なぜ日本はGPUのない「富岳」でLLMを研究するのか 外国に後れを取らないための“現実的な理由”（1/2 ページ）

[谷井将人，ITmedia]

　米OpenAIの大規模言語モデル（LLM）・GPT-4は今、世界を大きく塗り替え続けている技術の一つだ。世界各国の企業がこぞってLLMの開発を進めている。特にGAFAなどの巨大企業は、その膨大な資源を使ってすでにいくつものLLMを世に放っている。

富岳

　そんな中、日本では理化学研究所と富士通、東京工業大学、東北大学が、スーパーコンピュータ「富岳」を使ったLLMの研究を今まさに進めている。学習手法の研究からデータの法的な扱いまで幅広く検討し、日本のLLM開発の基盤を作るのが目的だ。

　深層学習といえば、今ではGPUを使うのが一般的になっている。しかし富岳はそのGPUを搭載していない。日本にはGPU搭載スパコンも存在するのに、なぜ富岳を使ってLLMを研究するのか。

富岳にGPUは載っていない

　今回は富士通研究所・コンピューティング研究所の中島耕太所長と白幡晃一さんに、富岳を使ったLLM研究について、その意義を聞いた。富岳は確かにハイスペックなスーパーコンピュータだ。しかし、LLM研究における活用には、それだけでないもっと“現実的な理由”があった。

やりたいのは10の23乗規模の計算　それができるのは？

　LLMの学習には大量の計算が必要になる。では、具体的には何回以上計算すればいいのか。これには一つの答えがあるという。

　その数字が「10の23乗FLOPs」だ。富岳をはじめとするスーパーコンピュータの性能を示すとき「このスパコンの計算速度は○○FLOPsです」のようにいうことがあるが、今回の「FLOPs」は計算速度ではなく計算量を示す単位のこと。平易に書くなら「10の23乗回」となる。10の23乗は日本語でいうと「1000垓」。1兆の1000億倍のことだ。

計算回数が10の23乗回周辺になると急激に性能が上がる（右上）

　中島さんによると、過去の研究の中でLLMには不思議な性質が見つかっているという。LLMの学習を進めていると、しばらくはあまり派手な性能向上が見られないのだが、ある時点でなぜか急に能力が跳ね上がり、それまでできていなかったような処理をできるようになる──それが10の23乗FLOPsだ。

　つまり、LLMを開発するならスーパーコンピュータに1000垓回分の計算をさせることが一つの目標になる。

　「この“急に”ということはある程度重要で、小さな計算量では意味がないということを逆に示している。米OpenAIのLLMのパラメーター数を見てみると、これまでにずいぶんと増えている。賢さを得るために相当に計算量を増やしているのは間違いない」（中島さん）