ムーアの法則

ムーアの法則
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A0%E3%83%BC%E3%82%A2%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87

 ※ 今日は、こんな所で…。

 ※ オレが初めて買った「コンピューター」は、NEC製のPC-98で、確か、「80286」搭載だったと思ったな…。

 ※ まだ、「フロッピー」でOS読み込むタイプで、起動すると「ツンツン、ツーン…」とかいう音がしたもんだよ…。

『出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
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原文と比べた結果、この記事には多数の(または内容の大部分に影響ある)誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。正確な表現に改訳できる方を求めています。(2016年5月)

集積回路に実装されたトランジスタ数の増大(片対数グラフ)

ムーアの法則(ムーアのほうそく、英: Moore’s law)とは、大規模集積回路(LSI IC)の製造・生産における長期傾向について論じた1つの指標であり、経験則に類する将来予測である。発表当時フェアチャイルドセミコンダクターに所属しており後に米インテル社の創業者のひとりとなるゴードン・ムーアが1965年に自らの論文上に示したのが最初であり、その後、関連産業界を中心に広まった。

彼は1965年に、集積回路あたりの部品数が毎年2倍になると予測し、この成長率は少なくともあと10年は続くと予測した。1975年には、次の10年を見据えて、2年ごとに2倍になるという予測に修正した。彼の予測は1975年以降も維持され、それ以来「法則」として知られるようになった。

初出

ムーアの元々の文章は以下である。

(原文) The complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year (see graph on next page). Certainly over the short term this rate can be expected to continue, if not to increase. Over the longer term, the rate of increase is a bit more uncertain, although there is no reason to believe it will not remain nearly constant for at least 10 years. That means by 1975, the number of components per integrated circuit for minimum cost will be 65,000.

I believe that such a large circuit can be built on a single wafer.

"Cramming more components onto integrated circuits", Electronics Magazine 19 April 1965[1]

(訳)部品あたりのコストが最小になるような複雑さは、毎年およそ2倍の割合で増大してきた((訳注)元文献ではここでグラフを参照している)。短期的には、この増加率が上昇しないまでも、現状を維持することは確実である。より長期的には、増加率はやや不確実であるとはいえ、少なくとも今後10年間ほぼ一定の率を保てないと信ずべき理由は無い。すなわち、1975年までには、最小コストで得られる集積回路の部品数は65,000に達するであろう。

私は、それほどにも大規模な回路が1個のウェハー上に構築できるようになると信じている。

チップの複雑さはトランジスタの個数に比例すると仮定し、それらが何に使われているかを無視するならば、この法則は今日まで充分時の試練に耐えてきたと言える。

しかし、トランジスタ当たりの複雑さは、RAMキャッシュでは実行ユニットほど高くないという議論もあり得る。

こんにちのマイクロプロセッサの祖である4004も、DRAMの祖である1103(en:Intel 1103)も1970年前後に登場したのであり、それらより5年も前に述べられたことでもある(また「1個のウェハー」についても、こんにちの直径300mmのウェハーへの wafer-scale integration のようなものを想定してはいないだろう)。

そういった観点からすれば、ムーアの法則の妥当性は、その定式化のしかたによっては疑問符がつくものとなる。ただし、その成長が指数的であるという点に異論は無いと推測される。

なお、1枚のチップ(a chip)に集積される部品数は、プロセスの微細化とチップ面積の拡大の2つの要素の掛け合わせで増加する。

また「ムーアの法則」と名づけたのはムーア自身ではなく、その著書 Introduction to VLSI Systems(『超LSIシステム入門』)などで知られるカーバー・ミードによる[2]。

ムーアは今日の機械式マウスの共同発明者であるダグラス・エンゲルバートから、1960年の講義にて集積回路のサイズ縮小の見通しについて議論したのを聞いた可能性がある[3]。

公式

ムーアの法則の公式は、集積回路上のトランジスタ数は「2年ごとに倍になる」というものである。

これを式で表現すると、n年後の倍率 p は、

p = 2 n / 2 {\displaystyle p=2^{n/2}}

となる。

したがって、2年後には2倍、5年後には5.66倍、7年後には11.3倍、10年後には32倍、15年後には181.0倍、20年後には1024倍ということになる。

さらには、1チップあたりのコストに対するコンピューティングパワーをどんどん増加させ続けるものがムーアの法則だとされ、ハードディスクや果てはコンピュータ以外の技術でも指数的な成長をしていればなんであれどんどんムーアの法則と呼ぶような傾向さえ現れたが、それらについてはこれ以上触れない。

定量的にはともかく、コンピュータの性能という視点からは「トランジスタ数=ゲートやラッチ数の増加により、より複雑なプロセッサが実装できる」「デナード則により、微細化=高速省電力化である」という、ムーアの法則から間接的に発生する複数の要素が関与して、ひたすらに性能向上が進んだ、と定性的には言うことができるのは確かである。

クーメイはこれを定量的に捉え直す試みとして、ムーアの法則による微細化にともなう、デナード則による速度向上と省電力化の定式化と、過去のコンピュータの消費エネルギーあたりの計算量の再調査による長期の傾向から、法則性を取り出し「クーメイの法則」とした。クーメイによれば21世紀に入った後ではその値の成長は鈍化している。

鈍化の原因としては、ゲートやラッチの数をより増やしても、それに比例するようにはコンピュータの性能を上げられなくなったこと(ポラックの法則)、また集積回路技術の微細化による電子的な特性ではリーク電流による悪影響のほうが強くなって、省電力性能が上がりにくくなったこと、が言われている。実際に商品のトレンドとしても、2020年現在では、クロック周波数やシングルスレッド性能は伸び悩み、その一方でコア数の増加は進んでいる。

産業牽引力

集積回路製造の業界用語で、それに関係する生産プロセスに投入される技術を指すプロセステクノロジ(process technologie)という用語がある。以下では、ムーアの法則の本来の適用範囲についてはその用語「プロセステクノロジ」を、逸脱した拡大解釈によるその他の技術などへの外挿の場合は「技術」などの用語を使う。

ムーアの法則は最初は半導体産業でのプロセステクノロジの観察と予測によって生まれたが、今日ではより広く受け入れられ、先進的な工業製品一般における性能向上の1つの予測値や目標値として用いられることがある。

コンピュータ関係の製品や部品を製造する企業にとって、ムーアの法則が暗示する将来予測は無視できない。

例えばCPUやハードディスクのような製品を新規に設計・生産する場合には、最初の出荷まで2年から5年ほどの期間を要するため、こういったメーカーは、投資と収益に関する大きな経済的リスクを負うと共に、数年先の市場を予測した製品開発を行わねばならない。
製品の陳腐化が早いいくつかの産業では、先行者利益が大きい分だけ市場参入の遅れは大きな損失を負う可能性があるが、逆に、他社が提供できない新規性があり高性能な製品であっても生産コストが高く販売価格が市場に受け入れられなければ、特殊な用途向きの小さな市場にしか得られない可能性があるため、将来予測は重要である。

過去の結果から将来を演繹する将来予測は、「自己成就」などと呼ばれる、それを信じる参加者が多いことでより信頼度の高いものとなるという性質があり、「ムーアの法則」はそのような特性も持っている。

「2年ごとに倍になる」という表現は、ムーアの法則が近年の技術の表象的な進み具合をほのめかしている。より短い時間軸で表現されると、ムーアの法則は平均して1週間に0.6%以上半導体産業全体のパフォーマンスを向上させていると言い換えることができる。

法則の限界

2010年代後半、半導体の開発ペースが鈍化し始め、ムーアの法則のペースが維持できなくなるとの説が広まりだした。2017年5月、NVIDIAのJensen Huangは大手半導体企業のCEOとして初めて、「ムーアの法則は終わった」ことに言及している[4]。

インテル チック・タックは、200x年代なかばにインテルが打ち出した戦略で、パターンの大幅な変更無しに新しいプロセステクノロジによって縮小して高性能化した世代のチップと、新しくマイクロアーキテクチャを設計してその前の世代と同じプロセステクノロジで製造するチップとを、毎年交互にリリースする、というもので、ムーアの法則によって2年に1回のペースで新しいプロセステクノロジへの更新があることを前提にしていた。

2010年代後半に、この戦略が崩れたことも、現実がムーアの法則通りではなくなっていることのあらわれとみなされている。

将来のトレンド
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主要なCPUにおけるトランジスター数の推移

各々初出荷時点での数

(以下の記述は執筆時点がだいぶ古いものも含まれている)

2006年第一四半期において、PCのプロセッサは90nmで製造されており、65nmのチップはIntel(Pentium DおよびIntel Core)からのみ出荷されていた。10年前では、チップは500nmで製造されていた。各企業は45nmや30nm、さらにそれ以下の細かさのチップを製造するために起こる複雑な課題を解決するため、ナノテクノロジーを用いて開発を行っている。これらのプロセステクノロジに因って、半導体産業が直面するムーアの法則の限界の到達が延伸することになるだろう(その後、2010年32nmでトランジスタ数約4億個、2015年には14nmを実現)。

2001年頃のコンピュータ業界のロードマップは、ムーアの法則はチップ数世代にわたって継続するであろう、と予測していた。そのロードマップでの計算によると、2011年にチップ上のトランジスタ数は2の100乗個にまで増加するだろう、と予測していた、というわけである。半導体産業のロードマップではマイクロプロセッサのトランジスタ数は3年で2倍になるとしているので、それに従うと10年で2の9乗個になる。

この法則に経済的合理性があるのは、トランジスタ1個あたりのコストが劇的に下がることである。例えばCore i5には13億個のトランジスタがあり、7万個のトランジスタで1ペニーである。

2006年初頭、IBMの研究者らは深紫外光 (DUV、193nm) のフォトリソグラフィで、29.9nm幅の回路をプリントするプロセステクノロジを開発したと発表した。当時IBMは、これによってチップ市場は今までのやり方でムーアの法則の予言をこの数年達成し続けることができるだろう、とした。

計算能力を向上させる方法は、単一の命令ストリームを1つの演算部で可能な限り早く処理するだけとは限らず、遅い動作クロックであっても複数の演算部で並列的に処理することでも計算能力を向上できる。

一般に動作クロックの上昇は処理性能に寄与するが、発熱もまた増すために、ある程度まで高速化された演算部では処理性能の向上よりも発熱量の増加が上回り、高集積な回路であれば放熱問題に直面して、動作クロックの高速化は現実的でなくなる[5]。

ムーアの法則を基にして、ヴァーナー・ヴィンジやブルース・スターリング、レイ・カーツワイルのような有識者が技術的特異点を部分的に推定している。

しかしながら、2005年4月13日、ゴードン・ムーア自身が、「ムーアの法則は長くは続かないだろう。なぜなら、トランジスタが原子レベルにまで小さくなり限界に達するからである」とインタビューで述べている。

もっとも、横に並べるならば原子の大きさによる限界があるであろう、というのはムーアでなくてもわかることであって、実際に縦方向に並べる研究がさかんに進められている。
(トランジスタの)サイズに関して、我々は基本的な障壁である原子のサイズに到達するであろう。

しかし、その向こう側に行くにはまだ2, 3世代ある。そして、我々が見ることができるよりもさらに向こう側がある。我々が基本的な限界に到達するまでにはあと10〜20年ある。そのときまでには10億を超えるトランジスタを搭載するより巨大なチップを作ることができるだろう[6]。(2005年の発言)

ムーアの法則を今後も時間軸に沿って維持するには、裏に潜む様々な挑戦なしにはなしえない。

集積回路における主要な挑戦のうちの一つは、ナノスケールのトランジスタを用いることで増加する特性のばらつきとリーク電流である。

ばらつきとリーク電流の結果、予測可能な設計マージンはより厳しく、加えてスイッチングしていないにもかかわらず、かなりの電力を消費してしまう。

リーク電力を削減するように適応的かつ統計的に設計すると、CMOSのサイズを縮小するのには非常に困難である。これらの話題は「Leakage in Nanometer CMOS Technologies」によく取り上げられている。サイズを縮小する際に生じる挑戦には以下のものがある。

・トランジスタ内の寄生抵抗および容量の制御
・電気配線の抵抗および容量の削減
・ON/OFFの挙動を制御するためにゲートを終端できる適切なトランジスタ電気的特性の維持
・線端の粗さによる影響の増加
・ドーピングによる変動
・システムレベルでの電力配送
・電力配送における損失を効果的に制御する熱設計
・システム全体における製造コストを常に引き下げるようなあらゆる挑戦

カーツワイルによる推測

ムーアの法則を、カーツワイルが拡張したもの(収穫加速の法則)。集積回路の登場より以前のトランジスタ、真空管、リレー、電気機械式コンピュータまでさかのぼり、基本的なトレンドがパラダイムシフトによって維持されていることが示されている。

カーツワイルの目算は、ムーアの法則が2019年まで継続することにより、将来たった原子2, 3個分にしかない幅のトランジスタがもたらされるというものである。

もちろん、より高精度なフォトリソグラフィーを用いるやり方によって達成できるが、このことはムーアの法則の終わりを意味するものではないと彼は考えている。

カーツワイルいわく、集積回路におけるムーアの法則は、価格対効果を加速する最初のではなく5番目のパラダイムである。

コンピュータは(単位時間当たりの)処理能力はとっくに何倍にもなってきた。

1890年にアメリカの国勢調査で使用されたタビュレーティングマシンからLorenz暗号を破るためのMax Newmanのリレー式計算機”Robinson”、アイゼンハワーの選挙予想に使われたCBSの真空管式コンピュータUNIVAC I、最初の宇宙旅行に使われたトランジスタ式コンピュータ、集積回路を用いたPCへと[7]。

カーツワイルは、なんらかの新しい技術が現在の集積回路技術を置き換え、ムーアの法則は2020年以降もずっと長く維持されるのではないか、と推測している。

つまり彼は、ムーアの法則に沿った技術の指数関数的な成長は、(ムーアの法則の本来の適用範囲である)プロセステクノロジの発展による集積回路の向上に仮に限界があったとしてもそれを乗り越えて、技術的特異点をもたらすまで、今後も続くであろうと信じているのである。

「収穫加速の法則」の中でカーツワイルは、多くの方法によってムーアの法則の一般的な認識は変更されてきたと述べている。ムーアの法則は技術のすべての形を予測すると共通に(しかしそれは誤っているが)信じられている。

たとえそれが実際には半導体回路に関してのみ適用されるものとしてもである。多くの未来学者は、いまだカーツワイルによって力を与えられたこれらの考えを述べるために、「ムーアの法則」という言葉を用いている。

その他

KraussとStarkmanは彼らの論文である「Universal Limits of Computation」で、宇宙に存在するあらゆるシステムの情報処理容量の合計を厳密に見積もった結果、600年という非常に長い期間をムーアの法則の限界と発表した。

この法則は明らかに克服できないように見える障害にしばしば直面したが、すぐにこれらを乗り越えていった。

ムーアは、自分が実現した以上に今やこの法則が美しいものに見える、と述べている。「ムーアの法則はマーフィーの法則に違反している。すべてのものはどんどんよくなっていくのだ。」[8]

コスト

2015年時点で、最新のプロセステクノロジを用いたチップの設計と実用試験には約1億$かかった(2005年には1600万$だった)。新型チップ製造工場の建設には100億$かかった[9]。

他の関心事

コンピュータ関連業界において、ムーアの法則に従って開発が進むのは容量と速度だけではない。

RAMの速度とハードディスクのシークタイムは最高年2, 3%ずつ改善されている。

RAMとハードディスクの容量はそれらの速度と比べて非常に速く増えているので、それらの容量をうまく使うことはますます重要になっている。

多くの場合、処理時間とスペースは交換できることがわかっているので、素早いアクセスを行うために何かしらの方法で処理前にインデックスをつけてデータを格納しておく方法などである。

コストの点で、より多くのディスクやメモリのスペースが使われる。スペースは時間と比べてより安くなっている。

他方、時々間違えてしまうが、指数関数的なハードウェアの改良は、必ずしもそれと同様な指数関数的なソフトウェアの改良を意味するものではないということである。

ソフトウェア開発者の生産性はハードウェアでの進化と共に指数関数的に確実に増えているというわけではなく、たいていの測定では、ゆっくりとまた断続的に増えていく。

ソフトウェアは時間と共により大きく複雑になっていく。ヴィルトの法則では「ソフトウェアは、ハードウェアが高速化するより急速に低速化する。」とさえ述べている。

さらに、もっとも有名な間違った考えは、メガヘルツ神話として知られる、プロセッサのクロック速度が処理速度を決定する、というものである。

これは実際には、単位時間当たりに処理できる命令数にも依存するので(それぞれの命令の複雑さも同様に依存する)、クロック速度は単に2つの同一の回路同士を比較する時にのみ用いることができる。

もちろん、バス幅や周辺回路の速度のような他の要因も考慮に入れなければならない。

それゆえに、もっとも有名な「コンピュータの速度」の評価は、原理を理解しなければ元々バイアスがかかっている。

これは特にPentiumの時代には真実であった。この時は有名なメーカーが速度の普通の認識として、新製品のクロック速度を宣伝するのに力を入れていた[10]。

たいていのよくある並列化されていないアプリケーションのため、マルチコアCPUのトランジスタ密度は実用的な計算能力に反映して増えているというわけではないことに注意することも重要である。

コンピュータの能力を使用する消費者が負担するコストが落ちているが、ムーアの法則を達成するためのメーカーのコストは逆のトレンドをたどっている。

研究開発や製造、テストのコストはチップの世代が新しくなるごとに着実に増えている。
半導体メーカーの設備にかかるコストも増え続けると思われるので、メーカーはよりたくさんより大きくて利益の出るチップを売らなければならない。(180nmのチップをテープアウトするのにかかるコストは約30万ドルであった。90nmのチップをテープアウトするのにかかるコストは75万ドルを超え、65nmでは100万ドルを超えると思われる。)

近年、アナリストたちは先進的なプロセス(0.13umやそれ以下)で「設計開始」された数が減っているのを目の当たりにしている。

2000年以降の景気の低迷の間これらのことが観察されたが、開発の衰退は、長い間世界市場にいた伝統的な半導体メーカーが、経営的にムーアの法則を維持できなくなっていることの証拠であるかもしれない。

しかし、2005年のインテルの報告書では、経営的に安定させながらシリコンチップをダウンサイジングすることは次の十年可能である、としている[11]。

シリコン以外の材料を使用することが増えるとのインテルの予想は2006年中ごろには確かめられ、2009年までにはトライ・ゲート・トランジスタを使用するつもりであるとしている。

IBMとジョージア工科大学の研究者らは、ヘリウムで極低温まで冷却したシリコン/ゲルマニウムチップを500GHzで動作させ、新しい動作記録速度を作った[12]。

チップは4.5K(摂氏マイナス268.65度)で500GHz以上で動作し[13]、シミュレーションの結果では恐らく1THz(1000GHz)で動作することも可能であるとしている。 』

第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーのキモとなる「アクセラレータ」とは何なのか?

第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーのキモとなる「アクセラレータ」とは何なのか?
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/topic/special/1485918.html

 ※ 今日は、こんな所で…。

『~5Gもクラウドサービスも、社会基盤を広範に支えるインテルCPU

提供:
インテル株式会社

笠原 一輝

2023年3月22日 06:30

先だって発表された第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーで、インテルは、リアルワークロード(実際に顧客が実行するアプリケーションの動作)の性能向上、そしてoneAPIなどのオープンな開発環境、さらには電力効率の改善を実現することで、サステナブルなデータセンターの実現を目指すなどのターゲットを掲げている。

 また、そうした特徴を実現するハードウエアを提供することで、顧客となるCSPやエンタープライズといった、従来Xeonスケーラブル・プロセッサーが採用されていた領域だけでなく、近年インテルアーキテクチャの導入が増加している、SDN(Software Defined Network)と呼ばれる仮想化技術を活用した5Gのバックエンド通信機器などにも、普及を目指していく。
インテルのデータセンターソリューションは、リアルワークロード性能、オープンプラットフォーム、サステナブルに要注目
インテル株式会社マーケティング本部本部長の上野晶子氏

 インテル株式会社マーケティング本部本部長の上野晶子氏は、インテルのデータセンタービジネスに関して以下のように語る。「インテルではユーザーが必要とする性能を効率よく実現するため、CPUとアクセラレータをバランスよく実現しており、お客さまのリアルワークロードにおける性能向上を実現する。また、インテルが長年提供してきたソフトウエアの開発環境上にオープンな開発環境として提供しているoneAPIに代表されるような、ベンダーロックインを招かないオープンアーキテクチャ、さらにはアクセラレータや監視機能、制御機能などをフル活用した高い電力効率を実現することでサステナビリティを実現していく」。

 インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは、1997年の最初の製品(当時はPentium II Xeonブランド)の出荷から現在に至るまでデータセンターで採用されているCPUとしてトップシェアの製品だ。それだけ多くのユーザーに支持されているのも、リアルワークロードでの性能が支持されているからにほかならない。実際に自社のデータセンターで稼働させると、高性能と消費電力がバランスよく実現される。それがインテルXeonスケーラブル・プロセッサーなのだ。
インテル独自のアプローチ(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)

 また、データセンターではシステムで動かすソフトウエアを容易に開発することも重要になる。インテルは各種のソフトウエア開発キットを長年提供してきており、それもデータセンターの顧客に支持される要因の1つになっている。最新の開発キットとなるoneAPIはオープンソースで開発され、インテルアーキテクチャ以外のCPUやGPUにも対応するなど、ハードウェアレベルでもオープンなのが売りになっている。

 そして今、データセンターで最も注目されている要素が電力効率ではないだろうか。ウクライナ危機に端を発したエネルギー危機の中で、データセンターの電力効率を改善し、高い性能を実現しながら消費電力を抑えることに注目が集まっている。データセンターの電力効率を改善して持続可能なクラウドサービスの提供を行なっていきたいクラウドサービスプロバイダー(CSP)やエンタープライズにとって、今の性能を落とさずに電力効率を改善できるソリューションが期待されているのだ。
EMIBなど革新的な製造技術が導入。8ソケットまでの高い柔軟性を実現

 インテルが提供するデータセンター向けCPUとなるインテルXeonスケーラブル・プロセッサーの最新製品として、1月に発表されて投入されたのが、第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーだ。
関連記事

【笠原一輝のユビキタス情報局】チップレットになった「第4世代Xeon SP」、性能向上の鍵はAMXと4つのアクセラレータ

 第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは、2021年に発表されて投入された第3世代の後継となる製品で、Sapphire Rapidsの開発コードネームで開発されてきた。第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは、いくつかの点でハードウエアが拡張されており、第3世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーと比較して性能が大きく向上している。

 1つめの大きな特徴は、インテルが開発したEMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)と呼ばれる、いわゆるチップレット技術の導入だ。チップレットというのは、簡単に言うとCPUのサブ基板上に複数のダイを実装する実装方式。複数のダイを1つのサブ基板上に搭載し、ソケット1つあたりのCPUコアの数を増やすことができる。

 EMIBでは、ダイとダイの間をシリコンベースの小さなサブ基板で接続することにより、低コストかつ高性能に、複数のダイを実装することが可能になる。第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーでは、EMIBを利用して4つのダイを1つのチップに封入できるようにしており、1ソケットで最大60コアという製品を実現している。
第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーのハイレベルな特徴(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)
インテルのEMIB技術を応用したチップレット技術を採用(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)

 また、プラットフォーム面でも高い柔軟性を備えている。この第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーでは1ソケット、2ソケット、4ソケット、そして最大8ソケットの構成までサポートできる。そのため、1つのサーバーで最大480コア(60コア×8ソケット)という巨大なCPUコア数を構成することも可能であり、小規模から大規模まで、さまざまなニーズに幅広くこたえられるのも特徴となっている。
第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーでは新しいCPUソケット(LGA-4677)が投入され、1ソケットから8ソケットまでスケーラブルに対応する
アクセラレータの機能を統合することでCPUの処理を解放し、かつ2.9倍の電力効率を実現する

 第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの最大の特徴は、アクセラレータと呼ばれる特定の処理を高速化する演算器を複数内蔵していることにある。

 CPUは汎用プロセッサで、ソフトウエアと組み合わせることで、どのような処理も行なえる柔軟性が特徴と言える。そうした柔軟性を持っているメリットは、新しいイノベーションをいち早く実現できるというところにあり、IT業界が短期間に急速に発展してきた最大の理由と言える。

 そうした汎用プロセッサの性能が日々向上し、その向上した性能を活用するようなソフトウエアが登場する――、それがCPUとソフトウエア発展の歴史と言える。ただ、その反面、汎用プロセッサの弱点と言えるのが消費電力で、高い汎用性を実現するためのトレードオフとして消費電力が増大してきたというのがこれまでの歴史だ。

 そうした中で、消費電力を下げる取り組みというのはこれまでも行なわれてきたが、今再び注目を集めている手法がある。それが今回の第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーに搭載されているアクセラレータだ。

 アクセラレータとは、簡単に言えば、汎用プロセッサで行なわれている処理のうち、特定の処理だけを行なう固定処理を行なうプロセッサとなる。汎用プロセッサと違い、ある特定の処理だけに特化したハードウエアが構成されるため、無駄を排除することが可能になり、同じ処理をさせても圧倒的に低い消費電力で同じ処理を行なえる。

 つまり、CPUを活用して同じような処理をずっとやらせているような処理は、アクセラレータとして実装すると、その処理をCPUからオフロードしてCPUの処理能力を他の処理に使え、システム全体の性能を引き上げられ、同じ処理をさせた場合アクセラレータなしの場合に比較して電力効率を大幅に改善することが可能になるのだ。

 第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーでは、そうしたアクセラレータが4つ、さらにアクセラレータのように活用できる新しい命令セットが2つ搭載されている。具体的には、アクセラレータとしてQAT(Quick Assist Technology)、DLB(Dynamic Load Balancer)、DSA(Data Streaming Accelerator)、IAA(In-memory advanced Analytics Accelerator)が搭載され、拡張命令としてAMX(Advanced Matrix eXtensions)、Advanced Vector Extensions for vRANの2つが追加された。
アクセラレータを内蔵しており、アクセラレータを活用することで電力効率を改善(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)

 このうち、QATは暗号化と復号を行なうアクセラレータで、ネットワークのパケット処理などに利用するとCPUの処理をオフロードできるようになる。QATは既に初代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの時に導入されたアクセラレータだが、従来はチップセット側に実装されていた。今回はそれがCPU側に実装されるようになり、より電力効率が高まっているのが大きな特徴となっている。

 拡張命令のAMXは、今回の第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの目玉機能の1つと言ってよく、新しい演算器となるTMUL(Tile Matrix multiply Unit)を利用して行列演算を効率よく行なえる。昨今ではChat GPTのような自然言語処理を利用したチャットボットなどが話題を呼んでいるが、一般的にAIの推論処理の多くはデータセンターにあるCPUの上で処理されることが多く、AMXを活用することで、そうした推論のアプリケーションを処理する時の性能を向上させることができる。

 こうしたQATなどのアクセラレータやAMXなどの新命令セットに対応することで、第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは従来世代と比較して大きな性能向上と電力効率の改善を実現している。例えばIAAアクセラレータを有効にしたインメモリデータベース(RockDB)では2.93倍、AMXを利用したAI推論(SSD-RN34)で10倍という性能を実現しており、アクセラレータの効果が非常に大きいことがよくわかる。さらに電力効率も大きく改善されており、アクセラレータなどを活用することで従来世代に比べて2.9倍高効率な電力効率になっているとインテルは説明している。
インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの前世代との性能比較、AIで10倍に、インメモリデータベースで2.9倍などアクセラレータを活用することで高い性能を実現している。また電力効率は約2.9倍になっている(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)
通信向け第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーはvRANブースト内蔵で、従来より2倍の性能

 第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは、クラウドサービスプロバイダー(CSP)が提供するようなパブリッククラウドサービスだけでなく、さまざまな社会基盤にも利用されるようになっている。ワイヤレス通信の通信キャリアが提供している5G(第5世代移動通信システム)を裏で支えているのも、実はインテルXeonスケーラブル・プロセッサーだ。

 2月27日からスペイン王国バルセロナ市で開催された通信関連の展示会「MWC 2023」では、多くの機器ベンダーがインテルアーキテクチャに基づいた5G向けのコアネットワーク(契約者情報などを処理する機器)、RAN(Radio Access Network、基地局を含む端末とやりとりを行なう無線通信網)など、5G通信を裏側で支えるネットワーク機器の展示やデモを行なった。

 現在ワイヤレス通信業界では、従来型の固定機能を持つハードウエアを、汎用プロセッサ+ソフトウエアで置きかえるSDN(Software Defined Network)と呼ばれる取り組みへのシフトが急務となっている。その背景には5Gの本来の性能を発揮させるため、4G/LTE世代のハードウエアを一部使用するNSA(Non Stand Alone)方式から、SA(Stand Alone)方式への移行が進んでいるという事情がある。SA方式では5Gに対応したコアネットワークが必要になるため、その導入を機に従来の固定機能のハードウエアからSDNへと移行する通信キャリアが少なくないのだ。

 インテルは2010年代の半ばから、こうしたコアネットワークやRANのSDN化に向けて、NFV(Network Functions Virtualization)、あるいはNFVI(Network Functions Virtualization Infrastructure)などと呼ばれているソリューションの採用を訴え続けてきた。NFVは仮想化技術を利用して、その上で動作するOSやアプリケーションを抽象化する技術で、CSPのデータセンターやエンタープライズのオンプレミスのデータセンターなどで一般的に利用されている、インテルVTが活用されている。

 今回のMWCではインテルXeonスケーラブル・プロセッサーを利用したコアネットワーク、仮想化されたRANとなるvRANのソリューションが多数展示されていた。特にvRANに関しては、既に商用利用を行なっている通信事業者のほぼ100%がインテルベースになっていると、インテルはプレスリリースの中で発表しており、同社ブースでは、auブランドのKDDIと楽天モバイルが、vRANの構築にインテルXeonスケーラブル・プロセッサーを活用していること、さらにNTTドコモが採用する計画があることを明らかにした。
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 このほか、このMWCでインテルは、vRANに対応した新しい製品として「vRANブースト内蔵第4世代インテル Xeon スケーラブル・プロセッサー」(以下vRANブースト内蔵第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー)を発表している。

 この製品は、通信事業者にとって必要になるレイヤ1のパケット処理をオフロードするためのアクセラレータがCPUに内蔵されている点が大きな特徴となる。このアクセラレータは、従来はACC100という型番でPCI Expressカードとして提供されていたもの。それがCPUに内蔵されたことで、消費電力の観点からも、サーバーの物理的なスペースという意味でも、大きなメリットを通信事業者に提供できる。インテルによれば、従来のソリューション(第3世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー+ACC100)に比較して2倍の処理能力を実現しながらも、消費電力は25%削減可能になっているとのことだ。
vRANブースト内蔵第4世代インテル Xeon スケーラブル・プロセッサーの展示。外付けレイヤ1アクセラレータ+従来世代と比較して、レイヤ1アクセラレータを内蔵しているvRANブースト内蔵第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは2倍の性能を発揮

 今後インテルは、さらなる消費電力の削減にも取り組んでいく。MWCの会場では「Intel Infrastructure Power Manager for 5G core reference software」という省電力削減ツールを提供することを明らかにしており、そのツールを利用すると、コアネットワークの電力を30%削減できるとアピールしていた。
Intel Infrastructure Power Manager for 5G core reference software、約30%の電力を削減できる
通信キャリアなどの新しい領域を切り開いていく第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー

 インテルは今後も強力なロードマップを敷いており、今後もこうしたデータセンター向けのソリューションを多数計画している。インテルのデータセンター向けのロードマップでは、現在の第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの後継となるEmerald Rapidsを2023年の後半に、そして、そのさらなる後継となる製品のGranite Rapidsを2024年に投入すると明らかにしている。

 Granite Rapidsは、現在の第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーの製造に利用されているIntel 7から2世代分微細化される、Intel 3という製造技術を利用して製造される予定になっており、さらなる性能の向上と電力効率の改善が期待できる。

 さらに同じ2024年には、クライアントPCではE-cores(Efficiencyコア、高効率コア)と呼ばれているCPUコアのデザインだけで構成されるデータセンター向けのCPUとして、「Sierra Forest」も計画されている。こちらは電力効率とコア数の密度にフォーカスしたソリューションになり、大量のデータを並列に処理しながら消費電力を抑えることが可能になるとみられている。こちらもIntel 3の製造技術で製造するとインテルでは説明している。
インテルのデータセンター向け製品ロードマップ(出典:第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー発表、インテル株式会社)

 このように、インテルのインテルXeonスケーラブル・プロセッサーは、世界中のCSP、エンタープライズのデータセンター、そして今や携帯電話の通信キャリアにまで世界中のデータセンターで採用されるようになっている。第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーでは、アクセラレータを搭載することでさらに電力効率が改善され、サステナブルなデータセンターの構築に寄与するようになっており、データセンターの今後を検討する上で、第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサーは見逃せない製品だ。 』

量子コンピュータって何?今はどこまで開発が進んでいる?話題を総まとめ

量子コンピュータって何?今はどこまで開発が進んでいる?話題を総まとめ
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyokai/1486562.html

 ※ 今日は、こんな所で…。

『 森山 和道 2023年3月20日 06:16

量子的な重ね合わせを用いる「量子コンピュータ」

 量子コンピュータとは、量子力学の原理に基づいて設計されたコンピュータだ。従来のコンピュータは「0か1か」の「ビット」で情報を処理している。具体的にはトランジスタのオン・オフのスイッチを使って0と1を表現している。それに対し、量子コンピュータの計算単位は「量子ビット(qubit、キュビット)と呼ばれ、0でもあり1でもある確率的な「重ね合わせ」を利用する。この重ね合わせに対し、うまく干渉するなど制御することで計算をさせ、その結果を観測することで計算結果を得るのが量子コンピュータである。

 しばしば勘違いされているが、量子コンピュータを使えばどんな計算でも高速化されるわけではない。将来、Webブラウジングをしたり、エディタを使ったりしているPCが量子コンピュータに置き換わるようなことはない。

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~量子アニーリングの提唱者・東工大 西森教授がレクチャー

 だが一部の問題に対しては、非常に高速に解決できるのではないかと期待されている。素因数分解や最適な巡回問題などは従来のコンピュータでは現実的な時間で解くことが難しい。しかし0と1、また0と1との組み合わせを量子力学的な「重ね合わせ」で表現できる量子ビットを使うことで、一部の問題を高速で解決できる可能性があると考えられており、一部については実際のアルゴリズム(計算手順)も提案されている。あくまで高速化できるのは、量子コンピュータ特有のアルゴリズム、計算ステップの短縮法が考案されているものに限られる。

 既にIBMなどから、一部の量子コンピュータは商用として販売されている。またクラウドサービスとして提供され始めている。古典的コンピュータで途中まで計算を進め、必要な計算処理を量子コンピュータに投げると、計算結果が戻ってくる仕組みだ。

 ただし、基本的には量子コンピュータはまだ研究開発段階にあり、大学や研究機関が実験のために用いている。また、アルゴリズムや素材、工学的な研究も進められている。将来は従来型コンピュータと組み合わせて用いることで、さまざまな課題に対して新しい解決策を提供する可能性がある。
Sycamore

 古典的なコンピュータを量子コンピュータが計算速度で超えることを「量子超越」という。グーグルは2019年に量子超越を達成したと発表した。スパコンを使って1万年かかる問題を53量子ビットのコンピュータを使うことで200秒で解いたとするものだ。ただしこれには反論も多かった。

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量子ビットの物理的実装はいろいろ

 量子コンピュータを実際に実現するためには、人工的な量子系である量子ビットを具体的に何でどのように構成するかによって、いくつかの種類がある。超電導、イオントラップ、原子、光などだ。それぞれ一長一短がある。
超電導方式

 一番有名な量子コンピュータはIBMのものだろう。IBMは超電導方式である。代表的な量子現象でもある超電導のために絶対零度、つまり-273.15℃に限りなく近い、極低温を維持する必要がある。

IBMのゲート型商用量子コンピュータ
プロセッサは最下部にある。下半分がおおよそ10mK〜20mK程度に冷却されている

 量子コンピュータと聞いて多くの人が思い浮かべる、あの上からぶら下げられた缶のような外見のほとんどの部分は、断熱するための魔法瓶のようなものと冷凍機で、量子ビットを構成する超電導回路そのものは内部の一番下の部分に置かれている。

最下部の量子チップ

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 電子は超電導体では「クーパー対」と呼ばれる特殊な状態になるが、超電導体で絶縁体を挟んで接合させた素子(ジョセフソン接合)ではトンネル効果のみによって電荷が運ばれるようになる。この回路に対してマイクロ波を照射してコントロールすることで量子ビットを制御し、「重ね合わせ」を使って計算を行なわせる仕組みとなっている。
IBMの433量子ビットプロセッサ「Quantum Osprey」

 この方式の利点は、量子ビットが集積化できるところだ。量子ビットが多ければ多いほど、複雑な状態を表現できる。IBMは既に433量子ビットプロセッサ「Quantum Osprey」を2022年11月に発表している。今後も集積化を続ける見込みだ。課題はノイズに弱いこと、低温を維持するため冷凍機が必要であり装置全体が大きくなってしまうことだ。

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 なおIBMは2023年に133量子ビットの「Helon」チップを発表する予定だ。「Helon」は量子ビット数では下がっているが、モジュール化されていてほかのチップと組み合わせて使うことができるという。このような新たな使い方は技術トレンドとしては興味深い。分散化されて接続されることで、大規模化するのかもしれない。

 なおGoogleの親会社のアルファベットからスピンオフしたベンチャーのSandboxAQも量子通信技術の研究を進めている。同社は量子コンピュータ実用化によって従来の暗号が解かれてしまう「Y2Q(Year Two Questionnaire)問題」を受けて、ポスト量子暗号技術に注力していると言われている。

光量子方式

 一方、日本の東大の古澤明教授と武田俊太郎氏らが研究している光を使う方式の量子コンピュータは、常温で動作する。光子はもともと量子であり、偏光(光の振動方向)を使うことで0と1の情報を載せることができる。この光パルスを多数、ミラーやフィルターなどの光学部品を載せた光回路上で走らせて計算を行なう。

 研究では「量子テレポーテーション回路」を使ってさまざまな規模および種類の量子もつれを作ることに成功している。常温・大気中で用いることができ、通信とも相性が良いのではないかと言われている。

核磁気共鳴方式

卓上量子コンピュータGemini-mini

 最近、スイッチサイエンスが輸入販売して話題になった、中国・SpinQによる卓上の量子コンピュータ「Gemini-mini」はNMR(Nuclear Magnetic Resonance、核磁気共鳴)を用いた方式である。もともとは原子核に磁場を与えて電磁波を照射し、その時の状態を観測することで化合物の構造を推定する手法だが、これを量子ビットとして用いる。

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 大型化は難しいが、SpinQは2量子ビット、3量子ビットの卓上量子コンピュータとして商品化し、販売した。あくまで量子コンピューティング教育向けの教材だが、既に完売しているようだ。こちらについては輸入販売しているスイッチサイエンスの高須正和氏自身による記事や、金沢大学 秋田純一教授のnoteが興味深い。

組み合わせ最適化問題に使われる「量子アニーリング」

 「量子コンピュータ」と呼ばれるものには、量子素子を組み合わせる「ゲート型(量子回路型)」のほか「アニーリング型」がある。「アニーリング」とは金属の「焼きなまし」を意味する言葉で、材料をゆっくり冷却する過程で、内部の状態が落ち着いていくことを指す。それと同じような過程を量子で行なうことで、エネルギー最小の状態を探索するような計算を高速で行なえるのではないかというアイデアだ。

 東工大の西森秀稔教授らが考案し、カナダのD-Wave Systemsが、超電導集積回路からなる量子アニーリングのハードウェアを開発したあたりから急激に注目された。

D-Wave Systemsの「2000Q」

 アニーリングは、従業員のシフト計画の最適化、工場の注文量予測、「巡回サラリーマン問題」と呼ばれるような大規模な組み合わせ最適化問題を解くために用いられている。スタートアップもあり、株式会社グルーヴノーツや、blueqat(ブルーキャット)株式会社などが量子アニーリングを使った事業に取り組んでいる。またアニーリングを疑似的に再現して最適解を探索する「疑似量子アニーリング」と呼ばれる方式も大手企業などで研究開発されている。

 なお西森教授自身は、量子コンピュータは決して従来型(ノイマン型)コンピュータにとって代わるものではなく、古典コンピュータでは時間がかかる特定の問題に使われるものであり、それぞれが役割を担って、共存し続けるだろうと強調している。また既存のコンピュータだけではなく、量子ゲート方式とアニーリングの融合が実用面では重要だと語っていた。

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~量子アニーリングの提唱者・東工大 西森教授がレクチャー

量子コンピュータが得意な問題は、「量子」の問題

 量子コンピュータはどのような問題に使われるのだろうか。一番注目されているのは薬剤の開発や、触媒開発、新材料の開発等である。量子コンピュータがもっとも適しているのは、量子の問題を扱うことだ。古典的な問題は古典的コンピュータで解いたほうがいい。そのため、量子力学的な要素なしでは考えられない分野の計算に用いるのが最適なのだ。分子・原子の量子的なふるまいを計算する必要がある量子化学計算はもっとも期待されている領域だ。

 富士通とも連携して量子コンピュータに関するさまざまな研究を進めている理化学研究所の量子コンピュータ研究センター(RQC)では、太陽光発電の性能向上に応用できる狙った物性の自動設計手法を開発したと2023年3月に発表している。なお理研RQC-FUJITSU連携センターでは、2023年4月に64量子ビットの量子コンピュータ提供を始める予定だ。
目的とする物性から、それを実現するモデルを構築する逆問題における新手法

 内閣府が2021年11月付でまとめた資料には、機械学習や量子化学計算などさまざまなアプリケーションがまとめられている。

課題は「エラー訂正」

 自然界の物理法則を利用する量子コンピュータの課題は、量子ビットが壊れやすいことである。これは「デコヒーレンス」と呼ばれる。

 量子ビットは重ね合わせのまま計算を行なう。現在のコンピュータは計算の途中ステップで「エラー訂正」を行なう。だが量子コンピュータの場合は、重ね合わせのまま計算操作を続けてないといけないので、途中で介入できず、そのままではエラー訂正できない。
 現在の量子コンピュータのシステムは「NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer、ノイズのある中規模量子コンピュータ)」と呼ばれており、量子演算回数には限界があって、大規模化は難しい。この課題を克服するために、NISQ上でも使えるアルゴリズム開発が進められている。つまり、エラーが起こることを前提として使おうという考え方だ。

 だが大量の計算ステップを繰り返す必要のある計算問題では、特にエラー訂正が必要だ。NISQではやはり難しいという話もある。例えばNTTでは、量子ビットを冗長に符号化する量子誤り訂正符号と、量子ビット数のオーバヘッドなしに正しい計算結果を予測する量子誤り抑制(ノイズ補償)手法の2つのアプローチで、この課題に取り組んでいる。

NTTの誤り耐性量子計算とそのソフトウェア基盤の概念図

 また慶應義塾大学は2022年4月に極低温環境で、実用的な規模の量子コンピュータを制御するのに必要な水準の消費電力、実装規模、速度、誤り訂正の性能などを満たしつつ、単一の論理量子ビットのみならず、相互作用する複数の論理量子ビットを復号する量子誤り訂正アルゴリズムを世界で初めて開発したと発表している。

慶應義塾大学が提唱するエラー訂正

量子コンピュータというアイデアの歴史

 なお量子コンピュータはもともとは「熱を発生しないコンピュータは可能なのか」という思索から始まった。これは、エントロピーと情報、物理から見た情報処理、計算とは何なのかという話とイコールだ。

 このあたりの歴史、あるいは計算の本質的なところに興味がある方には、多くの先端研究者たちに直接インタビューしている雑誌「日経サイエンス」編集長の古田彩氏が慶應義塾大学で行った講演動画があるので、そちらをご覧いただくことをおすすめしたい。

 10年以上前の動画で、かつ1時間半の長尺だが、熱力学から見た「計算」とは何かという本質的な話から量子コンピュータに至るまでの道のりを、丁寧に、分かりやすく解説してくれている。量子コンピュータの話が出てくるのは真ん中を超えたあたりだ。

 古田氏は最後に、量子コンピュータの日常的アプリケーションが出れば、とっつきにくい量子力学も身近に感じられるのではないかと語っている。
ネットで研究室見学も可能

 国内外で注目が集まる量子コンピュータについては、まず何よりも人材が必要ということで、産学連携でさまざまな教育プログラムも走っている。いまのご時世らしくYoutubeにも多くの教材がアップロードされ、公開されている。

 若手研究者たちによる量子技術教育(QEd)プログラムでは、実験室の様子を研究者自らが紹介してくれている動画もあるので、興味がある方は、それだけでも見てみることをおすすめする。 』

写真、連絡先、予定、下書き…スマホからあらゆるデータを吸い出すTikTokを米国政府が危険視するワケ

写真、連絡先、予定、下書き…スマホからあらゆるデータを吸い出すTikTokを米国政府が危険視するワケ 中国アプリは「安全保障上の脅威」になりつつある
https://president.jp/articles/-/60259

『2022/08/08 17:00

青葉 やまと
青葉 やまとフリーライター・翻訳者

若者に浸透するTikTokの裏の顔

中国ByteDance(バイトダンス)社の動画アプリ「TikTok(ティックトック)」の勢いが止まらない。

ダンス動画や料理、コミカルな寸劇、そして「チャレンジ」と呼ばれる各種の流行企画など、バラエティー豊かな短編動画で若いユーザーを中心に人気を博している。

iPhone上に表示されたTikTokなどSNSの各種アイコン
写真=iStock.com/5./15 WEST
※写真はイメージです
全ての画像を見る(4枚)

ブルームバーグは6月、TikTokが今年の収益を前年比3倍となる120億ドル(約1兆6000億円)にまで伸ばしており、「ソーシャルメディアにおけるFacebookの支配を脅かしている」と報じている。

特に9歳から20歳未満の少女たちを魅了しており、こうしたユーザーは「Facebookを開こうなどとは考えない」層だと記事は指摘する。

一度見始めると止まらない中毒性も魅力だ。アプリを開くと画面いっぱいにおすすめのショート動画が表示され、気に入らなければ上へスワイプすることで、キャッチーな音楽に乗せたショート動画が次から次へと表示される。

従来のソーシャルメディアは、フォローした友人同士の限られたコンテンツを主体としていた。TikTokではアルゴリズムがおすすめ動画をセレクトし、世界中のショート映像をテンポよく視聴できる点がうけているようだ。

米データ分析企業のdata.ai社によると、中国を除く世界ユーザーの月間平均TikTok視聴時間は、2018年からの3年間で実に4.7倍に増加した。現在ではユーザー1人あたり月に19時間以上利用しており、Instagramの利用時間を75%も上回る。

急拡大中の同アプリだが、ダークな一面があるとの指摘が絶えない。

動画機能は「羊の皮をかぶったオオカミ」

米連邦通信委員会(FCC)のブレンダン・カー委員は6月24日、AppleとGoogleに宛て、両社のアプリストアからTikTokを削除するよう求める書簡を送っている。

氏はまた、TikTokが「国家安全保障上の重大な脅威」をもたらしているとの報道があると指摘した。FCC全体としての指示ではなくあくまで一委員としての書簡だが、スマホ業界を実質的に支配する2大ストアから駆逐すべきという大胆な提言だ。』

『カー委員はツイートを通じ、「TikTokはよくある動画アプリというわけではない。(動画アプリとしての姿は)羊の皮だ。機密データを大量に収集しており、新たな報告によるとそれらは、中国からアクセスされている」と指摘している。

TikTok is not just another video app.
That’s the sheep’s clothing.

It harvests swaths of sensitive data that new reports show are being accessed in Beijing.

I’ve called on @Apple & @Google to remove TikTok from their app stores for its pattern of surreptitious data practices. pic.twitter.com/Le01fBpNjn
— Brendan Carr (@BrendanCarrFCC) June 28, 2022 

同委員はまた、「TikTokはユーザーのダンス動画を監視しているだけではない」と述べ、具体的に収集されているデータを挙げた。

それによると、「閲覧履歴、キー入力のパターン、生体認証の識別子、下書きメッセージ、メタデータに加え、(コピー&ペーストの際に)端末のクリップボードに保存される、文、画像、動画」が収集されているという。米政府の要職者や軍関係者などの個人携帯から、重要なデータが漏洩するリスクも無視できない。

公平を期すため補足するならば、送信先として挙げられている「中国」にはやや語弊がある。NBCニューヨークは、中国政府がデータを閲覧しているわけではなく、運営元の中国ByteDance社による閲覧だと補足している。

ただし、米シンクタンクの大西洋評議会の研究員は米CNNに対し、中国政府は法令に基づき中国国内の民間企業にデータ提出を命じることが可能だと指摘している。同研究員は、この法制度が根源的な懸念を生んでいるのだと指摘する。

ネットでつながるグローバルなネットワークの概念
写真=iStock.com/metamorworks
※写真はイメージです

ユーザーの情報を執拗に集めている恐れ

英ガーディアン紙によると、米豪のサイバーセキュリティー企業であるインターネット2.0社は、TikTokが「過剰な」データを要求し、ユーザーが許可に同意しない場合は「執拗に」繰り返し許可を求めてくると指摘している。iPhoneに搭載のiOSでは一定のセキュリティー機構がこの動作をブロックしているが、データ収集はAndroid端末で顕著だという。

同社が分析したところTikTokは、ユーザーの連絡先リスト、カレンダー上のスケジュール、外部ハードディスクを含むデータなどをスキャンし、さらに1時間ごとに位置情報の取得も試みているという。

こうしたデータの多くは、本来は動画閲覧という目的に必要ないものであり、個人情報の過剰な収集だとの批判がある。

米軍事ニュースサイトの「ミリタリー・タイムズ」は、収集されているデータのうち、特に位置情報が安全保障上の脅威になると指摘している。

仮に一定数のアメリカの兵士たちが個人のスマホに同アプリをインストールし、収集した位置情報が中国政府に渡ったならば、アメリカ軍全体としての動向が国外に漏洩しかねないとの懸念だ。

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中国で買ったAndroidスマホ、個人情報がダダ漏れだった……

中国で買ったAndroidスマホ、個人情報がダダ漏れだった……
https://www.gizmodo.jp/2023/03/android-xiamoi-oneplus-phones-personal-info-study-jpn.html

 ※ 今日は、こんな所で…。

『2023.03.03 19:30

中国の国内で販売されているハイエンドのAndroidデバイスを使っていると、至るところで個人情報を抜き取られてしまう――そんな新しい研究結果が発表されました。

通知も同意もないままデータが収集され、ユーザーは常時トラッキングされたり、身元がたやすく明かされたりする恐れがあるとのこと。個人情報保護の点ではまるで悪夢のようだ、と指摘されています。

中国の人気メーカーが対象

複数の大学のコンピューター科学者が発表した研究によると、この問題が明らかになったのは、XiaomiやOnePlus、Oppo Realmeなど中国で人気の高いスマホのメーカーすべて。それぞれのOSや、プリインストールされている各種のアプリを通じて、厳重な扱いが必要なユーザーデータが大量に収集されているということです。

収集されたデータは、各種の関連する企業に吸い上げられており、研究者は問題のデバイスについて、こう危惧を表明しています。

不安になるほど大量の個人情報(PII)が、デバイスメーカーのみならず、Baidu(百度)などのサービスプロバイダーや、中国国内のモバイル通信事業者にまで送られている

民間企業が中国政府と密接な関係にある現状を考えると、中国のモバイルユーザーはさらに広範囲で監視されているのではないか、と疑うのに十分の内容です。

明白となったプライバシー問題

この研究から、中国におけるユーザーのプライバシー問題が明らかになりました。「総じて我々の研究は、世界有数のAndroid市場でユーザーデータのプライバシーが置かれている深刻な現状を浮き彫りにするものだ。テクノロジー企業に対する一般ユーザーの信頼を高めるには、喫緊でプライバシーの厳重な管理が必要であることが明らかである。なにしろ、テクノロジー企業の一部は国有なのだ」。研究の発表にはこう書かれています。

研究者は、中国の国内メーカーから購入した多数のデバイスを対象としてネットワーク分析を実施し、該当するデータ漏えいの把握を行ないました。原則として研究者が想定していたのは、デバイスメーカーが「プライバシーを重んじる利用者」であること。分析情報や個人情報をプロバイダーには送信しない、クラウドストレージをはじめ「サードパーティの一切のサービスも」使用しないはずだと考えていました。

法的な身元情報も筒抜け

収集される個人情報には、厳重な扱いが必要なものも含まれます。たとえば、電話番号や固有のデバイスID(端末識別番号やMACアドレス、広告IDなど)といった基本的なユーザー情報、位置情報(実際の現在地が明らかになってしまう情報)などです。さらには、「社会的なつながり」に関わるデータ、たとえば連絡先やその電話番号、通話やメッセージに関するメタデータなども該当する、とされています。

要するに、こうしたデータを手に入れれば、誰がどんなデバイスを使っているか、そこで何をしているか、どんな相手と対話しているかなどが手に取るようにわかってしまうということです。中国では、電話番号が個人の「市民ID」にも関連付けられているので、必然的に、ユーザーの法的な身元情報まで辿れることになります。

こうしたデータがすべて、ユーザーへの通知も、ユーザーによる同意もなく集められており、データ収集を停止する選択肢もない、と研究者は指摘しています。しかも、デバイスやユーザーが中国から外に出てもデータ収集は止まりません。国外に行けば、各国にそれぞれ個人情報保護法があり、情報収集の規定は国ごとに異なっているにも関わらず、です。研究によると、サービス契約の有無にかかわらず(たとえば、デバイスにSIMカードを差していいなくても)、データは国内のモバイル通信事業者に提供されているといいます。
保護法発表も真逆の結果に

データプライバシーに関する中国の全般的な姿勢にそれほど詳しくなければ、耳を疑う発表かもしれません。しかし、今回の研究では、中国のスマホメーカーとサードパーティのサイトが盛んにユーザーデータを収集している詳細が、間違いなく明らかになっています。中国は2021年に、GDPR(EUの一般データ保護法)に似た個人情報保護法を発表しましたが、研究で明らかになったのは、それと真逆の結果でした。同法は、同意のないデータ収集から中国の消費者を保護するはずのものだからです。

米Gizmodoは、この件についてスマホメーカーにコメントを求めました。その回答があれば、こちらの記事も更新する予定です。』

「Windows 12」まもなく登場か

「Windows 12」まもなく登場か、AI統合で飛躍的進化も最新プロセッサ必須に
https://buzzap.jp/news/20230302-windows-12-with-ai-new-cpu-gpu/

 ※ 今日は、こんな所で…。

 ※ 久々で、この画像を貼っておくか…。

『マイクロソフトがAIの統合を進めた新たなOSをリリースする見通しであることが明らかになりました。

「Windows 10が最後のバージョンになる」という話は一体何だったのでしょうか。詳細は以下から。

著名な海外メディア「The Verge」の報道によると、Intelの次世代プロセッサ「Meteor Lake」が未発表の最新OS「Windows 12」をサポートしているそうです。

これは発売前のプロセッサについて完全な仕様を当ててのけることで知られる人物が明かしたもの。

マイクロソフトはWindows 12について公式にコメントしていませんが、すでに同社のコンシューマーマーケティング責任者が将来のWindowsにAIを用いた機能を統合する方針であることを言及しています。

しかし一方で本格的にAIに対応する場合、IntelやAMDと緊密に連携してプロセッサを最適化する必要があることから、今回の「Intelの次世代プロセッサがWindows 12に対応する」というリークが信憑性を帯びてきます。

なお、マイクロソフトは2022年にWindowsのリリースサイクルを3年周期に戻したと伝えられていることから、Windows 12のリリースは2024年となる見通し。

事実であれば今年後半にも何らかの正式発表が行われる可能性があるようです。』

「Windows 12」まもなく登場か
http://blog.livedoor.jp/bluejay01-review/archives/60259472.html

『「Windows 12」まもなく登場か、AI統合で飛躍的進化も最新プロセッサ必須に

マイクロソフトがAIの統合を進めた新たなOSをリリースする見通しであることが明らかになりました。

「Windows 10が最後のバージョンになる」という話は一体何だったのでしょうか。詳細は以下から。

著名な海外メディア「The Verge」の報道によると、Intelの次世代プロセッサ「Meteor Lake」が未発表の
最新OS「Windows 12」をサポートしているそうです。

これは発売前のプロセッサについて完全な仕様を当ててのけることで知られる人物が明かしたもの。

マイクロソフトはWindows 12について公式にコメントしていませんが、すでに同社のコンシューマーマーケティング責任者が将来のWindowsにAIを用いた機能を統合する方針であることを言及しています。

全文はソース元で
https://buzzap.jp/news/20230302-windows-12-with-ai-new-cpu-gpu/

『3: バロキサビルマルボキシル(東京都) [CA] 2023/03/05(日) 09:32:27.20 ID:lH4HSscN0
またセブンだは

7: ミルテホシン(東京都) [GR] 2023/03/05(日) 09:33:08.65 ID:0ULyLfuF0
10で終わりと入ったな、あれは嘘だ

8: イドクスウリジン(兵庫県) [US] 2023/03/05(日) 09:33:58.93 ID:0x4DMD5H0
OSももっと選択肢増えていいと思う

9: ファムシクロビル(茸) [US] 2023/03/05(日) 09:34:01.74 ID:LBm6ipjn0
余計なことしそうだから2年は様子見だなAIが勝手に再起動しそう

12: ファビピラビル(神奈川県) [US] 2023/03/05(日) 09:34:21.37 ID:Ei6Z8tvt0
いいねはよ出して

14: メシル酸ネルフィナビル(静岡県) [NO] 2023/03/05(日) 09:35:29.95 ID:o+K19/Yi0
OS商法再び

17: ガンシクロビル(大阪府) [US] 2023/03/05(日) 09:35:47.22 ID:E8tH7TMc0
またUI変えてくるから覚え直しなんだろうなクソが

20: ダサブビル(ジパング) [ニダ] 2023/03/05(日) 09:36:45.96 ID:ibupimVf0
11とはいったい・・・

32: ピマリシン(新潟県) [RU] 2023/03/05(日) 09:40:11.87 ID:alNPWzrt0
分かりやすいように西暦にしてくれない?
Windows2023とかWindows2024とか

38: バルガンシクロビル(宮城県) [US] 2023/03/05(日) 09:42:35.03 ID:pu4Qqg0j0

32
Officeも年号は止めたから今更じゃない

37: ガンシクロビル(埼玉県) [CN] 2023/03/05(日) 09:42:27.38 ID:Yk+gisre0
Windows10+2って名前にすれば問題解決w

39: ビダラビン(長野県) [DE] 2023/03/05(日) 09:42:57.88 ID:h0YZC5l/0

37
頭いい

40: エムトリシタビン(群馬県) [ニダ] 2023/03/05(日) 09:43:09.63 ID:Wj5Phemj0

39
ありがとう

86: テノホビル(茸) [US] 2023/03/05(日) 10:09:51.00 ID:D7HQGGze0

37
ワロタ

36: ビダラビン(長野県) [DE] 2023/03/05(日) 09:42:16.15 ID:h0YZC5l/0
AIか面白そう
PC新調しないと10止まりのマシンだからどのみち様子見
できるだけ長く見物したいところ

48: インターフェロンβ(神奈川県) [FR] 2023/03/05(日) 09:47:21.43 ID:EPw0d2jm0
○95
×98
○98se
×Me
○XP
×VISTA
○7
×8,8.1
○10
×11
?12

65: ガンシクロビル(埼玉県) [CN] 2023/03/05(日) 09:57:55.59 ID:Yk+gisre0

48
まず8と8.1をまとめて書いてるところに欺瞞がある
10が○ならば、8.1と10でマルが2回続くし
10が✕ならば、10と11でバツが2回続くよ

ってか95もosr1とosr2、さらにosr2.5があって
特にosr2.5はOS的には別モノというかほぼ98な訳だがw

80: インターフェロンβ(神奈川県) [FR] 2023/03/05(日) 10:06:37.84 ID:EPw0d2jm0

65
まあね
98と98seは別だし
交互だと言われているが多少無理やり感はある
本当に交互ではないが大体交互ではある

78: ロピナビル(神奈川県) [BR] 2023/03/05(日) 10:05:56.39 ID:lARA4kKm0

48
2kは史上最強すぎて今後どんなOSでも
勝ち目がない殿堂入りってことかな

85: インターフェロンβ(神奈川県) [FR] 2023/03/05(日) 10:09:32.40 ID:EPw0d2jm0

78
2000はhome editionがないじゃん
プロ用だから除外
それを別格と認識したいのならすればいい

57: オムビタスビル(東京都) [US] 2023/03/05(日) 09:50:03.08 ID:3sPHe1/K0
11で大量のCPU切り捨てたのに今度はAIかよ
そういうのはオプションでやれよ

59: プロストラチン(東京都) [US] 2023/03/05(日) 09:51:32.29 ID:qJH7FEGG0
もう、ファイナルファンタジーだなw
ファイナルWindowsが出ても、その後にまたナンバリングが付くんだろ。

70: ペラミビル(富山県) [NL] 2023/03/05(日) 10:00:34.22 ID:eT6VkbcK0
もう行き着くところまで来てしまった
これ以上進化のしようがない
スマホと同じだ

これからは使いもしない無駄な機能を無理やり組み入れて値段低下を防ぐだけのもの

75: エトラビリン(東京都) [GB] 2023/03/05(日) 10:02:28.98 ID:kFT7FaSs0
一々UIを劇的に変えなくていいんだけどな
UI変わらないならバージョンアップしてもええで

77: ダルナビルエタノール(福岡県) [US] 2023/03/05(日) 10:05:47.99 ID:s58jsrd40
AIが目玉になるならいいな
ゲーミングPC買ったけどAIお絵かきとかゲーム以外にも凄い楽しめてるし

82: ペンシクロビル(埼玉県) [JP] 2023/03/05(日) 10:07:40.44 ID:teKjwILg0
MSもしつこいね
AIとかOSレベルでやることじゃねーだろ

95: プロストラチン(東京都) [US] 2023/03/05(日) 10:14:47.60 ID:qJH7FEGG0
AI導入って、ChatGPTを入れるんかな。
それなら面白そうだけど。

96: バロキサビルマルボキシル(神奈川県) [DE] 2023/03/05(日) 10:14:49.96 ID:/by3nnEM0
無料でアップグレードできるならいいよ

100: ホスカルネット(富山県) [US] 2023/03/05(日) 10:16:25.64 ID:wjB58+QX0
スペックで移行絞るのやめてくれ

123: アタザナビル(東京都) [US] 2023/03/05(日) 10:35:13.99 ID:ucyYiYch0
インターフェースころころ変えんな

128: マラビロク(茸) [IT] 2023/03/05(日) 10:39:35.31 ID:7SrMD0C+0
11は右クリした時のメニューが改悪過ぎて使いにくい

134: ビダラビン(愛知県) [US] 2023/03/05(日) 10:44:19.06 ID:F4gHtVri0
何でもいいけど取り敢えずタスクバーの位置を下固定にするのやめてくれ

137: テノホビル(山口県) [EU] 2023/03/05(日) 10:46:13.92 ID:huMcfU6E0
Win11は空気の存在になるか、悪評はあまりないけど
過去の例から言って、この12がまた業界標準になりそうね

138: レテルモビル(長野県) [PL] 2023/03/05(日) 10:46:16.73 ID:1Ny0pDgT0
11を頑なに拒んだ俺のPCは先見の明があったようだ

151: リバビリン(東京都) [CA] 2023/03/05(日) 10:58:50.67 ID:UFrAjc6n0
初回起動時に、「AI機能を有効にしますか?」→「いいえ」と選択する未来しか見えない。

154: ファビピラビル(東京都) [IT] 2023/03/05(日) 11:00:44.93 ID:cPQZ5vg00

151
Windowsアップデートするたびに、勝手にAIが有効になる未来

167: インターフェロンα(東京都) [US] 2023/03/05(日) 11:05:04.37 ID:4WxCZYdw0

151
「おまえを消す方法」を何度も訊いてれば学習して勝手に自己消滅してくれるんじゃねぇか

181: ビダラビン(東京都) [US] 2023/03/05(日) 11:13:14.98 ID:UqxaiHRc0

151
コルタナ「だよな」

153: マラビロク(茨城県) [GB] 2023/03/05(日) 11:00:23.98 ID:QimDLFWD0
検索エンジン組み込まれるだけだろう
プラグインで充分

168: ビダラビン(東京都) [JP] 2023/03/05(日) 11:05:53.75 ID:89/vq9Em0
11など触れもしないうちにもう12か
早いな

173: ガンシクロビル(京都府) [US] 2023/03/05(日) 11:08:55.31 ID:c5EIM3E40
11にすらしてないのに 』

〔スキャナ問題、解決した…。〕

 ※ と言うか、「自分のせい」という話しだった…。

 ※ オレは、「昔人(むかしびと)」だから、スキャナと言うと、「フラットベッド」しか、知らんのよ…。

 ※ それで、必死で、コンパネの「ハードウェアとサウンド」→「デバイスとプリンター」→「デバイスの追加」なんか、調べるわけよ…。

 ※ しかーしだ…。

 ※ この製品は、Windowsからは、「カメラ」扱いなのよ…。

 ※ つまり、「カメラ」で、「写真」画像を撮影して、それをソフトウエアで加工して、「白黒画像」に変換する…、という製品なわけだ。

 ※ だから、「設定」 →「プライバシーとセキュリティ」に行って、「アプリのアクセス許可」→「カメラ」を調べるべきだったんだ…。

 ※ そこの、「デスクトップアプリがカメラにアクセスできるようにする」を「オン」にしておかないと、Windows自体が、ソフトが「カメラ」機能を使うことを、「拒否する」というわけだ…。

 ※ そーゆー「お粗末」な、お話し…。

 ※ まあ、「さっぱりスキャンしてないじゃん。それで、スキャナーを名乗れるのか!」という突っ込みは、入れられると思うけどな…。

 ※ 説明書きには、そういう「記述」は、一切なし…。

〔スキャナ関係で、絶賛トラブり中…。〕

 ※ 今日は、こんな所で…。

 ※ 新規のスキャナ、導入した…。

 ※ しかし、認識しない…。

 ※ こういうトラブルで、オレの人生、削られていく…。

 ※ 付属のスイッチのLEDは、点灯している…。

 ※ 「給電」は、されているということだろう…。

 ※ 信号系統で、トラブっているのか…。

 ※ ケーブル換えて、再試行だな…。

 ※ USBポートの変更と、再起動は散々やった…。

 ※ メーカーのサイトへも行って、ソフトの最新版もDLした…。

 ※ 今見たら、まだ、「デバイスを検出しています(グルグル…)。」だ…。

 ※ ヤレヤレな話しだ…。

〔動画録画再生関係、分かったこと―まとめ〕

 ※ まずだ、そもそものメディア(円盤の方な)の種類が、よく分かって無かった…。


 ※ DR方式で録画できるのは、DVD-RW(リライタブル、消去して書き換え可能なもの)だった。

 ※ DVD-R(一回限り、録画可能なもの)は、DR方式で録画は、できない。

 ※ と言うか、DR方式とは、「フォーマット」の形式のことのようだ…。

 ※ DVD-Rだと、「DR方式」でフォーマットという選択が、そもそもできない…。

 ※ それが分かったのは、たまたま、DVD-RWのメディアが残っていて、これを使って検証できたからだ。

 ※ 近所のスーパーで、買ったんだろう。「10パック」の紙箱入りだから、7~8枚くらいは、使ったと見える…。

 ※ ケーブル類をガサゴソ探していると、棚から「1回録画用 BD-R 25GB タフコート 30パック」(パナソニック謹製)という未使用のメディアが、出てきたぞ…。

 ※ 確か、パナソニック、最近、こういう光学系のメディアの製造、止めたハズだ…。
 ※ 今となっては、「貴重品」か…。

 ※ まあ、その時は、パソコンで再生して、動画を取り込むとか、あまり考えなかったんだろう…。

 ※ それと、ディーガの「ダビング」方法に、「かんたんダビング」と「詳細ダビング」の二種類あることを発見した。

 ※ 久々で、紙の「取説」見たら、ちゃんと書いてあった…。

 ※ 「詳細ダビング」を選択すると、USB外付けHDDから、直でDVDに録画できるようだ…。

 ※ そういうことも、みんな忘れてしまっていたんだな…。すべては、忘却の彼方へ…だ。

 ※ ヤレヤレだ…。

 ※ ただ、VR方式での録画が、「1倍速」なのは、改善できないようだ…。

 ※ それと、こういう録画機器触っていると、Windowsがいかに「ユーザー・フレンドリー」なのかが、良く分かるな…。

 ※ 特に、「今現在、どういう動作状況なのか。処理があとどのくらい残っているのか。」を、時々刻々と表示してくれるのは、しみじみ有難い…。

 ※ 録画機だと、そこいら辺の「情報開示」が、ほぼ「皆無」だ…。

 ※ 処理が終わったものやら、いつ終わるものやら、「ついててチェック」しないとならない…。

 ※ 生産性が悪いこと、この上ない…。

 ※ まあ、Windowsは、それと引き換えに、やたらログ取ったり、プライバシーの痕跡収集したり、怪しいサーバとやたら通信したり、するわけだが…。

〔動画再生関係トラブル、一応、解決した…。〕

 ※ VR録画方式+ファイナライズで、解決した…。

 ※ PCでも、ダビングしたDVDを再生できた…。

 ※ しかし、ダビング速度は「1倍速」だ…。

 ※ つまり、ダビングするのに、番組時間と同じだけの時間がかかる…。

 ※ おまけに、ファイナライズに15分くらいはかかる…。

 ※ なんとか、ならんのか…。

 ※ 時間食って、しょうがない…。

 ※ さらに、どうもダビングできるのは、内臓HDD→DVDだけのようだ…。

 ※ USB外付けHDDに録画したものは、直でDVDにダビングできないようだ…。

 ※ 内蔵HDD、容量は「500MB」なんだよね…。すぐに、残録時間満杯になる…。

 ※ ディーガって、そういう「仕様」だっけ…。

 ※ もう、忘れたな…。

 ※ それで、レックボックス(LAN接続)に書き出したんだっけ…。

 ※ もう、忘れたな…。

〔動画再生関係で、トラブった…。〕

 ※ 今日は、こんな所で…。

 ※ 録画機は、ディーガを使っている…。

 ※ HDDの残録時間が、少なくなって来たんで、DVDに焼いて、ダビングした…。

 ※ けっこう役に立つ表画像とかあるんで、PCでキャプチャしてやろうと考えた…。

 ※ そしたら、「できない」…。

 ※ ネットで調べたら、「ファイナライズ」しろとか言っている…。

 ※ 実行したが、「できない」…。

 ※ 有料の動画再生ソフトを、買った…。

 ※ しかし、「読めない」…。

 ※ 「必要なHDCPを開始できなかったため、このメディアは再生できません。グラフィックカード、ドライバー、ディスプレイ(LCDやプロジェクターなど)がHDCPに対応するか確認してください。
 HDCPは、PRM(デジタル著作権保護)で管理されるコンテンツを再生する必要があります。
 詳細は、[情報]ボタンをクリックして下さい。」とか、おっしゃる…。

 ※ クリックしてみたが、「抽象的なお話し」で、さっぱり具体的な方策は、書かれていない…。

 ※ そういう場合は、「BD_Advisor」なるソフトで、自分のシステムを確認しろとも書かれているんで、DLして試してみた…。

 ※ そうすると、「あんたのシステムは、グラフィックカードとディスプレイが、HDCPに対応して無いのよ。」と出た…。

 ※ そういうハズは、無いんだが…、と思ったが…。

 ※ 気を取り直して、DVDドライブを換えてみることにした…。

 ※ ここまでは、USB外付けの、割と簡易的なものを使っている…。

 ※ それで、本格的なPCI接続の「内蔵ドライブ」を使ってみることにした…。

 ※ フルタワーのケースには、パイオニアの「内蔵ドライブ」が設置してある。

 ※ 旧機が、起動不能になってから、放置してある。電源ケーブルも、PCIケーブルも接続していない…。

 ※ ガサゴソとケーブル探して、掃除機でホコリを除去しながら、接続した…。

 ※ ついでに、メーカーのサイトに行って、サポートを覗いた…。

 ※ 新しいファームウェアが上がっていたんで、DLして来た…。

 ※ ファームウェア、書き換えた…。

 ※ さらに、GPUのメーカーのサイトにも行って、サポートを覗いた…。

 ※ 新BIOSが上がっていたんで、DLして来た…。

 ※ GPUのBIOSも、書き換えた…。

 ※ ちょっとヒヤヒヤだったが、電源入れて起動させると、幸い、無事に起動した…。

 ※ しかし、やはり「読めない」…。

 ※ NVIDIAの「NVIDIAコントロール」起動させて、調べると、ディスプレイもGPUも「HDCPに対応しています。」と出た…。

 ※ それでも、「読めない」…。

 ※ 昔、Windows7くらいの頃は、「レックボックス」という機器にダビングすると、テレビ録画番組でも、PCで読み込めたんだが…。

 ※ Windows10、11と進化するにつれて、DRMも厳しくなったものか…。

 ※ まあ、しょうがない…。

 ※ あきらめた…。

 ※ 最後に、3DMark回して、スコア取った…。

 ※ 「Time Spy Score 12755」「Graphic score 13739」「CPU score 9073」と出た…。

TPM の推奨事項

TPM の推奨事項
https://learn.microsoft.com/ja-jp/previous-versions//mt604232(v=vs.85)?redirectedfrom=MSDN

『このトピックでは、Windows 10 のトラステッド プラットフォーム モジュール (TPM) テクノロジに関する推奨事項を示します。

概要

トラステッド プラットフォーム モジュール (TPM) テクノロジは、ハードウェア ベースのセキュリティ関連機能を提供します。TPM は、さまざまなデバイスやフォーム ファクターで暗号化操作を実行するために設計された、セキュリティ関連の暗号プロセッサです。TPM には、複数の物理的なセキュリティ メカニズムが搭載されています。TPM のセキュリティ機能は、悪意のあるソフトウェアによる改ざんを防ぐのに役立ちます。TPM テクノロジを使う主な利点は次のとおりです。

暗号化キーを生成、格納、使用、保護します。
一意の保証キー (EK) を使うことで、TPM テクノロジをプラットフォーム デバイスの認証に利用できます。
セキュリティ対策を取得して格納することで、プラットフォームの整合性を高めます。

TPM の最も一般的な機能はシステム整合性の測定とキーの作成に使われます。システムのブート プロセスの実行時、読み込まれたブート コード (ファームウェア、オペレーティング システム コンポーネントを含む) は TPM で測定して記録できます。整合性の測定値は、システムがどのように起動されたかの証拠として使えます。また、正しいソフトウェアによるシステムの起動にのみ TPM ベースのキーが用いられたことの確認としても使えます。

Trusted Computing Group (TCG) の仕様には、TPM のさまざまなバージョンが定義されています。

一部の情報はリリース前の製品に関することであり、正式版がリリースされるまでに大幅に変更される可能性があります。ここに記載された情報について、Microsoft は明示または黙示を問わずいかなる保証をするものでもありません。

TPM 1.2 と 2.0 の比較

業界標準から、Microsoft は TPM 2.0 への移行と標準化について業界をリードしています。 以下の表に示すように、TPM 2.0 にはアルゴリズム、暗号化、階層、ルート キー、承認、NV RAM にわたって数多くのメリットがあります。
TPM 2.0 を使う理由

TPM 2.0 の製品やシステムは TPM 1.2 と比較して次の重要なセキュリティ上の利点があります。

TPM 1.2 仕様では、RSA と SHA-1 ハッシュ アルゴリズムの使用のみが許可されます。
セキュリティ上の理由から、一部のエンティティは SHA-1 の使用を避け始めています。 特に、2014 年現在、NIST は多くの連邦機関に対して SHA-256 への移行を要請しています。Microsoft や Google などのテクノロジ リーダーも、SHA-1 ベースの署名と証明書のサポートを 2017 年に終了することを発表しました。
TPM 2.0 は暗号化アルゴリズムをより柔軟にすることで、より高速な暗号化を実現しました。
    TPM 2.0 では、SHA-256 と ECC がサポートされます。ECC は、署名とキー生成のパフォーマンスを高める場合に重要です。
    TPM 2.0 は、ISO 標準 (ISO/IEC 11889:2015) として承認されました。
    TPM 2.0 の使用は、OEM において、特定の国や地域のために標準構成に例外を設ける必要をなくすために役立つ場合があります。
TPM 2.0 は、異なる実装間でより一貫性のあるエクスペリエンスを実現します。
    TPM 1.2 の実装は、ディスクリートとファームウェアでポリシー設定に違いがあります。ロックアウトのポリシーが異なるため、サポートの問題が生じることがあります。
    TPM 2.0 で標準化されたポリシー要件は、デバイス間で一貫したロックアウト エクスペリエンスを確立するために役立ちます。これにより、Windows 全体にわたってより優れたユーザー エクスペリエンスが提供されます。
TPM 1.2 の部品は、一般的にマザーボード上にはんだ付けされたディスクリートなシリコン コンポーネントでした。これに対して TPM 2.0 は、ディスクリート (dTPM) なシリコン コンポーネントとして提供されるものと、次のようなシステムのメイン SoC 上の信頼された実行環境 (TEE) で動作する、ファームウェア (fTPM) ベースのコンポーネントとして提供されるものがあります。
    Intel のチップでは、Intel Management Engine (ME) または Converged Security Engine (CSE) です。
    AMD のチップでは、AMD Security Processor です。
    ARM のチップでは、Trustzone Trusted Application (TA) です。
    デスクトップ Windows システム用のファームウェア TPM の場合、チップ ベンダーは、ファームウェア TPM の実装を他のチップ ファームウェアと共に OEM に提供します。

ディスクリート TPM かファームウェア TPM か

Windows では、ディスクリート TPM とファームウェア TPM が同じように使われます。どちらを選んでも機能的なメリットやデメリットはありません。

セキュリティの観点からも、ディスクリートとファームウェアの特性は同じです。

両方とも、ハードウェア ベースのセキュリティで保護された実行を使います。
両方とも、TPM 機能の一部にファームウェアを使います。
両方とも、改ざんに対して抵抗する機能が備わっています。
両方とも、セキュリティに関する固有の制限事項/リスクがあります。

詳しくは、ファームウェア ベースの TPM 2.0 の実装 (fTPM) に関するページをご覧ください。
今後の Windows 10 の TPM 2.0 への準拠

2016 年 7 月 28 日以降に出荷されるすべての Windows 10 デバイスは、すべての種類の SKU において、TPM 2.0 ディスクリートまたはファームウェアを使用している必要があります。 この要件は、Windows ハードウェア認定プログラムを通じて適用されます。
Windows 10 デスクトップ エディション (Home、Pro、Enterprise、Education)

Windows 10 と Windows 8 のすべてのコネクト スタンバイ システムに TPM 2.0 のサポートを含める必要があります。
Windows 10 以降では、統合された fTPM2.0 を含む SoC を選択する場合、デバイスは fTPM FW をサポートするか、ディスクリート TPM 1.2 または 2.0 と共に出荷する必要があります。
2016 年 7 月 28 日以降、Windows 10 デスクトップを搭載するすべてのデバイスは、TPM 2.0 を実装し、TPM を有効にした状態で出荷する必要があります。

Windows 10 Mobile

Windows 10 Mobile を搭載するすべてのデバイスは、TPM 2.0 を実装し、TPM を有効にした状態で出荷する必要があります。

IoT Core

IoT Core では、TPM はオプションです。

Windows Server 2016 Technical Preview

Windows Server の SKU については TPM はオプション、ただしその SKU が Host Guardian Services のシナリオの追加条件 (AQ) を満たしている場合は TPM 2.0 が必要です。

TPM と Windows の機能

次の表では、TPM サポートが必要な Windows の機能を定義します。一部の機能は Windows 7/8/8.1 には適用されませんが、それについては記載されていません。
Windows の機能 Windows 7/8/8.1 TPM 1.2 Windows 10 TPM 1.2 Windows 10 TPM 2.0 詳細
メジャー ブート 必須 必須 必須 メジャー ブートには TPM 1.2 か 2.0 および UEFI セキュア ブートが必要です。
BitLocker 必須 必須 必須 TPM 1.2 以降、またはフラッシュ ドライブなどのリムーバブル USB メモリ デバイスが必要です。
Passport: ドメイン AADJ への参加 該当なし 必須 必須 両方のバージョンの TPM をサポートしますが、キーの構成証明のサポート用に HMAC および EK の証明書付きの TPM が必要です。
Passport: MSA またはローカル アカウント 該当なし 必須ではない 必須 TPM 2.0 およびキーの構成証明のサポート用に HMAC と EK の証明書が必要です。
デバイスの暗号化 該当なし 必須ではない 必須 TPM 2.0 は InstantGo のすべてのデバイスに必要です。
デバイス ガード/構成可能なコードの整合性 該当なし 省略可能 省略可能
Credential Guard 該当なし 必須 必須 Windows 10、バージョン 1511 では、TPM 1.2 または 2.0 を強くお勧めします。TPM がインストールされていない場合でも Credential Guard は有効になりますが、Credential Guard を暗号化するために使われるキーは TPM によって保護されません。
デバイスの正常性の認証 該当なし 必須ではない 必須
Windows Hello 該当なし 必須ではない 必須ではない
UEFI セキュア ブート 必須ではない 必須ではない 必須ではない
プラットフォームのキー記憶域プロバイダー 該当なし 必須 必須
仮想スマート カード 該当なし 必須 必須
証明書ストレージ (TPM バインド) 該当なし 必須 必須

TPM 2.0 のチップセット オプション

ディスクリートとファームウェアの両方について、さまざまな TPM 製造元が存在します。
ディスクリート TPM
サプライヤー

Infineon
Nuvoton
NationZ
ST Micro

ファームウェア TPM
サプライヤー チップセット
AMD

Mullins
Beema
Carrizo

Intel

Clovertrail
Haswell
Broadwell
Skylake
Baytrail

Qualcomm

MSM8994
MSM8992
MSM8952
MSM8909
MSM8208

TPM 2.0 のシステムの可用性に関する OEM のフィードバックとステータス
認定済みの TPM パーツ

政府関連のお客様や規制のある業界の大企業のお客様は、場合によっては調達基準により一般的に認定済みの TPM パーツを使う必要があります。このため、デバイスを提供する OEM では、認定済みの TPM コンポーネントだけを使って商用クラスのシステムを構築することが必要になる可能性があります。 ディスクリート TPM 2.0 のベンダーは、2015 年末に認定を完了することを目指しています。
Windows 7 32 ビット版のサポート

TPM 2.0 の仕様や製品が存在する以前に出荷された Windows 7 であっても、マイクロソフトは Windows 7 64 ビット版に対して TPM 2.0 のサポートをバックポートして、2014 年の夏に UEFI ベースの Windows 7 システム用のダウンロード可能な Windows 修正プログラムをリリースしました。現在、マイクロソフトでは、Windows 7 32 ビット版へのバックポート サポートの提供は検討しておりません。

この記事の内容

概要
TPM 1.2 と 2.0 の比較
TPM 2.0 を使う理由
ディスクリート TPM かファームウェア TPM か 』

Trusted Platform Module

Trusted Platform Module
https://ja.wikipedia.org/wiki/Trusted_Platform_Module

 ※ これを読むと、物理的な形態としては、「コンピュータのマザーボードに直付けされているセキュリティに関する各種機能を備えた半導体部品」ということのようだ…。

 ※ 何か、CPUの内部に「回路として」組み込まれているようなものと誤解していた…。

 ※ 「CPU内部のセキュリティ領域で実行されるファームウェアTPM」とか、書いてあるからな…。

『Trusted Platform Module (TPM、トラステッド プラットフォーム モジュール) とは、コンピュータのマザーボードに直付けされているセキュリティに関する各種機能を備えた半導体部品で、データの暗号化・復号や鍵ペアの生成、ハッシュ値の計算、デジタル署名の生成・検証などの機能を有する。国際標準規格(ISO/IEC 11889)に則っている[1][2]。主に専用半導体部品として実装されたディスクリートTPMと、CPU内部のセキュリティ領域で実行されるファームウェアTPMがある[3]。

概要

RSA暗号演算やSHA-1ハッシュ演算といった機能を有しており、チップ内で暗号化・復号、デジタル署名の生成・検証、プラットフォームの完全性検証を行うことができる。また、TPMの内部でRSAの鍵ペア(公開鍵と秘密鍵)を生成することができる。

TPMの仕様はTCG (Trusted Computing Group) という国際的な業界団体で策定されており、最新のバージョンは2.0である。1.2まではRSAのみであったが、2.0からはAESやECDSAなどを含め多種多様な暗号アルゴリズムをチップ内で処理できるようになり、ソフトウェアが暗号ライブラリを負担する必要が大幅に減ったため、暗号境界がより明瞭になった。

ノートPCだけではなく、デスクトップPCにもTPMは搭載されている。Windows OSとしてはWindows Vistaが初めて正式にサポートした[4]。Intelチップを搭載した初期のMacintoshにもTPMチップを搭載したものがある[5]。

この技術は、さらに発展を遂げている。チップセット等の連携を強化した技術として、Intel Trusted Execution Technology がある。また、仮想機械向けの命令仕様拡張も提案されている[6]。

組み込み用途向けとしては、SPIやI2Cなどのインタフェースを持つものがリリースされている。ピン数が少なくなるためコストが縮小するほか、インタフェースの簡素化など攻撃表面の縮小(Attack surface reduction)の概念と相性が良いという利点がある。近年、車の自動運転やIoTなどで需要を伸ばしている分野である。

Trusted Computing Groupは、特にディスクリートTPMについて、求められるセキュリティレベルを考慮すると、耐タンパー性を備えているべきだとしている[7]。

TPMの機能

TPMは以下の機能を提供する。

RSA
    演算
    鍵生成
    鍵格納
SHA-1ハッシュ
    ハッシュ値計算
    ハッシュ値保管
乱数生成

TPM1.2から以下の機能が追加された。

カウンタ
    単純増加カウンタ
    ティックカウンタ
オーナー権委任(パスワードは公開しない)
不揮発性ストレージ保存機能

TPM2.0は機能や概念が一新され、以下が追加された。

シードとオブジェクトの概念
認証形式の追加(KDFによるセッション鍵生成、Policy認証)
認証と秘密通信の高速化

アルゴリズムの大幅な追加
    各種ハッシュ演算(SHA256、SM3、HMAC、KDFなど)
    楕円曲線暗号(NIST curve P-256、SM2など)
    AES(128bit~256bit、OFB、CTRなどの各種モード)
グループの複製(Key duplication)

不揮発性カウンタ
不揮発性ビットフィールド

TPMでできること

上記の機能を用いて、TPMでは以下のことを実現できる。

プラットフォームの完全性を計測し、OSやアプリケーションの改竄を検知できる。
公開鍵証明書を用いた端末の個体識別、詐称困難な端末認証を実現する。
データ(ストレージ)を暗号化し、不正に持ち出した情報は復号させない。

TPM利用時の注意点

TPMをハードウェアに搭載したからといって即座にシステム全体のセキュリティを担保できるわけではない。TPMを使用するシステムの要件定義からアプリケーションの実装まで全てを考慮しなければ、最終的に容易に破られるシステムができあがることになる。

チップ自体のスペックが高くないことや、内部ファームウェアがセキュアコーディングで書かれていること、インタフェースが低速であることが原因で、数百キロバイトを超えたデータの暗号/復号は時間がかかることに留意する必要がある。

TPMのファームウェアリビジョンによっては、対称鍵暗号コマンド(TPM2_EncryptDecrypt2)が実装されておらず、伝送系路上に乗る平文を暗号化できない場合がある。
TPM利用技術

BitLocker

マイクロソフトのドライブ暗号化技術。TPMを利用したハードディスクドライブの暗号化が可能。ただし必ずしもTPMを用いなければならないわけではなく、USBメモリキーに鍵を格納する方法や、パスワードで保護する方法がある[8]

Trusted HTTP-FUSE KNOPPIX

産業技術総合研究所からリリースされている、HTTPブートクノーピクスのTPM利用版。TPMのプラットフォーム検証技術を利用して、ブートシーケンスが改ざんされていないかを監視することが可能 』

Microsoft、Windows 10ダウンロード販売を1月いっぱいで終了

Microsoft、Windows 10ダウンロード販売を1月いっぱいで終了
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1472655.html

『  Microsoftは、2023年1月31日をもってWindows 10のダウンロード版の販売を終了すると製品ページにて告知した。なお、サポートは2025年10月14日まで引き続き提供する。
 Windows 10は2015年7月にリリース。ダウンロード版の販売については1月31日で終了されるが、セキュリティ更新プログラムの提供によるサポートは2025年10月14日まで引き続き行なわれる。後継となるWindows 11は、2021年10月にリリースされており、移行が促されている。 』

レジストリ

レジストリ
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AC%E3%82%B8%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%AA

『レジストリ (registry) は、Microsoft Windows オペレーティングシステム(OS)で用いられている設定情報のデータベースである[1]。OSに関する基本情報やアプリケーションの設定、拡張情報などのほか、拡張子の関連付け、ユーザパスワードなども保存されている。Windows 95およびWindows NT以降で主流となった。これらのデータはシステムドライブ内に記録されている。

すべてのアプリケーションがレジストリを使用しているわけではなく、独自の設定ファイルを用いているものもある。

歴史

Windows 3.1までは、オペレーティングシステムの各種設定情報をINIファイル等の設定ファイルに保持させる方法で行われてきた。しかし、この方法では大量の設定項目を処理するには非効率的であり無駄が多いため、レジストリに置き換えられた。

現在のようにレジストリが広く用いられるようになったのはWindows 95からであるが、レジストリ自体はそれ以前、Windows 3.1のころから存在した。ただし関連付けやOLE情報など小規模な利用にとどまっていた。

手動での編集

レジストリ情報の設定・更新・削除は、通常はOSやアプリケーションソフトウェアによって自動的に行われるが、レジストリエディタの使用により、手動での編集も可能である。

手動によるレジストリの編集は主に以下の場合を目的として行われる。

ソフトウェアに設定を変更するインターフェースが実装されていない場合
ソフトウェアのアンインストール後にアンインストーラが除去しなかった設定情報を除去する場合
コンピュータウイルスなどのマルウェアによるレジストリの改変の除去・修復をする場合

システム設定情報を直接修正するため、レジストリエディタによる編集はオペレーティングシステムの動作に異常をきたす、システムが起動しなくなるなど高いリスクを伴う。
レジストリエディタ

Windowsには、レジストリを編集するアプリケーション、レジストリエディタが付属する。その実行ファイル名は、3.x, 9xの場合、regedit.exeである。Windows NT系の場合、regedit.exeとregedt32.exeの2つが存在する[2]。NT系のregedit.exeは、3.x (NT 3.51の場合)または9x (NT 4.0/2000の場合)のレジストリvエディタ互換のプログラムで、一部のレジストリの機能の使用に制限がある[2]。Windows XPからは、regedit.exeにregedt32.exeの機能が統合され、regedt32.exeは単にregedit.exeを呼び出すだけのプログラムとなった[2]。

レジストリエディタを起動すると、左側に項目がツリー構造に並ぶのが確認できる。これをレジストリ・ハイブと呼ぶ。レジストリは階層型データベースになっている。右側に各ハイブに置かれたレジストリ・キーが表示される。レジストリの操作は、このキーを編集してデータ(設定値)を書き換えることである。データはソフトウェアが機能を起動するときに読み込まれるものが多いため、編集直後はシステムに異常をきたすことはほとんどない。しかし、システムを再起動すると編集したデータが読み込まれ、この値によってはシステムが異常な動作を起こし、全く起動できないということも起こりうる。このため多くのレジストリの解説書やWebサイトにも、そのような危険があることを喚起する注意書きが添えられている。

Registry 関数

OSやレジストリエディタがレジストリを変更する際は、レジストリAPIを使用する[3]。
直接アクセス

レジストリはファイルとしてハードディスクに保存されるため、OSが起動していない場合や、Windows以外からのアクセスの場合は、オフセットからレジストリを読み取ることができる。このオフセットの値や説明は公式では発表されていない(2021/08/22現在)。だがサードパーティからの文書はいくつか存在する[4]。 ただしレジストリを弄るどのオプションより危険で注意しなければならない。また、Windowsが起動している間は、そのアクティブパーティションのレジストリファイルは排他的にロックされているのでアクセスすることすらできない。

レジストリの復旧

何らかの原因によりレジストリに不正な設定が書き込まれたり、レジストリデータベースが破壊された際、システムが自動的にバックアップしたデータベースから復旧できる場合がある。Windows XPの場合、レジストリデータベースの本体は、\windows\system32\config\ の配下にある。システムは、\windows\repair\ 配下にWindowsのインストール完了時点の設定データベースをバックアップしているため、回復コンソールなどを使用して、ファイルをコピーすることでレジストリの設定値を戻すことができる[5]。

脚注
[脚注の使い方]

^ "registry"の本来の語義は「登記」「登録」「登記所」「戸籍役場」といったものである。
^ a b c マイクロソフト株式会社 (2011年5月16日). “Regedit.exe と Regedt32.exe の相違点”. 2012年7月14日時点のオリジナル[リンク切れ]よりアーカイブ。2017年6月28日閲覧。
^ マイクロソフト株式会社 (2018年5月31日). “レジストリ関数”. 2021年8月22日閲覧。
^ “Windows Registry File Format Specification”. 2021年8月22日閲覧。
^ マイクロソフト株式会社 (2006年5月24日). “レジストリの破損により Windows XP を起動できなくなった場合の回復方法”. 2008年11月23日閲覧。』

中国系ハッカー集団 日本の政党広報部装い、悪意あるファイルを党員に送付…標的は自民党か

中国系ハッカー集団 日本の政党広報部装い、悪意あるファイルを党員に送付…標的は自民党か
https://www.epochtimes.jp/2022/12/128931.html

 ※ ともかく、「無自覚に」クリックする癖だけは、直した方がいい…。

 ※ 一旦、立ち止まって、「表示されること」の内容を、よくよく吟味しよう…。

 ※ まあ、「空しい叫び」だろうが…。

 ※ それと、毎度言ってることだが、「タスク・マネ」と「リソース・モニタ」で、自分のシステムがどういう「振る舞い」をしてるのか、「常時観察・チェック」しよう…。
 ※ 特に、「ネットワーク活動」の観察は、重要だ…。

 ※ どこぞの「怪しいサーバ」に、やたら「送信」していないか、チェックしないと…。

 ※ どこぞの「怪しいサーバ」から、やたら「受信」していないか、常時チェックしていないと…。

 ※ システム(特に、CPUの使用率)観察できる「ユーティリティソフト」を、常駐させて、常時観察していないと…。

 ※ パソコンって、「パーソナル・コンピュータ」だ…。

 ※ 「システム・メンテナンス」も、自分自身で(パーソナルで)やるものなんだ…。

『中国語を使用するハッカー集団「MirrorFace」は7月の参議院選挙直前から、日本の政党および党員を標的にして活動していたことが、16日発表のセキュリティ企業ESETの報告によって明らかになった。

MirrorFaceは、日本国内の外交機関、学術機関、防衛産業、メディア企業、シンクタンクを標的としていることで知られている。中国人ハッカー集団APT10との関連も指摘されているが、今回の調査では既存集団との関係を特定できず、新たな脅威のアクターとした。
(※ 無料は、ここまで。)』

Windows 10のサポート終了まであと3年、機能更新プログラム「2022 Update」では何が変わるのか?

Windows 10のサポート終了まであと3年、機能更新プログラム「2022 Update」では何が変わるのか?
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2210/25/news029.html

 ※ 今日は、こんな所で…。

 ※ 『Windows 10 May 2021 Updateは2022年12月13日(今日)でサポート終了』ということだ…。

『2022年10月25日 05時00分 公開

Windows 10 The Latest
Windows 10の機能更新プログラムの「Windows 10 2022 Update(バージョン22H2)」の提供が開始された。この機能更新プログラムでは何が変わったのか、またWindows 10のサポートはいつまで続くのかなどについてまとめてみた。

2022年10月25日 05時00分 公開
[小林章彦,デジタルアドバンテージ]
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「Windows 10 The Latest」のインデックス

連載目次
機能更新プログラム「Windows 10 2022 Update」では何が変わった?
機能更新プログラム「Windows 10 2022 Update」では何が変わった?
Windows 11に続き、Windows 10にも2022年の機能更新プログラムが提供された。既に新しいOSとしてWindows 11がリリースされている中、Windows 10の機能更新プログラム「Windows 10 2022 Update(バージョン22H2)」はどういった更新内容となっているのだろうか?

目次

Windows 10 2022 Updateには追加機能はなし?
Windows 10 May 2021 Updateは2022年12月13日でサポート終了
Windows 10 2022 Updateへの更新方法
元のバージョンに戻す場合は10日以内に「前のバージョンのWindows 10に戻す」を実行

 Windows 11に続き、Windows 10にも2022年の機能更新プログラム「Windows 10 2022 Update(バージョン22H2)」の提供が開始された(Windows 11 2022 Updateについては「年に1度の大型アップデート「Windows 11 2022 Update(バージョン22H2)」にアップデートする方法と主な変更点」参照のこと)。

 本稿では、提供されたWindows 10 2022 Updateの概要ならびにWindows 10のサポート期間について取り上げよう。
Windows 10 2022 Updateには追加機能はなし?

 これまでWindows 10は、春と秋の年に2回、機能更新プログラムの提供が行われてきたが、Windows 11の提供開始とともに、年1回の提供に変更になった。今回提供開始となった「Windows 10 2022 Update」は、この機能更新プログラムの2022年版ということになる。

 ただ、MicrosoftのWindows IT Pro Blog「IT tools to support Windows 10, version 22H2」には、「Windows 10, version 22H2 is a scoped release focused on quality improvements to the overall Windows experience in existing feature areas such as quality, productivity, and security.(Windows 10バージョン22H2は、品質、生産性、セキュリティなどのWindowsエクスペリエンス全体の品質向上に焦点を当てたリリースである)」と書かれているように、機能更新プログラムとはいえ、新機能は実装されていない。大型の累積的なセキュリティ更新プログラムともいえる内容となっている。

 そのためか、原稿執筆時点、Microsoftドキュメント「Windows 10バージョン 22H2」で報告されている不具合は、「更新プログラムのインストールに失敗し、0x800f0922 エラーが表示される場合があります」の1件のみとなっている。この不具合は、Windows 11でも発生しているセキュアブートに関するもので、UEFI BIOSを更新することで解消できる可能性があるとしている。このように不具合が少ないことから、早々にアップデートしても問題なさそうだ。
Windows 10 May 2021 Updateは2022年12月13日でサポート終了

 Windows 10のサポートは、2025年10月14日に終了することが明らかになっている。しかし、これは機能更新プログラムを適用し、最新状態していた場合だけだ。例えば、Windows 10 Home/Proの場合、2020年10月20日に提供開始となった「Windows 10 October 2020 Update(バージョン20H2)」は2022年5月10日に既にサポートが終了しているし、2021年5月18日に提供開始となったWindows 10 May 2021 Update(バージョン21H1)は2022年12月13日にサポートが終わる予定だ。

売上1兆円を目指す「在宅介護テック企業」とは?

 サポートが終了したバージョンもしくは終了が近いバージョンを利用している場合は、そろそろサポート期間内のWindows 10 November 2021 Update(バージョン21H2)かWindows 10 2022 Update(バージョン22H2)へのバージョンアップを行った方がよいだろう。もちろん、Windows 11に対応したPCを利用しているのであれば、Windows 11へのアップグレードを検討してもよいだろう。

バージョン 提供開始日 サポート終了日(Home/Pro) サポート終了日(Enterprise/Education)
October 2020 Update(バージョン20H2) 2020年10月20日 2022年5月10日 2023年5月9日
May 2021 Update(バージョン21H1) 2021年5月18日 2022年12月13日 2022年12月13日
November 2021 Update(バージョン21H2) 2021年11月16日 2023年6月13日 2024年6月11日
2022 Update(バージョン22H2) 2022年10月18日 2024年5月14日 2025年5月13日
Windows 10のサポート終了日
Windows 10の各バージョンのサポート期間
Windows 10の各バージョンのサポート期間

 Windows 10の各バージョンのサポート期間は提供開始から18カ月が基本となっている。ただ、Enterprise/Educationについては秋の機能更新プログラムが30カ月と長くなっている。そのため、Windows 10 2022 Updateのサポート終了は、Home/Proが2024年5月14日、Enterprise/Educationが2025年5月13日に予定されている。

 Microsoftは、「2025年10月14日まで、少なくとも1つのWindows 10リリースを引き続きサポートする」としていることから、Windows 10 2022 Updateのサポートが延長されるか、もしくはサポート終了まであと1つの機能更新プログラムの提供が行われそうだ。

Windows 10 2022 Updateへの更新方法

 Windows 10 2022 Updateにアップデートする方法をまとめておこう。

Windows Updateで更新する方法

 既にWindows Updateでの配信が開始されているので、[Windowsの設定]アプリを起動し、[更新とセキュリティ]-[Windows Update]画面を開き、[更新プログラムのチェック]ボタンをクリックすると、オプションの更新プログラムとして「Windows 10, バージョン22H2の機能更新プログラム」が表示されるので、[ダウンロードしてインストール]リンクをクリックすればよい。

 機能更新プログラムのダウンロードとインストールが行われ、再起動が要求されるので、[今すぐ再起動する]ボタンをクリックして再起動を行えばよい。
Windows Updateで2022 Updateに更新する(1)
Windows Updateで2022 Updateに更新する(1)
[Windowsの設定]アプリを起動し、[更新とセキュリティ]-[Windows Update]画面を開く。オプション欄に「Windows 10, バージョン22H2の機能更新プログラム」が表示されていない場合は、[更新プログラムのチェック]ボタンをクリックして、チェックを行う。「Windows 10, バージョン22H2の機能更新プログラム」が表示されたら、[ダウンロードしてインストール]をクリックする。


Windows Updateで2022 Updateに更新する(2)
Windows Updateで2022 Updateに更新する(2)
適用が終了すると、再起動が促されるので、[今すぐ再起動]ボタンをクリックして再起動を行う。


Windows Updateで2022 Updateに更新する(3)
Windows Updateで2022 Updateに更新する(3)
[Windowsの設定]アプリの[システム]-[詳細情報]画面を開き、「Windowsの仕様」欄を見ると、バージョンが「22H2」になっていることが確認できる。
Windows 10更新アシスタントを使って更新する方法 』

AI処理で「100万円スパコン」使ってみた GPUからの移行は手間? 対話AIベンチャーが手応え明かす

AI処理で「100万円スパコン」使ってみた GPUからの移行は手間? 対話AIベンチャーが手応え明かす
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2103/02/news007.html

『今、日本国内のスーパーコンピュータ事業が熱い。スパコンの性能を競う世界ランキング「TOP500」で1位(2020年11月時点)を獲った「富岳」や、省電力ランキング「Green500」で1位(20年6月時点)の「MN-3」はいずれも日本の製品だ。こうしたスパコンは大規模な物理演算などに使われるため、基本的には研究機関などが大きなプロジェクトで利用することになる。

 こう聞くと、多くの研究者やプログラマーにとっては縁遠いものと考えがちだが、最近は状況が変わってきた。スパコンの老舗メーカーであるNECが、並列計算を得意とするスパコン「SX-Aurora TSUBASA」のプロセッサ「Vector Engine」(ベクトルエンジン、VE)の単体販売を21年1月に始めたのだ。

NECの最新ベクトルプロセッサ「SX-Aurora TSUBASA Vector Engine」

 デスクトップサイズのタワー型サーバにVEを収めた小型モデルも18年から販売しているが、VE単体では価格が114万4000円(税別)とさらに低廉化。「100万円スパコン」と見出しにつけた報道もあり、注目を集めている。

 NECのSXシリーズはJAMSTEC(国立研究開発法人海洋研究開発機構)が運用するスパコン「地球シミュレータ」にも代々採用されており、21年3月に運用を始める次世代モデルはVEを5,472台搭載する予定だ。そんなVEを、大学の1研究室や中小企業が保有して自由に使える時代が来ている。

 しかし、こんな疑問もあるかもしれない。「これまでの計算環境と違うと、プログラムの移植にも手間がかかって使いこなしが難しいのではないか」──。

 すでにGPUからVEにAI処理を移行した、対話AIベンチャー ウェルヴィルの樽井俊行CTOはこう話す。「コードを修正することなくそのまま動き、計算も高速化できました」

 VEの使い勝手や有力な応用先について、樽井CTOに話を聞いた。

SX-Aurora TSUBASAに替えるだけで強化学習を高速化 コードの変更は一切なし

 ウェルヴィルは2018年に創業したAIベンチャー。樽井CTOは前職で基幹業務システム向けのソフトウェアの開発に長く携わっており、中でも自然言語処理を2010年ごろから担当していた。

ウェルヴィルの樽井俊行CTO

 創業以来、対話エンジンを主力製品としてパートナーと研究開発を進めている。特に東京大学医学部との連携が密で、工学系研究科と医学系研究科で教授を務める鄭(てい)雄一氏を顧問に迎え、自由な対話を可能にするエンジンを開発している。そのため、会社も東大医学部の研究棟内にある。

 樽井CTOがSX-Aurora TSUBASA(VEを1基搭載するエッジモデル)の応用先に選んだのは、コンテナへの荷物積み込みの最適化と、自由対話エンジンの計算全般だ。

 コンテナへの積み込みは深層強化学習(Deep Q Network)を使い、重い荷物を下に、軽い荷物を上に配置しながらできるだけ隙間なく荷物を詰め込むよう学習するプログラムをPythonで実装していた。重めのAI処理であることから、これをまずベンチマークに選んだと樽井CTOは話す。

 従来は法人向けGPUで計算を実行していたが、ハードウェアをSX-Aurora TSUBASAに変更。その結果、約1.5倍高速に計算を完了できた。

 「もともとの計算自体が数時間という単位でかかるものなので、1.5倍は相当な時間短縮になります」(樽井CTO)

荷物の積み込み最適化にSX-Aurora TSUBASAを利用したら学習速度が1.5倍に

 移植の際、プログラムのコードは一切変更しなかった。プログラムでは機械学習フレームワークの「TensorFlow」を利用していたが、NECがSX-Aurora TSUBASAでもこれらを使える環境を用意。

(参考:https://github.com/sx-aurora-dev/tensorflow)

 もともとNECのSXシリーズはSX-Aurora TSUBASA世代になってからLinux OS上での運用が可能になったため、GPUなどを使う従来の開発環境とは互換性が高い。こうした背景が、プログラムの修正なしの移植を可能としている。

 「GPUを使う際とは違う何かをする必要は全くありませんでした。例えば機械学習の入門書通りにプログラムを書いたとしても、そのままで動くと思います」(同)

ベクトルエンジンはなぜ速い?

 GPUもVEも、並列計算が得意な演算ユニットではある。GPUは画像処理の文脈から、今になっては一般的な並列計算にも利用されるようになっているが、VEは大規模な流体計算や気象の計算といった並列計算に以前から使われてきた。

 ベクトルエンジン自体も「ベクトル型」という命令方式で、複数の演算を一度に行えるよう作られている。メモリ帯域幅が大きいのも特長だ。最大1.53TB/sというスペックはPCIeボードサイズの他社の現行のフラグシップアクセラレータと比べても高速で、「世界トップクラスのアクセス性能」(NEC)としている。高い演算性能があっても、メモリ帯域が狭いとメモリと演算ユニット間のデータ転送でボトルネックになりうる。ベクトルエンジンを搭載するSX-Aurora TSUBASAは演算性能とメモリ帯域幅を両立することで効率的な計算を実現しているといえる。

 現在のAIが発展している要因の一つには「計算リソースの充実」が挙げられる。AIの計算は基本的に複数のノード(ニューロン)を同時に更新するため、並列計算が得意なSX-Aurora TSUBASAはAI処理にも向いているというわけだ。

自然言語処理もSX-Aurora TSUBASAで高速に 非接触の接客や自動問診システムへ応用目指す

 貨物積み込みの最適化でSX-Aurora TSUBASAの感触を得た樽井CTOが次に試したのは、同社のメイン技術である自然言語処理への適用だ。

 自然言語処理は強化学習ほど並列計算が多く出てくるわけではない。また、バッチ的に一度に数時間かかる重い処理とは異なり、ウェルヴィルの開発する言語モデルはコンマ数秒で応答するリアルタイムのシステムだ。

 そんなリアルタイムの言語処理システムを丸ごとSX-Aurora TSUBASAで実行したところ、AI的な処理ばかりではないにもかかわらず約8%の高速化を実現できたという。

 「処理全体で8%の高速化なので、特に並列計算が多い意味解析の部分に効いているのだと思います」と樽井CTOは話す。

 ウェルヴィルはSX-Aurora TSUBASAを活用して高速化した言語処理システムを、非接触の接客システムや事前問診システムなどに応用していきたい考えだ。

ウェルヴィルの業務向け対話エンジンを積んだ「AIアバターレジ」

 同社は業務向けの対話エンジンを積んだ製品としては「AIアバターレジ」をリリースしている。これは画面上に映ったアバターが接客し、画面に商品を映しながら客の要望を聞くことで注文を受け付けるシステムだ。開発時期の関係から本製品はGPUで計算しているものの、今後業務向け対話エンジンを実装するに当たってはSX-Aurora TSUBASAを使っていくとしている。

ベクトルエンジンの有効な応用先は?

 対話エンジンがメインの同社だが、東大とはさまざまなプロジェクトを共同研究している。中でも「汎用人工知能を作るプロジェクト」ではベクトル型に向いていると考える処理が多く出てくるため、SX-Aurora TSUBASAを使えば高速化できそうだと樽井CTOはみている。

 「ここまで使ってみた感覚では、ど真ん中で有効なのはやはり強化学習ですね」と樽井CTO。具体的な適用先には貨物積み込みのような最適化計算や、自動運転などが挙げられるという。

 もっとも、特に深層強化学習に関していえば人間を破った囲碁AI「AlphaGo」などにも使われている技術であることから、ポテンシャルは非常に高いといえる。どう使いこなすかは各企業や研究者のアイデア次第だろう。

SX-Aurora TSUBASA使いとしては“異端児” NEC「こんな例が出てくるのが共創の意義」

 NECによれば、SX-Aurora TSUBASA Vector Engine(ベクトルエンジン)はすでに1万7000枚が売れており、さまざまな研究機関や大学施設、企業などに導入されているという。多くは、JAMSTECの地球シミュレータのように流体や気象などの数値シミュレーションに使われているため、いわば「重い処理の高速化」に役立てられている。

NECの浅田さん(AIプラットフォーム事業部マネージャー)

 そんな中、リアルタイムに応答する言語処理システムにVEを使ったウェルヴィルはある意味“異端児”といえる。

 「われわれも想像していなかった、こんな応用例が出てくるのがまさにパートナーと共創する意義なのです」と、NECの浅田さん(AIプラットフォーム事業部マネージャー)は話す。

パートナーとの共創で、NECだけではできない領域もカバーしていく

 樽井CTOはSX-Aurora TSUBASAを使う中でこんな要望も持ったという。「クラウドサービスでの提供はありませんか?」

 「サービスによっては物理的に置く場所に制限もあります。ホスティングサービス、もしくはクラウドコンピューティングサービスなどが出てくると、さらに柔軟に使えそうです」(樽井CTO)

 これについては「間もなくご提供できます」と浅田さん。現在パートナー企業とともにホスティングサービスを準備中だ。これも、SX-Aurora TSUBASA Vector Engine単体やエッジモデルなど、SX-Aurora TSUBASAを柔軟な形でパートナーに提供できるようになったからこその取り組みだ。

 SX-Aurora TSUBASA Vector Engine単体の販売が20年11月に始まり、クラウドサービス開始も間近に迫るSX-Aurora TSUBASA。樽井CTOのような使い手の“異端児”は、これからどんどん増えそうだ。』

NEC SX-Aurora TSUBASA

NEC SX-Aurora TSUBASA
https://ja.wikipedia.org/wiki/NEC_SX-Aurora_TSUBASA

『SX-Aurora TSUBASAはNECのベクトル型スーパーコンピュータシリーズであるSXシリーズの、2017年に発売されたモデルグループである[1]。SX-ACE(SX-10相当)まではいずれも専用設計のインタフェースで、バックプレーンにベクトルノードや管理ノードなどが接続されていたが、このモデルグループでは「ベクトルエンジン」をPCI Expressカードとし、管理側の「ベクトルホスト」を同社の「スカラ型HPC」などと呼んでいるx86クラスタ機系統のものとしている[2][3]。このため最小構成(ベクトルカード1枚のA100)では、タワー筐体のデスクサイドPC状の空冷機となっている。また、2020年には水冷式とすることで高密度化・高性能化した機種を発表、最上位機種を置き換えた。[4]

ベクトルエンジンのベクトルプロセッサは、カード1枚に1個のプロセッサモジュールが搭載されている。1個のプロセッサモジュールには、1枚のプロセッサチップと、6枚のHBM2メモリチップが搭載されている[5]。1枚のプロセッサチップに、ベクトル演算プロセッサが8コア搭載されている。プロセッサモジュールは、1.6GHz のクロック周波数で動作し、コアあたり 307 GFLOPSで、メモリ帯域は 150GB/s である。以上の諸元により、1枚のカードで 2.45 TFLOPS の理論性能と 1.2TB/s のメモリ帯域となっている[6]。

OSについても前述のシステム構成の変更にともない、SUPER-UXからカスタム版Linux系へと変更された(OSが関わるのは管理側であり、計算システムとしてはあまり関係は無い)。システムソフトウェアは従来と(あるいは競合する他のHPCシステムと)同様に、ベクトルコンパイラや分散並列化ソフト、分散・並列ファイルシステム、ジョブスケジューラなど。

ローエンドからハイエンドの順で展開を述べると、タワー筐体で空冷の A100システム、ラックマウントの A300シリーズ(2, 4, 8プロセッサ)、そして64プロセッサ以上は従来と同様なラック型で液冷の計算センター用となり、1ラックあたりの理論性能は 156TFLOPS であるとしている。

Supercomputing 2019 にてアップグレードが発表された[7]。最上位のベクトルエンジン Type 10AE では動作周波数 1.584GHz 、コアあたり 304GFLOPS で、8コアのベクトルプロセッサにつき、倍精度の理論演算性能 2.43TFLOPS 、メモリ帯域1.35TB/s となっている[8]。

主な採用事例

2019年6月、ドイツ気象庁の気象予測システム[9]、高エネルギー加速器研究機構と国立環境研究所に採用されたと発表[10]。

2020年9月、当コンピュータを採用した次世代地球シミュレータを受注したと発表[11]。2021年3月より実運用開始[12][13]。

ハイライト – 2022 年 11 月TOP500は今回で60回目。

ハイライト – 2022 年 11 月
TOP500は今回で60回目。
https://www.top500.org/lists/top500/2022/11/highs/

 ※ Thinkに書かれていたリンクを辿って、飛んだ…。

 ※ 注目したのは、コレ…。

 ※ 使われている「プロセッサ(CPU)」の種類の一覧だ…。

 ※ 「NEC Vector Engine」ってのに、注目した…。

 ※ ノーマークだったんで、調べた…。

『(※ 翻訳は、Google翻訳。)

米国テネシー州オークリッジ国立研究所の Frontier システムは、依然として TOP500 で第 1 位のシステムであり、1 エクサフロップ/秒を超える HPL 性能が報告されている唯一のシステムです。Frontier は 6 月の上場で、1.102 エクサフロップ/秒の HPL スコアでポールポジションを米国に戻しました。

1.102 EFlop/s の HPL スコアで、オークリッジ国立研究所 (ORNL) の Frontier マシンは、2022 年 6 月のリストで到達したスコアを改善しませんでした。とはいえ、2 位の勝者が獲得した HPL スコアを Frontier がほぼ 3 倍にしたことは、依然としてコンピューター サイエンスにとって大きな勝利です。その上、Frontier は、混合精度計算のパフォーマンスを測定する HPL-MxP ベンチマークで 7.94 EFlop/s のスコアを示しました。Frontier は HPE Cray EX235a アーキテクチャに基づいており、AMD EPYC 64C 2GHz プロセッサに依存しています。このシステムには 8,730,112 個のコアがあり、電力効率は 52.23 ギガフロップス/ワットです。また、データ転送にはギガビット イーサネットを使用します。

トップの座は、日本の神戸にある理化学研究所計算科学研究センター (R-CCS) の富岳システムによって、2 年連続で保持されていました。442 Pflop/s の HPL ベンチマーク スコアで、Fugaku は現在 2 位にランクされています。

フィンランドの EuroHPC/CSC の LUMI システムは、昨年 6 月にリストの 3 位に入りました。再び 3 位にランクインしましたが、システムのアップグレードによりサイズが 2 倍になりました。HPL スコアが 309 Pflop/s に向上したことで、ヨーロッパ最大のシステムであり続けています。

リストのトップを飾った唯一の新しいマシンは、イタリアのボローニャで開催された EuroHPC/CINECA の No. 4 Leonardo システムでした。このマシンは、1,463,616 コアで .174 EFlop/s の HPL スコアを達成しました。

Top10 のシステムの概要を以下に示します。

フロンティアはTOP500でNo.1のシステムです。この HPE Cray EX システムは、1 エクサフロップ/秒を超える性能を持つ最初の米国のシステムです。米国テネシー州のオークリッジ国立研究所 (ORNL) に設置され、エネルギー省 (DOE) 向けに運用されています。現在、8,730,112 コアを使用して 1.102 エクサフロップ/秒を達成しています。新しい HPE Cray EX アーキテクチャは、HPC および AI 向けに最適化された第 3 世代 AMD EPYC™ CPU と、AMD Instinct™ 250X アクセラレーター、および Slingshot-10 相互接続を組み合わせています。

富岳は現在、日本の神戸にある理化学研究所計算科学研究センター (R-CCS) に 2 番目のシステムが設置されています。7,630,848 個のコアがあり、442 Pflop/s の HPL ベンチマーク スコアを達成できました。

アップグレードされた LUMI システム、フィンランドの CSC の EuroHPC センターに設置された別の HPE Cray EX システムは、309.1 Pflop/s のパフォーマンスで第 3 位です。European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU) は、ヨーロッパのリソースをプールして、ビッグデータを処理するための最高級のエクサスケール スーパーコンピューターを開発しています。汎ヨーロッパのプレ エクサスケール スーパーコンピューターの 1 つである LUMI は、フィンランドのカヤーニにある CSC のデータ センターにあります。

新しい No. 4 システム Leonardo は、イタリアの CINECA にある別の EuroHPC サイトに設置されています。これは、メイン プロセッサとして Xeon Platinum 8358 32C 2.6GHz、アクセラレータとして NVIDIA A100 SXM4 40 GB、相互接続としてクアッドレール NVIDIA HDR100 Infiniband を備えた Atos BullSequana XH2000 システムです。174.7 Pflop/s の Linpack 性能を達成しました。

米国テネシー州のオークリッジ国立研究所 (ORNL) で IBM が構築したシステムである Summit は、HPL ベンチマークで 148.8 Pflop/s のパフォーマンスを達成し、現在世界第 5 位にランクされています。 TOP500リスト。Summit には 4,356 のノードがあり、それぞれに 22 コアの Power9 CPU が 2 つと、それぞれ 80 のストリーミング マルチプロセッサ (SM) を備えた 6 つの NVIDIA Tesla V100 GPU が収容されています。ノードは、Mellanox デュアルレール EDR InfiniBand ネットワークで相互にリンクされています。

ランク サイト システム コア Rmax (TFlop/秒) Rpeak (TFlop/s) 電力 (キロワット)
1 DOE/SC/オークリッジ国立研究所
米国 フロンティア- HPE Cray EX235a、AMD Optimized 第 3 世代 EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11
HPE 8,730,112 1,102.00 1,685.65 21,100
2
理化学研究所 計算科学研究センター スーパーコンピュータ富岳 – スーパーコンピュータ富岳、A64FX 48C 2.2GHz、Tofu インターコネクト D
富士通 7,630,848 442.01 537.21 29,899
3 EuroHPC/CSC
フィンランド LUMI – HPE Cray EX235a、AMD 最適化第 3 世代 EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11
HPE 2,220,288 309.10 428.70 6,016
4 EuroHPC/CINECA
イタリア Leonardo – BullSequana XH2000、Xeon Platinum 8358 32C 2.6GHz、NVIDIA A100 SXM4 40 GB、クアッドレール NVIDIA HDR100 Infiniband
Atos 1,463,616 174.70 255.75 5,610
5 DOE/SC/オークリッジ国立研究所
米国 Summit – IBM Power System AC922、IBM POWER9 22C 3.07GHz、NVIDIA Volta GV100、デュアルレール Mellanox EDR Infiniband
IBM 2,414,592 148.60 200.79 10,096
6 DOE/NNSA/LLNL
米国 Sierra – IBM Power System AC922、IBM POWER9 22C 3.1GHz、NVIDIA Volta GV100、デュアルレール Mellanox EDR Infiniband
IBM / NVIDIA / Mellanox 1,572,480 94.64 125.71 7,438
7
中国 無錫の国家スーパーコンピューティングセンター Sunway TaihuLight – Sunway MPP、Sunway SW26010 260C 1.45GHz、Sunway
NRCPC 10,649,600 93.01 125.44 15,371
8 DOE/SC/LBNL/NERSC
米国 Perlmutter – HPE Cray EX235n、AMD EPYC 7763 64C 2.45GHz、NVIDIA A100 SXM4 40 GB、Slingshot-10
HPE 761,856 70.87 93.75 2,589
9 エヌビディア コーポレーション
米国 Selene – NVIDIA DGX A100、AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz、NVIDIA A100、Mellanox HDR Infiniband
Nvidia 555,520 63.46 79.22 2,646
10
中国 広州にあるナショナル スーパー コンピューター センター Tianhe-2A – TH-IVB-FEP クラスター、Intel Xeon E5-2692v2 12C 2.2GHz、TH Express-2、Matrix-2000
NUDT 4,981,760 61.44 100.68 18,482
米国カリフォルニア州ローレンス リバモア国立研究所のシステムである Sierra は、第 5 位です。そのアーキテクチャは、第 4 位の Systems Summit と非常によく似ています。2 つの Power9 CPU と 4 つの NVIDIA Tesla V100 GPU を備えた 4,320 ノードで構築されています。Sierra は 94.6 Pflop/s を達成しました。
Sunway TaihuLight は、中国の National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology (NRCPC) によって開発され、中国の江蘇省無錫にある National Supercomputing Center にインストールされたシステムで、93 Pflop/s で第 6 位にリストされています。
7 位の Perlmutter は、HPE Cray “Shasta” プラットフォームに基づいており、AMD EPYC ベースのノードと 1536 の NVIDIA A100 アクセラレーション ノードを備えた異種システムです。Perlmutter は 64.6 Pflop/s を達成
現在第 8 位の Selene は、米国の NVIDIA 社内でインストールされた NVIDIA DGX A100 SuperPOD です。このシステムは AMD EPYC プロセッサに基づいており、加速には NVIDIA A100 を、ネットワークには Mellanox HDR InfiniBand を使用し、63.4 Pflop/s を達成しました。
Tianhe-2A (Milky Way-2A) は、中国の国立防衛技術大学 (NUDT) によって開発され、中国の広州にある国立スーパーコンピューター センターに配備されたシステムで、現在 61.4 Pflop/s で第 9 のシステムとしてリストされています。
リストのハイライト
リストにある合計 179 のシステムが、アクセラレータ/コプロセッサ テクノロジを使用しており、6 か月前の 169 から増加しています。これらのうち 84 は NVIDIA Volta チップを使用し、64 は NVIDIA Ampere を使用し、10 のシステムは 17 を使用しています。

     カウント    システム シェア (%)    Rmax (TFlops)   Rpeak (TFlops)  コア

1 NVIDIA テスラ V100 68 13.6 226,796 443,631 4,688,680
2 NVIDIA A100 22 4.4 264,775 401,042 2,606,176
3 NVIDIA A100 SXM4 40GB 18 3.6 345,414 490,177 3,182,344
4 NVIDIA テスラ V100 SXM2 11 2.2 90,370 180,163 2,031,440
5 NVIDIA A100 80GB 10 2 123,156 163,208 1,044,800
6 NVIDIA A100 40GB 10 2 62,683 101,052 660,740
7 AMD Instinct MI250X 9 1.8 1,525,179 2,261,385 11,713,152
8 NVIDIA テスラ P100 6 1.2 44,731 65,634 905,280
9 NVIDIA A100 SXM4 80GB 4 0.8 25,696 27,245 206,112
10 NVIDIA ボルタ GV100 4 0.8 269,439 362,565 4,408,096
11 NVIDIA テスラ K40 2 0.4 7,154 12,264 145,600
12 NVIDIA 2050 1 0.2 2,566 4,701 186,368
13 NVIDIA テスラ K40m 1 0.2 2,478 4,947 64,384
14 NVIDIA テスラ K40/インテル Xeon Phi 7120P 1 0.2 3,126 5,610 152,692
15 NVIDIA テスラ P100 NVLink 1 0.2 8,125 12,127 135,828
16 NVIDIA H100 80GB PCIe 1 0.2 2,038 5,417 5,920
17 優先ネットワーク MN-Core 1 0.2 2,180 3,348 1,664
18 NVIDIA ボルタ V100 1 0.2 21,640 29,354 347,776
19 NVIDIA テスラ K80 1 0.2 2,592 3,799 66,000
20 インテル Xeon Phi 31S1P 1 0.2 2,071 3,075 174,720
21 ディープ コンピューティング プロセッサ 1 0.2 4,325 6,134 163,840
22 インテル Xeon Phi 5110P 1 0.2 2,539 3,388 194,616
23 NVIDIA テスラ K20x 1 0.2 3,188 4,605 72,000
24 マトリックス-2000 1 0.2 61,445 100,679 4,981,760
Intel は、6 か月前の 77.60% から減少して、TOP500 システムの最大のシェア (75.80%) にプロセッサを提供し続けています。現在のリストにあるシステムの 101 (20.20 %) が AMD プロセッサを使用しており、6 か月前の 18.60 % から増加しています。

リストへのエントリ レベルは 、Linpack ベンチマークで1.73 Pflop/s マークまで上昇しました。

最新のリストの最後のシステムは、以前の TOP500 の 460 位にリストされていました。

すべての 500 の合計パフォーマンスは、6 か月前の 4.40エクサフロップ/秒 (Eflop/秒) から現在は4.86エクサフロップ/秒 (Eflop/秒) で、エクサフロップの壁を超えました。

TOP100 のエントリ ポイントは 5.78 Pflop/s に増加しました。

TOP500 の平均同時実行レベルは、システムあたり189,586コアで、 6 か月前 の182,864から増加しています。

一般的な傾向

国/地域別のインストール:
カウント システム シェア (%) Rmax (TFlops) Rpeak (TFlops) コア
1 中国 162 32.4 514,492 1,132,071 28,865,036
2 アメリカ 127 25.4 2,122,791 3,216,124 27,858,532
3 ドイツ 34 6.8 219,254 331,231 4,030,068
4 日本 31 6.2 624,251 815,667 11,948,484
5 フランス 24 4.8 174,855 251,167 4,052,696
6 イギリス 15 3 64,079 92,564 1,971,888
7 カナダ 10 2 41,208 71,912 845,984
8 韓国 8 1.6 88,683 128,264 1,551,012
9 オランダ 8 1.6 33,959 56,740 547,728
10 ブラジル 8 1.6 46,729 88,176 775,232
11 イタリア 7 1.4 253,229 370,263 2,911,152
12 ロシア 7 1.4 73,715 101,737 741,328
13 サウジアラビア 6 1.2 55,253 98,982 1,798,260
14 スウェーデン 6 1.2 22,501 32,727 355,648
15 オーストラリア 5 1 42,768 60,177 532,416
16 アイルランド 5 1 13,364 26,321 335,360
17 スイス 4 0.8 28,564 38,600 650,260
18 シンガポール 3 0.6 9,038 15,786 234,112
19 ノルウェー 3 0.6 10,225 17,031 312,832
20 インド 3 0.6 10,953 12,082 244,488
21 フィンランド 3 0.6 320,788 443,391 2,584,576
22 ポーランド 3 0.6 10,923 17,099 148,800
23 台湾 2 0.4 11,298 19,563 220,752
24 チェコ 2 0.4 9,589 12,914 163,584
25 ルクセンブルク 2 0.4 12,807 18,291 172,544
26 アラブ首長国連邦 2 0.4 9,014 12,165 142,368
27 オーストリア 2 0.4 5,038 6,809 133,152
28 スロベニア 2 0.4 6,918 10,047 156,480
29 スペイン 1 0.2 6,471 10,296 153,216
30 モロッコ 1 0.2 3,158 5,015 71,232
31 ブルガリア 1 0.2 4,519 5,942 144,384
32 タイ 1 0.2 8,146 13,773 87,296
33 ベルギー 1 0.2 2,717 3,094 23,200

HPC メーカー:
カウント システム シェア (%) Rmax (TFlops) Rpeak (TFlops) コア
1 レノボ 160 32 474,002 970,535 14,045,920
2 HPE 101 20.2 2,166,385 3,183,197 27,296,656
3 インスパー 50 10 107,308 264,133 2,481,840
4 アトス 43 8.6 448,918 684,914 7,643,504
5 スゴン 34 6.8 69,322 188,395 2,891,060
6 DELL EMC 18 3.6 112,664 185,685 2,553,828
7 NVIDIA 14 2.8 147,754 186,955 1,465,472
8 NEC 12 2.4 54,659 78,371 728,008
9 富士通 10 2 529,686 676,128 9,200,608
10 メグウェア 6 1.2 16,239 24,491 320,200
11 IBM 6 1.2 201,915 273,679 3,292,832
12 ペンギンコンピューティング株式会社 6 1.2 17,353 24,219 408,792
13 マイクロソフト アズール 5 1 96,410 137,760 883,200
14 アクション 3 0.6 7,994 63,814 178,368
15 ヌート 3 0.6 66,082 108,454 5,342,848
16 株式会社クレイ/日立 2 0.4 11,461 18,250 271,584
17 xフュージョン 2 0.4 3,671 6,965 84,480
18 液体 2 0.4 5,393 7,518 102,144
19 IBM / NVIDIA / メラノックス 2 0.4 112,840 148,759 1,860,768
20 Quanta Computer / 台湾固定ネットワーク / ASUS Cloud 2 0.4 11,298 19,563 220,752
21 ヤンデックス、エヌビディア 2 0.4 37,550 50,051 328,352
22 華為技術有限公司 2 0.4 5,872 9,390 101,184
23 ClusterVision / ハンマー 1 0.2 2,969 4,335 64,512
24 富士通 / レノボ 1 0.2 9,264 15,142 204,032
25 優先ネットワーク 1 0.2 2,180 3,348 1,664
26 スーパーマイクロ 1 0.2 3,700 6,024 85,568
27 アマゾン ウェブ サービス 1 0.2 9,950 15,107 172,692
28 レノボ/IBM 1 0.2 2,814 3,578 86,016
29 NEC/メグウェア 1 0.2 1,968人 2,801 49,432
30 NVIDIA、インスパー 1 0.2 12,810 20,029 130,944
31 PEZY Computing / Exascaler Inc. 1 0.2 1,952人 2,932 1,151,360
32 インテル 1 0.2 5,613 9,794 127,520
33 NRCPC 1 0.2 93,015 125,436 10,649,600
34 アティパ・テクノロジー 1 0.2 2,539 3,388 194,616
35 自作 1 0.2 3,307 4,897 60,512
36 フォーマットsp。z oo 1 0.2 5,051 7,709 47,616

相互接続技術:
カウント システム シェア (%) Rmax (TFlops) Rpeak (TFlops) コア
1 ギガビット イーサネット 233 46.6 2,249,209 3,749,741 32,588,832
2 インフィニバンド 194 38.8 1,633,260 2,452,071 28,025,796
3 オムニパス 36 7.2 156,748 243,120 3,597,140
4 カスタム相互接続 32 6.4 335,259 500,646 22,008,172
5 独自のネットワーク 5 1 489,907 595,115 8,572,928
プロセッサー・テクノロジー:
カウント システム シェア (%) Rmax (TFlops) Rpeak (TFlops)

コア
1 インテル カスケード レイク 150 30 504,558 978,618 11,809,284
2 インテル スカイレイク 149 29.8 445,006 918,257 11,226,804
3 AMD Zen-2 (ローマ) 57 11.4 565,738 779,012 10,846,768
4 AMD Zen-3 (ミラノ) 43 8.6 1,804,705 2,657,099 16,159,200
5 インテル ブロードウェル 26 5.2 84,679 114,615 2,796,860
6 インテル アイス レイク 22 4.4 289,874 435,208 3,225,612
7 インテル ハスウェル 15 3 62,895 165,478 4,190,588
8 インテル Xeon Phi 8 1.6 82,557 158,228 3,583,220
9 力 7 1.4 311,567 417,833 5,081,600
10 インテル IvyBridge 7 1.4 82,953 132,610 5,841,172
11 NECベクトルエンジン 6 1.2 36,488 48,795 161,216
12 富士通アーム 4 0.8 487,341 590,414 8,386,560
13 AMD Zen (ナポリ) 1 0.2 1,746 2,568 145,920
14 シェンウェイ 1 0.2 93,015 125,436 10,649,600
15 ThunderX2 1 0.2 1,833 2,298 143,640
16 X86_64 1 0.2 4,325 6,134 163,840
17 インテル SandyBridge 1 0.2 2,539 3,388 194,616

グリーン500
Green500 プロジェクトのデータ収集とキュレーションは、TOP500 プロジェクトに統合されました。これにより、http://top500.org/submitの単一の Web ページからすべてのデータを送信できます。
ランク TOP500ランク システム コア Rmax (TFlop/秒) 電力 (キロワット) エネルギー効率 (GFlops/ワット)
1 405 Henri – Lenovo ThinkSystem SR670 V2, Intel Xeon Platinum 8362 2800Mhz (32C), NVIDIA H100 80GB PCIe, Infiniband HDR , Lenovo
Flatiron Institute
米国 5,920 2.04 31 65.091
2 32 Frontier TDS – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory
米国 120,832 19.20 309 62.684
3 11 Adastra – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
Grand Equipement National de Calcul Intensif – Centre Informatique National de l’Enseignement Suprieur (GENCI-CINES)
France 319,072 46.10 921 58.021
4 15 Setonix – GPU – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
Pawsey Supercomputing Centre、ケンジントン、西オーストラリア
オーストラリア 181,248 27.16 477 56.983
5 68 Dardel GPU – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
KTH – Royal Institute of Technology
Sweden 52,864 8.26 146 56.491
6 1 フロンティア- HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory
米国 8,730,112 1,102.00 21,100 52.227
7 3 LUMI – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 第 3 世代 EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、HPE
EuroHPC/CSC
フィンランド 2,220,288 309.10 6,016 51.382
8 159 ATOS THX.AB – BullSequana XH2000、Xeon Platinum 8358 32C 2.6GHz、NVIDIA A100 SXM4 40 GB、クアッドレール NVIDIA HDR100 Infiniband 、Atos
Atos
France 25,056 3.50 86 41.411
9 359 MN-3 – MN-Core サーバー、Xeon Platinum 8260M 24C 2.4GHz、Preferred Networks MN-Core、MN-Core DirectConnect 、Preferred Networks
Preferred Networks
Japan 1,664 2.18 53 40.901
10 331 シャンポリオン- Apollo 6500、AMD EPYC 7763 64C 2.45GHz、NVIDIA A100 SXM4 80 GB、Mellanox HDR Infiniband 、HPE
Hewlett Packard Enterprise
France 19,840 2.32 60 38.555

GREEN500 の第 1 位を主張するシステムは、米国の Flatiron Institute のHenriです。合計 5920 個のコアと 2.04 PFlop/s の HPL ベンチマークを使用。Henri は、Intel Xeon Platinum と Nvidia H100 を搭載した Lenovo ThinkSystem SR670 です。

2位は米国ORNLのFrontier Test & Development System (TDS)。合計 120,832 個のコアと 19.2 PFlop/s の HPL ベンチマークを備えた Frontier TDS マシンは、基本的に実際の Frontier システムと同一の 1 つのラックです。

3位はアダストラシステムが獲得した。AMD EPYC および AMD Instinct MI250X を搭載した HPE Cray EX235a システム。

HPCGの結果
Top500 リストには、高性能共役勾配 (HPCG) ベンチマークの結果が含まれるようになりました。

ランク TOP500ランク システム コア Rmax (TFlop/秒) HPCG (TFlop/秒)
1 2 スーパーコンピュータ富岳 – スーパーコンピュータ富岳、A64FX 48C 2.2GHz、TofuインターコネクトD 、 理化学研究所
計算科学研究センター
7,630,848 442.01 16004.50
2 1 フロンティア- HPE Cray EX235a、AMD Optimized 3rd Generation EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、
DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory
米国 8,730,112 1,102.00 14054.00
3 3 LUMI – HPE Cray EX235a、AMD Optimized 第 3 世代 EPYC 64C 2GHz、AMD Instinct MI250X、Slingshot-11 、
EuroHPC/CSC
フィンランド 2,220,288 309.10 3408.47
4 5 Summit – IBM Power System AC922、IBM POWER9 22C 3.07GHz、NVIDIA Volta GV100、デュアルレール Mellanox EDR Infiniband 、
DOE/SC/Oak Ridge National Laboratory
米国 2,414,592 148.60 2925.75
5 4 Leonardo – BullSequana XH2000、Xeon Platinum 8358 32C 2.6GHz、NVIDIA A100 SXM4 40 GB、クアッドレール NVIDIA HDR100 Infiniband 、
EuroHPC/CINECA
イタリア 1,463,616 174.70 2566.75
6 8 Perlmutter – HPE Cray EX235n、AMD EPYC 7763 64C 2.45GHz、NVIDIA A100 SXM4 40 GB、Slingshot-10 、
DOE/SC/LBNL/NERSC
米国 761,856 70.87 1905.44
7 6 Sierra – IBM Power System AC922、IBM POWER9 22C 3.1GHz、NVIDIA Volta GV100、デュアルレール Mellanox EDR Infiniband 、
DOE/NNSA/LLNL
米国 1,572,480 94.64 1795.67
8 9 Selene – NVIDIA DGX A100、AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz、NVIDIA A100、Mellanox HDR Infiniband 、
NVIDIA Corporation
米国 555,520 63.46 1622.51
9 12 JUWELS ブースター モジュール- Bull Sequana XH2000、AMD EPYC 7402 24C 2.8GHz、NVIDIA A100、Mellanox HDR InfiniBand/ParTec ParaStation ClusterSuite 、
Forschungszentrum Juelich (FZJ)
ドイツ 449,280 44.12 1275.36
10 21 Dammam-7 – Cray CS-Storm、Xeon Gold 6248 20C 2.5GHz、NVIDIA Tesla V100 SXM2、InfiniBand HDR 100 、
Saudi Aramco
サウジアラビア 672,520 22.40 881.40
スーパーコンピュータ富岳は、16 PFlop/s で HPCG ベンチマークのリーダーを維持しています。

ORNL の DOE システム Frontier は、14.05 HPCG-Pflop/s で 2 番目の位置を占めています。

3 番目の位置は、3.40 HPCG ペタフロップスのアップグレードされた LUMI システムによって獲得されました。

混合精度計算のパフォーマンスを測定する HPL-MxP (旧称 HPL-AI) ベンチマークで、Frontier は既に 6.86 エクサフロップスを実証しました。HPL-MxP ベンチマークは、混合精度計算の使用を強調することを目的としています。従来の HPC は 64 ビット浮動小数点計算を使用します。今日、32 ビット、16 ビット、さらには 8 ビットなど、さまざまなレベルの浮動小数点精度を備えたハードウェアが見られます。HPL-MxP ベンチマークは、計算中に混合精度を使用することで、はるかに高いパフォーマンスが可能であることを示し (HPL-MxP ベンチマークのトップ 5 を参照)、数学的手法を使用すると、比較すると混合精度手法で同じ精度を計算できることを示しています。ストレート 64 ビット精度で。

ランク

HPL-MxP

サイト

コンピューター

コア

HPL-MxP (Eflop/s)

TOP500ランク

HPL Rmax (Eflop/s)

スピードアップ

HPL 上の HPL-MxP の

1

DOE/SC/ORNL、米国

フロンティア、HPE Cray EX235a

8,730,112

7.942

1

1.1020

7.2

2

EuroHPC/CSC、フィンランド

LUMI、HPE Cray EX235a

2,174,976

2.168

3

0.3091

7.0

3

理化学研究所、日本

富岳、富士通 A64FX

7,630,848

2.000

2

0.4420

4.5

4

EuroHPC/CINECA、イタリア

レオナルド、ブル セクアナ XH2000

1,463,616

1.842

4

0.1682

11.0

5

DOE/SC/ORNL、米国

サミット、IBM AC922 POWER9

2,414,592

1.411

5

0.1486

9.5

TOP500リストについて
今日の TOP500 リストとなったものの最初のバージョンは、1993 年 6 月にドイツで開催された小規模な会議の演習として始まりました。好奇心から、著者は 1993 年 11 月にリストを再訪して、状況がどのように変化したかを確認することにしました。その頃、彼らは何かに夢中になっている可能性があることに気付き、リストの編集を続けることに決めました。これは現在、非常に期待され、注目され、議論の多い年 2 回のイベントです。

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