前回書いた記事では、インテルの製品開発チームを紹介したが、今回はCPUの進化について。
今回のテーマとねらいは最後に書きます。
前回も載せた記事（後藤弘茂のWeekly海外ニュース Cell B.E.と似て非なるLarrabeeの内部構造）によると、Pentium MやIntel Core(2)、そして、Atom、Larrabeeは、先祖返り現象が見れるということだ。
Pentium 4以降「ポラックの法則」によりトランジスタの微細化をしても今までのように消費電力が下がらなくなり、性能向上に限界が見えてきたことだ。その裏でイスラエル・ハイファの開発チームは、Pentiumを基に消費電力当たりの性能比を上げたPentium Mなどを発表した。Pentium 4の限界を予測していたというよりかは、消費電力当たりの性能比に着目していたはイスラエル・ハイファの開発チームの性格といえよう。その性格は私の性格と一致するのでイスラエル・ハイファの開発チームの方が個人的に好きである。
生物やAIなどにも時には「先祖返り」が必要と言われている。それは、CPUにも当てはまることなのだろうか？また、生物やAI、そしてCPUだけではなく、全体に言えることなのではないか？そんなことを思いながら記事を読んでいました。
ここで簡単にAIを紹介する。紹介するAIは、生物の進化の仕組みや生物が持っている機能の仕組みを取り入れている遺伝的アルゴリズム、進化的アルゴリズム、免疫アルゴリズムです。
●遺伝的アルゴリズム
進化論的生物学の交合、交叉、突然変異、淘汰を世代ごとに繰り返し子孫を残す。最後に残った子孫が最良の解とする。
●進化的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムに種の進化、自然淘汰も含み世代ごとに繰り返し子孫を残す。最後に残った子孫が最良の解とする。
●免疫アルゴリズム
生物は、病原体などから身を守るために免疫が備わっている。病原体などから身を守るための手段を利用して最良の解を算出する。
この3つの中では、免疫アルゴリズムが一番複雑で私も現在勉強中なので、説明するのが難しいです。ただ、遺伝的アルゴリズムや進化的アルゴリズムは生物の進化の仕組みを利用していることですが、その時に「局所解」に陥いてしまうと最良の解を算出できない可能性があるということです。生物の進化では、強いものだけが生き残ることができ、強い者だけが子孫を残せる（例えば、サルやライオンなど）。そうすると、似通った同士の子孫が生まれる可能性が高くなり、全体からは偏ったものになってしまう可能性がある。そのことにより、変化が少なくいつまでたっても変わらない解になってしまう。これが、「局所解」である。その為に、生物や生物の仕組みを利用するAIでは、低い確率で遺伝子を突然変異させたりや相手に異物を入れたりする。そのことにより、多様性を行い「局所解」を防ぐ。
さて、CPUの話に戻すとPentium 4が陥ったのが「局所解」と言え、「先祖返り」が「局所解」から出すための方法と言えよう。Pentium Mでは、消費電力を上げる要因（トランジスタの増加）になったHTやパイプラインの階層化を見直した。また、Atomでは、それまでの考え方であったアウト・オブ・オーダーを廃止し、退化ともいえるインオーダーにした。このことによりAtomプロセッサーがサーバーやゲーム機に入る日：テクノロジーの楽屋裏の記事に書かれているように、サーバーも対象に入るようになった。
生物やAIだけではなく、CPUにも見える「局所解」、そして「局所解」から打破すための、「先祖返り」。世間のブームにも見える「局所解」や「先祖返り」を私の視点から述べてみました。
今回のテーマとねらいは次のようでした。
●テーマ
CPUで見る局所解
●ねらい
CPUが陥った局所解から学ぶこと。CPUだけではなく、生物や生物の仕組みを利用したAIを知ってもらい、他に役立てもらう。今後のCPUの方向を知ってもらう。
