家富士通の「PHOTONアーキテクチャ」がAI性能を475倍に向上させ、演算のボトルネックを解消
大規模モデルが急速に進化し続ける中、計算コストと処理効率は依然として業界にとって重要な課題となっています。富士通は最近、複雑なシナリオにおける従来のトランスフォーマーモデルの性能上の限界を克服するために設計された、「PHOTON（Top-down Network Parallel Hierarchical Computing）」と呼ばれる新しいアーキテクチャを発表しました。
現在AI分野で主流となっているトランスフォーマーアーキテクチャは、長文や高並行性のマルチクエリタスクをうまく処理できますが、履歴情報を取得するための頻繁なメモリアクセスにより処理速度が低下し、GPUの負荷が増大することがよくあります。富士通の研究チームは、PHOTONアーキテクチャの設計を見直すことで、この課題に対処しました。
PHOTONの最大の強みは、その階層的な処理アプローチにある。 従来のトランスフォーマーが採用するトークンレベルのセグメンテーションの代わりに、PHOTONは意味論的な階層化を導入しており、これにより計算の複雑さを低減しつつ、並列計算を強化しています。さらに、マルチクエリタスクにおいて、このアーキテクチャは意思決定を効率化します。「多数決」または「ベストチョイス」戦略を用いることで、結論に達するために必要な推論は1回だけで済みます。
テスト結果によると、パラメータ数が 6 億、9 億、12 億の小規模モデルにおいて、PHOTON は非常に高いスループットと極めて低いメモリ使用量を実現しています。 12億パラメータのモデルでは、マルチクエリ性能が主流のTransformerアーキテクチャの475倍に達し、リソーススケジューリングの効率が大幅に向上しています。
このアーキテクチャは 1 回の反復あたりの KV キャッシュ要件が少ないため、システムはより多くの反復を処理できます。これは、多くの I/O プロセスを管理するインテリジェントエージェントシステムにとって、大幅なパフォーマンス向上となります。一部の品質指標ではわずかなトレードオフが見られますが、PHOTON の計算効率の飛躍的な向上により、AI の運用コストを削減するための有望な技術的ソリューションとなっています。
富士通は現在、このアーキテクチャの応用を積極的に推進しており、コアアルゴリズムの革新を通じて、将来のインテリジェントなシナリオに対して、より軽量かつ効率的な基盤サポートを提供することを目指しています。
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