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kinnekoの日記： いやはやどこまで早くなるのか... 12

日記 by kinneko

Athlon64 のベンチマーク。
速いっすねぇ。

最近の私的感覚だと、動画のエンコーディングにしか CPU
パワーっていらない感じがするのですが。

科学技術計算以外の需要ってどんなのがあるのかなぁ...

# Game はやらないので...

認知関係とかって、速いと何かいいことあるのかな。
そのあたりは、なんか速度で効率稼ぐ世界でもないような
気もするけど。

そろそろ違う方向へ成長の方向を切り替える時期ののような。

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いやはやどこまで早くなるのか... More

  • とりあえず、現状では CPU の計算速度は十分ですね。と言われながら、実際はクロックが速くなったらなったで需要はあるんじゃないでしょうか。

    当面は、今までハードウェアで行われていた計算がソフトウェアで行われていくでしょうね。

    ex.

    • キャプチャカードから直接 MPEG1/2/4, WMV7/8/9 へ変換
    • レイトレーシングリアルタイムレンダリング
    今までも MIDI 音源のエミュレーションやサラウンドのデコードなど行われてきましたから、今後もこういうものが置き換わっていくのでしょうね。

    科学計算は、まぁいわずもがなだと思いますが、

    • 音声による制御・入力(いまでも出来ているけどもうちょっと精度のいいもの)
    • ちょっとだけ賢いエージェントもの(いままで CPU パワーが足りなかったもの)
    • 画像認識(これも CPU パワーが足りなかったもの)
    というものは有効かもしれません。(ソフトウェア技術が未熟で無効かもしれませんが(^^;)

    とりあえず人間にやさしい部分に CPU の高速性が生かされることを望みます。あとは、低クロックで電力を使わない(CO2をあまり出さない)地球にやさしい PC という方向も1つありますね。

    • 音声とかエージェントとか画像とかは、アルゴリズムやロジック
      のブレークスルーのほうが重要な気がするのです。

      CPU のパワーアップがそういうモデル化の力というのを失わせて
      いるのではないかなと。モデル化の力は人間の認知の根源ですし
      世界はそれでできているので、ブルートフォースな世の中は混沌
      としてゆくばかりなのです。

      速ければ速いに越したことはないのですが(^^;。
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      • 音声とかエージェントとか画像とかは、アルゴリズムやロジック のブレークスルーのほうが重要な気がするのです。
        音声なんかはそうかもしれませんね。

        でもこれ(エージェントもの)については異論があって、現在こういうのができるのは人間しかいません。基本路線が多分人間をモデリングしたものであることは間違いないだろうと思っている人間なので、今の CPU は人間の脳に比べると非常に遅い(素子(^^;1つ1つの処理速度と言うことではなくて全体の処理速度)事が結構問題と思っています。(実用的な速度が必要なのでアルゴリズムだけでは解決できないと思う。いや私はその手の仕事も手をつけているので余計にそう思っています)

        もちろん、アルゴリズムのブレークスルーも必要なんですけど私はそれと CPU の速度あるいはアーキテクチャ側のサポートが必要だと思っています。

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        • そのモデリングのほうに問題があるのじゃないかと...

          閾値の切り方とか、データ処理の方法などに低コストに
          行う秘技があるのではないかと思ったりするのですが。
          そろそろノイマン型捨てとか...

          単純素子数やスイッチング速度とかでは、生体に追い付
          き追い越しつつあるし... なのでアプローチ間違いじゃ
          ないかなと。

          先日、JPhone などに使われている網膜カメラの開発者の
          話を直接聞きましたが、ニューロチップおそるべしって
          感じがしましたよん。
          わたしは、生物系出身なので、カエルの目と同じなのだ
          なぁと理解しやすかったですが。
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          • とりあえず、物量作戦の論理探索によるエージェントに関しては、御意です。特定の分野については適切なアルゴリズムが発見 or 発明されて CPU パワーに頼らなくともよくなるかもしれませんね。

            ただ、論理によっては絶対解けない問題があることがここのところ問題になっていますよね。これらは論理探索では解がもとまらないという問題があります。

            そのモデリングのほうに問題があるのじゃないかと...
            もちろんそうなんですが、現状ではニューロンチップを専用で作るのはコストがかかりすぎるということと、まだモデリング自体できていないのでリスクが非常に高いです。(モデリングが既に完成されているものはもちろん Ok (^^))

            という経緯からここ数十年は現状の CPU によってエミュレーションするのが正解だと思っています。最終的には CPU でなくとも構わないと思いますが、十数年先じゃないでしょうか。

            でもうひとつ有力視されている GA の場合もニューラルネットワークと同じで標準的なモデリングがなされていませんから同様ではないかなーと思います。

            最終的には、分野によってはニューラルや GA を使わないアルゴリズムに向かっていくでしょうし、そうでないものはこれらを洗練させる形で解決していくんじゃないでしょうか。

            現状の CPU ではパワーがちょっと足りないという分野が結構あるみたいですから、物量作戦でやっていくのは不正解でもないと思います。

            とかとか、考えている次第であります。

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  • を視野に入れておいた方がよろしいかも。ブルートフォース で暗号をクラッキングするより、はるかにリーズナブルです。

    一例として「逆引き電話帳」って、いまなら必要人権費の 「誤差範囲」で購入が可能なハードウェア上で作れちゃう んじゃない？

    このせいで「データ漏洩」のリスクを再評価するべきである というのが、最近の私のステートです。

    人を「だしぬく」ためなら、まだまだハードウェアパワー への需要は失われないかと。

    --
    --- Toshiboumi bugbird Ohta
    • なるほど。
      データマイニングはありそうですね。
      しかし、傾向分析的な用途って、あんまり成功した感じしない
      のだけど、そうでもないのかな。地道な結果は出ても爆発しな
      いような...

      電話帳は、ずっと前に黒船とかコンバートしてやってました。
      実際のところ、電話帳にはそれほど CPU パワーはいらないと
      思います。RDBMS のインデキシングの勝利ですな。

      パワーだけでなく、そういう論理的な部分でのブレークスルー
      ってないかなぁ...
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      • 母数がある線を越えれば、断片的なデータの突合という単純な 処理だけでもかなりの成果が期待できます。

        20 年以上前のドキュメントで紹介されていた「逆引き電話帳」 業者は、電話帳への掲載を拒否しているユーザについては、 住民票から当該地域の町内会とか PTA、卒業生の名簿まで動員 してました(名字や住所などの連携から電話番号の所有者を 洗い出す)。

        今日的状況においては、これがいとも「気軽に」できちゃう 状況になっているということですね。

        --
        --- Toshiboumi bugbird Ohta
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  • HDDに放り込んである5GBくらいのテキストファイルの全文検索と20万通くらい溜め込んでるメールの全文検索に半日から1日くらいかかるので、早ければ早いにこしたことがないです(その割にはHDDとメモリー以外のハードウェアにさっぱり投資しないけど)

    あと、1000万レコードある上場株式の変動データがあるんですが、これを時々暇つぶしにSQLだけで計算したりするんで、やっぱり速いCPU欲しいなぁと
    • 株価の変動データって、それだけ残しておいても意味はあるので
      しょうか? 分析の価値のある素データなのか疑問ですけど...

      パーソナルデータマイニングの需要はあると思っていて、だいぶ
      長いこと準備にかかっている製品には、その機能は入っています。
      それで市場の様子を見ようかなと(^^)。

      何年も前から、いろいろ探してみたりしているのですが、最近は
      やっぱ google が一番かもと思ったりしています(^^;。
      まぁ、10 年くらい前(もっと前だっけ?)に Mosaic で感じたこと
      は間違いじゃなかったというわけです。
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      • 仮に東証に上場している銘柄が2200社としても、10年で800万レコードくらいになります。バブル直後からのデータを持ってるんですが、バブル期のデータがあったら、バブルで何がおこったのかをイロイロ調べられそうなんですが(データって結構高いんです)

        趣味と実益を兼ねてるんでやたらとでかいんですが、普通に投資しようと思えば5年くらいのデータで充分だと思います。それだと、大証やJASDAQに上場してる銘柄や上場投資信託、出資証券をあわせて600万レコードくらいになります。現状では銘柄ごとのローソクを表示するだけとかですけど、ブラックショールズで過去五年間に現物とオプション価格の乖離が最も激しい銘柄を探す･･･なんてことを始めたらAlphaが必要になりそうな(まあ、普通個人レベルではやらないと思いますが）

        株価のデータは別としても、全文検索の需要って掘り起こせば結構あるんじゃないかな、と思います。AppleがSherlockをMacOSに搭載したときなんかもそうだと思うんですが、コンピューターを利用するときの思考の自由度なんてものが劇的に変化したりとか。例えば、単純な全文検索じゃなくて、文書に使用される語や文の類似性をバッチ処理でベクトル化したインデクサを生成したりなんかも、デスクトップレベルで行えると面白いと思いますし、もっと処理能力が上がれば文の比喩解釈の計算モデルを用いて、もっと精度の高いスコアリングができそうな気がしますし

        でも、結局のところとんでもなく早いCPUを積んだマシーンを我が物にしたい、ってのが大きかったりして（ぉ
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        • Re:個人的には (スコア:2, 興味深い)

          by von_yosukeyan (3718) on 2003年01月29日 0時50分 (#245660) ホームページ 日記
          と、また意味不明な文に

          思考の自由度を変える、という意味では

          a)これまで計算速度が現実的でなかったために実現できなかったアルゴリズムが使用できるようになる

          単純検索＞インデクサを使った粗い類似検索＞関連性理論における比喩解釈計算モデルを応用したより高度な類似文献検索＞？

          b)動的検索

          静的で適当なインデクサによる検索＞完全なインデクサによる全文検索＞動的な全文検索

          c)操作性の向上

          自然文検索、会話型検索、エージェント指向、煩雑なデータソースの指定の必要のない単一のデータソースからの検索

          なんてのでしょうか？
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