ペタスケールコンピューティング

ペタスケール コンピューティングとは、1 秒あたり少なくとも1 京 (10^15) 回の浮動小数点演算 (FLOPS)を実行できるコンピューティング システムを指します。これらのシステムはペタフロップス システムと呼ばれることが多く、従来のスーパーコンピューターに比べてパフォーマンスが大幅に向上しており、膨大なデータセットや複雑な計算を処理できます。

1秒あたりの浮動小数点演算回数（FLOPS）は、コンピュータのパフォーマンスを測る指標の1つです。FLOPSはさまざまな精度の指標で記録できますが、標準的な指標（TOP500スーパーコンピュータリストで使用）では、 High Performance LINPACK（HPLinpack）ベンチマークを使用して、1秒あたりの64ビット（倍精度浮動小数点形式）演算を使用します。^{[1] [2]}

この指標は、通常、単一のコンピューティング システムを指しますが、比較のために分散コンピューティング システムを測定するために使用できます。標準の指標/定義の一部ではない、LINPACK ベンチマークを使用した代替の精度測定があることに留意してください。^[2] HPLinpack は、実際のアプリケーションでのスーパーコンピュータの有用性の一般的な測定には適していない可能性がありますが、パフォーマンス測定の共通標準です。^{[3] [4]}

ペタFLOPSの壁は、2007年9月16日に分散コンピューティングの Folding@homeプロジェクトによって初めて破られました。^[5]最初の単一ペタスケールシステムであるRoadrunnerは、2008年に運用を開始しました。 ^[6] IBMによって構築されたRoadrunnerは、1.026ペタFLOPSの持続的なパフォーマンスを発揮しました。Jaguarは、 2008年後半にペタFLOPSのマイルストーンを破った2番目のコンピューターとなり、2009年のアップデート後に1.759ペタFLOPSのパフォーマンスに達しました。^[7]

2020年、富岳は世界最速のスーパーコンピュータとなり、2020年6月に415ペタFLOPSに到達しました。その後、富岳は同年11月にRmax442ペタFLOPSを達成しました。

2022年までに、Frontierの開発によりエクサスケールコンピューティングが達成され、2022年6月にRmax1.102エクサFLOPSで富岳を上回りました。^[8]

現代の人工知能（AI）システムは、モデルパラメータをトレーニングするために大量の計算能力を必要とします。OpenAIは、 133兆回の浮動小数点演算を使用してGPT-4をトレーニングするために25,000個のNvidia A100 GPUを採用しました。 ^[9]

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