コンピューティングの進化

私の所有した最初の“コンピューター”は計算尺でした。本日の標準では私のペンは端末装置で、計算尺はコンピュータエージェントでした。今では笑い話ですが、その計算尺は私の目的に適っていました。ビジネスの世界では、サーバーベースの計算が大流行していました。初期のシステムは最初の集中コンピューティングアーキテクチャの一部を表していました。端末をネットワークに接続することで、サーバーの計算リソースとストレージリソースにアクセスし、ネットワーク上の他のユーザーと通信することができます。 

しかし、今日の一般的な計算パラダイムは静的ではありませんでした。1980年代と1990年代までに集中化されたアーキテクチャは廃れかけてました。手頃な価格のパーソナルコンピュータが登場したことにより、ユーザーはそれぞれ独自のコンピューティング環境を構築できます。インターネットの台頭により、世界的な接続がもたらされましたが、ほとんどの計算タスクは個々のPCに限定されていました。 

最終的に、高度に分散されたアーキテクチャはラップトップ、様々な種類のモバイルデバイス、スマートフォンの普及とともに可動式へと変化しました。しかしモバイルデバイスの性能が向上していくにつれ、計算やストレージの要件が急速に多様化しました。それらニーズに応えるため、設計者は事実上無制限のリソース、高い信頼性で低コストタスクをクラウドへと移し始めました。こうして、再びアーキテクチャは集中型モデルへと戻っていったのです。

今日、クラウドによって集中型の計算、インテリジェンス、ストレージが可能になりました。それは、ビジネスが高いレベルの計算や分析を行う場所です。オラクルを例に挙げます。オラクルをクラウドで起動する会社は、PCを使用して結果の解釈と分析を行います。ある程度まで、集中型計算の形は残るでしょう。未来のインテリジェントな都市では、たとえば、一部のデバイスは常にクラウドに接続している必要があります。変化する交通パターンを管理する信号、誰かが近くにいるときのみ点灯する街灯、需要の増減に応じて調整される電力・通信グリッドなどを思い浮かべてください。

新しいトレンドとして、分散アーキテクチャに戻る傾向になりつつあります。エッジ上のIoTデバイスがますます高性能になるにつれ、迅速にリクエストに対応する必要があります。これらの新しいデバイスは、スマートホーム、スマートファクトリー、スマートシティで使用され、ニーズの変化に応じて機能をカスタマイズするため音声や顔認識・検出などの技術を採用します。機械学習とAI技術を適用することにより、これらのデバイスは自主的に動作し、環境の変化に基づき動作を変更することができます。無人自動車を例に挙げると、スマートな都市では動作方法で入力を受信するためクラウドに移すことはありません。停止標識や赤信号が検出されると、車を止めなければならないことを認識します。自主的に意思決定を行うこの能力は、新しいタイプのエッジインテリジェントデバイス全体の特長です。

そのためには何が必要でしょうか？これらのタスクを実現し独立して動作するために、これらの新しいデバイスは高度な処理能力、速度とメモリ、超低消費電力で、これらの機能を小型に統合する能力が必要となります。さらに、車がブレーキをするか加速するか瞬時に判断するため、レイテンシを最小限にするリソースが必要です。

当社のモバイル分野における成功と低消費電力・小型半導体に関する専門知識、独自のFPGAファブリックの設計柔軟性は、これらのニーズを満たす唯一の地位を築きあげました。加えて、グルーロジック、I / O拡張、ブリッジ、組み込みビデオに関する基本的なクラウド接続の長い歴史は、競合他社にはない大きな強みを提供します。次世代のエッジインテリジェントデバイスの開発において、ラティスの活躍にご期待ください。