生徒をあつめ，サイバーセキュリティーの教育を施すというプロジェクトについて報じています。

　　ようするに，ハッカーに対抗する正義の戦士を養成しようというプロジェクトです。実施するのはQUFAROという非営利団体で，2018年から開始の予定だそうです。

　　Block Gというビルを使う計画ですが，現在は荒れ果てていて，￡5Mを掛けて改装が行われた後の発足の予定です。