何が起きたか

面壁智能はOpenBMBと共同で、Stencil計算の自動最適化システム「ForgeStencil」を発表し、オープンソースとして公開した。同社によると、1週間で100以上の実在する工業・科学計算ソフトウェアを、人間の専門家の介入なしに自動で再構築・最適化したという。

本紙の見方

面壁智能が発表したForgeStencilは、AIによるコード最適化を自動化する点で、産業用ソフトウェアの性能改善に新たな道を開くものだ。従来、CAEや電磁シミュレーションなどの工業ソフトは、ハードウェアの性能を引き出すためにHPC専門家による手作業のチューニングが不可欠で、その人材は限られていた。ForgeStencilはこの工程をAIで代替し、1週間で100以上のソフトを自動最適化したとされる。これは、ソフトウェアの性能向上をハードウェア投資ではなく、AIによるコード再構築で実現するというアプローチであり、既存のGPUなどの計算資源を最大限に活用する手段として注目される。 本紙はこれまで、AI時代の計算基盤の拡大を報じてきた。例えば、華工正源がデータセンター向け800G光モジュールを発表した際には、AIの計算需要が光通信などのインフラ投資を牽引する構図を指摘した。また、壁仞科技がNPO光互連超節点を発表した際には、国産AIチップの性能向上とともに、ソフトウェア最適化の重要性が増すと考察した。ForgeStencilは、こうしたハードウェア投資の流れとは別に、既存の計算資源の性能を引き出すソフトウェア側の革新であり、AI時代の計算基盤を支えるもう一つの柱と言える。 業界構造への含意として、ForgeStencilは工業ソフトウェアの性能改善を民主化する可能性がある。従来は一部のHPC専門家に依存していた最適化をAIで自動化することで、中小企業や研究機関でも高度な最適化が可能になる。これは、中国の産業ソフトウェアの自主可控（自主制御）を後押しする一方、HPC専門家の役割を変える可能性もはらむ。また、AIによるコード最適化は、特定のハードウェアに依存しないため、国産GPUなど多様なアーキテクチャへの適応が容易になる可能性がある。 未確定の論点としては、ForgeStencilが実際にどの程度の性能向上を達成したのか、具体的なベンチマーク結果が公開されていない点が挙げられる。また、100以上のソフトウェアの内訳や、最適化の品質（正しさの検証方法）についても詳細は不明だ。さらに、AIによるコード最適化が、複雑な実運用環境でどの程度有効かは、今後の検証が待たれる。詳細は原典を参照されたい。

なぜ重要か

ForgeStencilは、AIがソフトウェアの性能最適化を自動化する新たな段階を示す。ハードウェア投資に頼らずに既存の計算資源の性能を引き出す手法は、AI時代の計算基盤の効率化に寄与し、産業ソフトウェアの開発・運用コストを変える可能性がある。