Chiptip Technology（チップティップ・テクノロジー）はチップ（chip）の端（tip）のエキスパートです。Chiptip Technologyはコンピュータ・チップ同士をつなぎ、それを極めることに大きな価値があると考えています。今日はこれがどういうことなのかをご説明します。

一番有名なコンピュータ・チップはCPUです。あなたがコンピュータに詳しくない人でも、CPUという言葉は聞いたことがあるかもしれません。CPUはコンピュータの脳のような存在で、あなたのパソコンやスマートフォンなど、世の中のコンピュータのほとんどで中心的な役割を担っています。CPUの性能は、数十年に渡って2年ごとに1.5倍〜2倍という凄まじいスピードで処理速度が向上してきました。こんにちのコンピュータの隆盛はCPUの発展に負うところが大きいのです。

一方、実は近年のCPUの性能向上は昔に比べて遅くなってきています。これはコンピュータ・チップの材料であるシリコンの物理的な性質によるもので、年々CPUの性能向上は難しくなっていっているのです。ところが人々が扱うデータはそんなことお構いなしに年々増え続けています。特に、大量のデータが集まるデータセンターでは、増え続けるデータに対処するために大量のCPUを導入してきました。CPUの性能向上が鈍る今、研究者やコンピュータ・エンジニアがより高速・高効率な処理方法を編み出すため、日夜格闘しています。

データセンターにおけるそのような課題の解決策の一つが、「新しいコンピュータ・チップの導入」です。コンピュータ・チップには様々なものがありますが、CPUの次に有名なのはGPUでしょう。他にも最近使われ始めて入るものにはFPGAやAI専用チップなどがあります。このようなコンピュータ・チップは、CPUとは異なるそれぞれの原理で動きますが、基本的には特定のアプリケーション領域に合った計算アーキテクチャを持つことで、CPUよりも効率的に計算することができます。

特定のアプリケーション領域に合ったアーキテクチャを持ったコンピュータ・チップの欠点は、「柔軟な処理ができなくなってしまうこと」です。CPUは基本的にどんな計算や処理もできますが、他のコンピュータ・チップは得意な処理以外はとても効率が悪かったり、そもそも全くできません。そのかわり、得意な処理になればCPUよりも遥かに効率よく処理できるのです。

このような新しいコンピュータ・チップをデータセンターに導入しようとした際に困ることがあります。それはデータセンターがCPUを使うことを前提としているため、それ以外のコンピュータ・チップを導入しても、効率よく使うことが非常に難しいのです。全てがCPUだったときにはこの処理をどのCPUに割り当ててもそれほど性能は変わりませんでした。しかしそれぞれのコンピュータ・チップが得意な分野を持っていると、うまくそれらのチップの間で役割を割り振ったり、チップ間のデータのやりとりを工夫しなければいけません。

これは一見簡単そうに聞こえるかも知れませんが、高度なスキルを必要とする作業です。新しいコンピュータ・チップの性能を引き出すためには、そのチップがどのような仕組みで計算するのかを理解している必要があったり、そのチップ特有の操作方法を身に付ける必要があります。

また、ビックデータ解析をしたことある人なら操作ができるかもしれませんが、データセンターで多数のコンピューターチップを使って処理をしようと思った時、データが置いてあるストレージからコンピュータ・チップにどのようにデータを持ってくるか、またコンピュータ・チップ間でどのようにデータを移動するか、ということが大変重要になります。CPUだけを使っている時でもこれは難しい問題でしたが、様々な種類のコンピューターチップ使うとなると、これはさらに難しい問題になります。

ここまで説明すると、ようやくチップとチップの間をつなぐことの重要性がお分かりいただけるのではないかと思います。データセンターで使われ始めている新しいコンピュータ・チップを最適につなぎ、ビッグデータ解析のために使いこなすのは一部の研究者やエンジニアのみに可能な高度なスキルです。Chiptip Technologyでは、そのようなスキルがなくても新しいコンピュータ・チップを大量に使うことを可能にし、ユーザによる高速・高効率なビッグデータ処理を手助けします。