2021年のチューリング賞（コンピューティングのノーベル賞とも呼ばれる）受賞者であり、世界で最も強力なスーパーコンピューターをランク付けするトップ500リストの創設者の1人であるドンガラ氏のスーパーコンピューティングの将来に関する見解は、 科学界と業界全体の両方にとって重要な指針となります。
ハイブリッドコンピュータ - 未来へのソリューション
ドンガラ氏によると、次世代のスーパーコンピュータは、単に従来のハードウェアのアップグレードではなく、従来のコンピューティングシステムと量子技術および人工知能 (AI) のスマートな組み合わせになります。
これは、トランジスタの小型化が物理的な限界にほぼ達している現在のムーアの法則の限界を克服するための決定的なステップであると考えられています。
ドンガラ氏は、スーパーコンピューティングの将来は、従来のシステムを量子コンピュータに完全に置き換えることではなく、両者の調和のとれた組み合わせにあると強調しています。
彼はこのハイブリッド システムを、各コンポーネントがその特性に最適なタスクを担う多層コンピューティング マシンであると説明しています。
ドンガラ氏のビジョンでは、量子処理装置（QPU）は、特に新薬や新素材を発見するための分子シミュレーションにおいて、複雑な最適化問題に対する「専用アクセラレータ」として機能します。
これらの問題は指数関数的に複雑であり、今日の最高性能のスーパーコンピュータでさえも解くことが困難です。しかし、量子重ね合わせと量子もつれ効果を活用できる量子コンピュータは、これらの問題をはるかに効率的に処理できます。
一方、従来のCPUとGPUは、ビッグデータの処理やAIアルゴリズムの実行といった主要なコンピューティングタスクを引き続き担います。この合理的な分担は、パフォーマンスを最適化するだけでなく、各プロセッサの長所を最大限に活用するのにも役立ちます。
ドンガラ氏の最もユニークな視点の一つは、将来のスーパーコンピュータシステムにおけるAIの役割です。彼はAIを、単にスーパーコンピュータ上で動作するアプリケーションとしてではなく、システム全体を結びつけ、調整する「接着剤」として捉えています。
ジャック・ドンガラ氏は、高性能コンピューティングにおいて重要な役割を果たしています (写真: 米国エネルギー省)。
ドンガラ氏によると、AIは予測モデリング技術を用いてリソースをインテリジェントに割り当てることで、スーパーコンピュータをリアルタイムで最適化する。システムは、従来のプロセッサをいつ使用すべきか、QPUにいつ切り替えるべきか、そしてそれらをどのように調整して最適な効率を得るかを自動的に判断できるようになる。
このビジョンは多くの先駆的なプロジェクトを通じて実現されています。
半導体大手のNvidiaとQuantum Machinesは、わずか数マイクロ秒で量子コントローラーとAIスーパーチップを緊密に接続するDGX Quantumシステムを発表しました。
このシステムは、リアルタイムの量子エラー訂正と AI ベースの量子プロセッサキャリブレーションを可能にし、ハイブリッド量子古典アプリケーションの新たな可能性を切り開きます。
世界的な技術競争における新たな課題
ドンガラ氏はまた、研究資金の不足や、特に中国からの国際競争圧力など、スーパーコンピューティング業界が直面している課題についてもためらわずに語った。
最も強力なスーパーコンピュータよりも1億8000万倍速くタスクを実行できる九章量子コンピュータや、105量子ビットを持つ豆中之3.0量子プロセッサなど、この分野における中国の最近の進歩は、西側諸国に警鐘を鳴らしている。
中国の九章量子コンピュータは、世界最強のスーパーコンピュータの1億8000万倍の速度でタスクを実行できる（写真：スペクトラム）
今年のジャック・ドンガラ早期キャリア賞が、古典システムと量子システムを橋渡しする HPC アルゴリズムへの貢献により、清華大学 (中国) のリン・ガン博士に授与されたことは、この競争のグローバルな性質をさらに裏付けるものです。
ドンガラ氏は、スーパーコンピューターへの AI の倫理的な統合を促進するために、最近参加した北米人工知能 (NAAI) などの組織を通じて国際協力を強化するよう呼びかけています。
ドンガラ氏は、人材育成においても同様に重要な課題があると指摘しています。AI、量子コンピューティング、HPCといった分野横断的な専門知識を持つ人材が依然として大きく不足しています。
テキサス・クォンタム・プログラムのような取り組みによって人材プールは拡大しているものの、広範囲にわたる準備が整うまでには、まだ長い道のりがあります。
さらに、AI、HPC、量子技術を統合ワークフローに統合するには、複雑なインフラストラクチャの調整が必要となり、導入が遅延します。これらのハイブリッドシステムは複数の方向から攻撃される可能性があるため、サイバーセキュリティもますます複雑化しています。
画期的なアプリケーションが待っています
ハイブリッド・スーパーコンピューティング・システムの可能性は理論上のものだけではありません。 創薬から気候モデリング、金融最適化から先端材料開発まで、実用的なアプリケーションが急速に開発されています。
医療分野では、ハイブリッド システムにより複雑な分子反応をシミュレートして、新しい医薬品化合物をより迅速かつ正確に見つけることができます。
気候変動に関しては、高解像度で地球規模の気候モデルを処理する能力が、科学者が異常気象をより正確に予測し、対応することに役立ちます。
金融分野では、量子最適化アルゴリズムがリスク分析とポートフォリオ管理に革命をもたらす可能性があります。また、材料研究分野では、原子構造を前例のないレベルでシミュレーションする能力が、超伝導材料、高エネルギー電池、先進合金の開発への道を開く可能性があります。
このビジョンを実現するために、ドンガラ氏は適切なインフラを構築することの重要性を強調しました。これには、高度なハードウェアだけでなく、量子回路と従来の計算リソースを統合するためのミドルウェアも含まれます。
日本の ABCI-Q スーパーコンピュータ (写真: Wccftech)。
世界中のスーパーコンピューティングセンターは、このハイブリッドインフラストラクチャを積極的に導入しています。日本の量子AIビジネステクノロジー国際研究開発センター（G-QuAT）のABCI-Qスーパーコンピュータは、2,020基のNVIDIA H100 GPUを搭載し、富士通の超伝導量子プロセッサ、QuEra中性原子プロセッサ、OptQC光子プロセッサを統合しています。
同様に、ドイツのジュピター・スーパーコンピュータ、日本の富岳、ポーランドのPSNCといった欧州のプロジェクトも、量子コンピューティング・ハードウェアの導入を開始しています。デンマークがマイクロソフトおよびAtom Computingと共同で、初期論理量子ビット数50のマグネ量子スーパーコンピュータを構築する計画を発表したことも、この世界的な潮流を反映しています。
始まる新しい時代に備えてください
ドンガラ氏は、2025年から2030年にかけて量子AIハイブリッドアプリケーションが爆発的に増加すると予測しています。
最初の使用事例には、創薬のための量子生成敵対ネットワーク、量子サブルーチンを活用した強化学習、現実世界の物流問題に適用される量子強化最適化ソルバーが含まれます。
IBM は、量子ロードマップにより、今年、量子ハードウェアの拡張に対する最大の障壁のいくつかを取り除き、大きな進歩を遂げると期待しています。
2026年までにIBMのKookaburraチップは4,158量子ビットのシステムを構築し、量子コンピューティング能力の大きな飛躍を示すことになる。
ジャック・ドンガラ氏が描くスーパーコンピューティングの未来像は、単なる科学的な予測ではなく、行動への呼びかけでもあります。古典コンピューティング、量子コンピューティング、そしてAIコンピューティングを組み合わせることで、かつてないコンピューティング能力が生み出され、人類が直面する最大の課題の解決への扉が開かれるでしょう。
ジャック・ドンガラが述べたように、私たちはコンピューティングの新たな時代に入りつつあり、そこでは可能なことと不可能なことの境界が根本的に再定義されるでしょう。問題は、それが実現するかどうかではなく、私たちがそれを掴む準備ができているかどうかです。
出典: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/cach-ai-luong-tu-va-tinh-toan-co-dien-dinh-hinh-lai-sieu-may-tinh-20250807140924177.htm
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