Arena Physica、AMD搭載LuxスーパーコンピューターでHeavisideを訓練へ

Arena Physicaは2026年11月12日の発表で、Oak Ridge National LaboratoryにあるLuxスーパーコンピューター上で、同社の電磁気学モデルHeavisideの次世代モデルをAMDと協力して訓練すると明らかにした。このプロジェクトは、2026年9月に公開された3億5,000万パラメーターのモデル、Heaviside-1を基盤としている。

Arena Physicaは、Heavisideを電磁気学向けの初の基盤モデルと位置付けている。同社によると、初期バージョンは、合計5,000億個の個別のフィールドサンプルに及ぶ25万件の三次元フィールドシミュレーションを用いて訓練された。これらの数値が、AMDとの取り組みの基準となる。同取り組みは訓練プログラムの計画であり、Luxで訓練した後継モデルの公開ではない。

シミュレーションデータが計算需要を押し上げる

訓練サンプルはそれぞれ、構造物の詳細な3Dモデル全体でマクスウェル方程式を解く全波電磁界シミュレーションから得られる。そのため、訓練用データセットの作成はモデル開発における計算負荷の大きい工程であり、モデルの訓練そのものにも計算リソースが必要となる。

「電磁界は、局所的な小さな特徴から構造全体に至るまで、設計の細部にきわめて敏感です。この複雑さを捉えるには、高精度なデータを大量に用意し、目的に合わせたモデルアーキテクチャを構築する必要があります」と、Arena Physicaの最高研究責任者であるMichael Frei氏は述べた。

Arena Physicaは、この要件をChristopher M. Bryant氏とHao Liu氏による論文実用的なスケーリング則と関連付けた。同論文は、現代のモデル訓練を導いてきたスケーリング則は、データが豊富な単一エポックの事前学習を前提に調整されており、その条件から外れた場合には構造的な限界があると論じている。提案された定式化では、損失をモデル容量不足、訓練不足、過学習の各項に分解する一方、固有のサンプル数と、学習中に見たサンプルの総数を区別している。

一度較正すれば、この定式化により、データが高価になるほど、より小規模なデータセットとより多くのエポックに重点を移す、コストを考慮した配分が可能になる。この枠組みをHeavisideに適用すると、追加の固有シミュレーションを生成するか、既存データを繰り返し使って訓練するかという、インフラ面でのトレードオフが示される。

Lux、大規模な訓練能力を提供

Oak Ridge Leadership Computing FacilityのLuxの仕様によると、LuxにはAMD MI355X GPUが4,000基以上、高帯域幅メモリーが1.1ペタバイト、FP8によるAI訓練性能が20エクサFLOPS備わっている。MI355Xは1基あたり288 GBのHBM3Eメモリーと、8 TB/sの帯域幅を持つ。利用枠には、容量が600ペタバイトを超えるOLCFのLustreファイルシステム、Orionへのアクセスも含まれる。

これらの数値が示すのはLuxの処理能力であり、Heavisideの速度向上を測定した結果ではない。その能力はワークロードの両面に関係する。つまり、訓練に必要なアクセラレーターの処理性能と、訓練にデータを供給するシミュレーションデータセットのメモリーおよびストレージである。

今後のモデル、チップと通信分野を対象に

Arena Physicaは、Heavisideの将来の世代で、遠方界放射パターン、より複雑な形状、より広い周波数範囲を扱い、より大型の部品やシステム全体へと対象を広げる計画だ。用途としては、5G、6G、衛星通信向けのアンテナ、自動車の無線周波数センシング、半導体パッケージング、シグナルインテグリティが挙げられている。

半導体分野では、高速SerDesの設計が用途として示されている。AMDのAIエンタープライズ戦略担当コーポレートバイスプレジデントであるKumaran Siva氏は、この取り組みを3Dチップパッケージングや、SerDesの速度が毎秒224ギガビットから448ギガビットへと高まっていることに関連付けたうえで、こうした動向により、電磁気的挙動が半導体設計における最も難しい課題の一つになったと述べた。

Arena Physicaによると、Heavisideは従来のソルバーより桁違いに高速かつ低コストで電磁気的挙動を予測し、自律型の逆設計を可能にすることを目指している。これらはモデル開発の目標であり、Luxとの協業で測定された性能ではない。

Arena Physicaは、今後数カ月にわたりLuxでの訓練が進む中で、その成果を共有する計画だ。今後の報告は、Lux規模の訓練によって、同社が示したより広い周波数範囲、形状、システム全体を対象とする能力が実現できるかどうかを評価するための、具体的な根拠となる。