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。
関連記事
法的争訟の中でSunoが曲に透かしを入れる
Sunoは、ユーザーがAI生成音楽を作成できるプラットフォームであり、プラットフォームが生成したトラックにラベルを付け、ダウンロードを制限し、不正な複製を抑制するためにコミュニティ基準を更新する新機能を公開した。これらの更新は、Sunoがレコードレーベルやアーティスト団体からの複数の訴訟に直面している時期に実施される。共同創設者兼CEOのMikey Shulmanはブログ記事で、プラットフォームの目標が、より広い層にAI音楽ツールのアクセスを拡大しながら、オリジナルの創作を促進することに重点を
ムスク氏はGrokの構築でユーザーのコードが漏洩したことを認め、すべての履歴データを消去すると約束した。
エロン・マスクは、Grok Buildをめぐるプライバシー問題に直接言及し、まず「True」という単純な回答で事件の存在を確認した。彼は、SpaceXAIに以前アップロードされたすべてのユーザーデータを永久に削除すると約束し、「1バイトも残さない」と述べた。これは、主要なテックリーダーが公に過ちを認め、ユーザーデータを自発的に削除したというAI業界初の事例である。安全研究者による「フィッシング」テストでデータ漏洩の具体的な証拠が明らかになったこの問題は、独立したAIセキュリティ研究者である@
米国の株式市場が歴史的なマイルストーンに到達、AIと航空宇宙の巨人が1兆ドル規模のデビューに向けて準備を進める
エロン・マスク、サム・アルトマン、ダリオ・アモダイというテクノロジー業界の三巨頭が、それぞれの事業で初公開株式発行(IPO)に向けて進んでいる。スペースX、OpenAI、Anthropicという業界の巨人3社が1兆ドル規模の企業価値に近づき、上場準備を進める中、2026年は米国史上、新規株式発行が最も重要な年となる見込みだ。この歴史的な資金増強は世界の金融の注目を集めており、公的市場がこのような規模の資金を吸収する能力に対する重要なストレステストとなっている。これらの主要な資金調達が一斉に開始
関連特集おすすめ
コメント (0)
0/500
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。
法的争訟の中でSunoが曲に透かしを入れる
Sunoは、ユーザーがAI生成音楽を作成できるプラットフォームであり、プラットフォームが生成したトラックにラベルを付け、ダウンロードを制限し、不正な複製を抑制するためにコミュニティ基準を更新する新機能を公開した。これらの更新は、Sunoがレコードレーベルやアーティスト団体からの複数の訴訟に直面している時期に実施される。共同創設者兼CEOのMikey Shulmanはブログ記事で、プラットフォームの目標が、より広い層にAI音楽ツールのアクセスを拡大しながら、オリジナルの創作を促進することに重点を
ムスク氏はGrokの構築でユーザーのコードが漏洩したことを認め、すべての履歴データを消去すると約束した。
エロン・マスクは、Grok Buildをめぐるプライバシー問題に直接言及し、まず「True」という単純な回答で事件の存在を確認した。彼は、SpaceXAIに以前アップロードされたすべてのユーザーデータを永久に削除すると約束し、「1バイトも残さない」と述べた。これは、主要なテックリーダーが公に過ちを認め、ユーザーデータを自発的に削除したというAI業界初の事例である。安全研究者による「フィッシング」テストでデータ漏洩の具体的な証拠が明らかになったこの問題は、独立したAIセキュリティ研究者である@
米国の株式市場が歴史的なマイルストーンに到達、AIと航空宇宙の巨人が1兆ドル規模のデビューに向けて準備を進める
エロン・マスク、サム・アルトマン、ダリオ・アモダイというテクノロジー業界の三巨頭が、それぞれの事業で初公開株式発行(IPO)に向けて進んでいる。スペースX、OpenAI、Anthropicという業界の巨人3社が1兆ドル規模の企業価値に近づき、上場準備を進める中、2026年は米国史上、新規株式発行が最も重要な年となる見込みだ。この歴史的な資金増強は世界の金融の注目を集めており、公的市場がこのような規模の資金を吸収する能力に対する重要なストレステストとなっている。これらの主要な資金調達が一斉に開始





家






