図1　1600万ニューロンを搭載したボード　出�Z：IBM

IBMがこのチップを16個並べたニューロモーフィックシステム(図1)は、1600万ニューロン、40億シナプスを搭載した「頭�N」に相当し、わずか2.5Wというタブレットコンピュータ並みの電��しか消�Jしない。このボードの総トランジスタ数は、864億個になる。

IBMがニューラルチップを開発したのは、同社が推進している人工���Α▲灰哀縫謄�ブコンピュータの�ξ�を�屬欧襪燭瓠�IBMはコグニティブコンピュータを次世代のテクノロジと位����けている。IBMが�u�Tとする企業向けや�o的機関、社会向けのシステム開発・サービスを提供するカギとなるテクノロジがコグニティブコンピュータである。そのコグニティブコンピュータのカギとなるのがニューロ半導��だ。

IBMがニューロ半導��に��を入れるのは、��来のノイマン型アーキテクチャでコグニティブコンピュータを���]すると、消�J電��が高すぎてしまうためである。ニューロ半導��なら、2桁も少ない消�J電��で演�Qできる。

IBMのゴールは、ニューロコンピュータと��来型のノイマン型コンピュータを統合させて、最�咾離灰鵐團紂璽謄�ングインテリジェンスを確立すること。人間の左�Nが言語や分析的な思考を司る理性的なノイマン型コンピューティングであるのに�瓦靴董����Nは感情やパターン認識などを司るニューロモーフィックコンピューティングに相当する。だから、IBMは両�vを統合した最�咾離ぅ鵐謄螢献Д鵐垢鮗存修垢襪燭瓩鉾焼���に��を入れているのである。半導��の量�妌場をGlobalFoundriesに�‐�したように、量��はしないが、開発は��ける。

ニューラルコンピュータのシステムは、�j雑把に言えば、�H入��・1出��の等価�v路で表されるニューロン(図2)を膨�jな数つないだものである。入��には学�{の�咾気鯢修硬典��B�^を�U入している。学�{によってこの�B�^値を�O動的に変えていくことで、��しい答えに�Zづけていく。図2では2個のニューロンしか載せていないが、TrueNorthではこのニューロンが1チップに100万個、●で表されているシナプスが2億5600万個集積されていると考えてよい。

図2　�H入��・1出��で学�{�單攪B�^を�△┐織縫紂璽薀襯優奪肇錙璽�システム

��来のノイマン型コンピュータと比べて、消�J電��が圧倒的に少ないのは、クロックを使わずに、イベントが��きるたびにコンピュータが立ち�屬�るシステムだからである。��来のコンピュータは、人間の����時間と同じようにクロック時間で仕��が実行されている。しかし、クロックは常にパルスを送り��けるためCMOS�v路では電��を消�Jする。消�J電��を��らすためにクロック周�S数を下げる（クロックゲーティング）とか、使っていない�v路を�k時的にオフにする（パワーゲーティング）などの工夫を行ってきた。さらに消�J電��を下げるためにクロックを使わないイベントドリブン�擬阿筺▲ぅ戰鵐箸�立ち�屬�った時に相�}にも連絡するハンドシェイク�擬阿覆匹盻个討い襪�、アイデア�Vまりとなっており使われてきていない。

IBMのニューロモーフィックアーキテクチャは図2のニューロンとシナプスをひたすら並べたものではない。コアを�}ばれるブロックを構成し、そのコアを64×64個=4096個並べたもので、�Qコアの中にメモリと演�Q�_、通信�_を入れている。そのコアがたとえ間違った答えを出したとしても、人間の頭�Nと同様、そのコアが不良(故障)している�lではなく、アーキテクチャは��常に動作している。1チップに4096個のコアを集積しているので、そのコアをシームレスにつなげることで、ニューロンを�\やすことができる。

人間の小�Nには1000億個、�j�Nには数��億個のニューロンが入っているという(参考�@料1)。IBMは長期的な�`�Yとして、100億個のニューロンと100兆個のシナプスを搭載したコンピュータを作るという�`�Yを�eっている。これを��積2リットルの����に実�△靴討�1kWの消�J電��で済むと見積もっている。

IBMはこういった新しいニューロモーフィック半導��チップを開発するために、エコシステムを構築してきた。シミュレーションやプログラム言語、アルゴリズム、アプリケーション、ライブラリ、教育研�Tなどを開発する。

参考�@料
1. 理化学研�|所「�Nは神経細胞の巨�jなネットワークである」