研究と技術革新

インテリジェント時代において、当社はAIに全力で取り組みます。事業価値と市場ニーズを原動力としつつ、お客様への価値創造を通じて自社の事業成功を実現することに尽力します。そのためには戦略的事業へのイノベーションの集中と、基礎理論の応用におけるブレークスルーに向けた取り組みの強化が不可欠です。そうすることで、インテリジェント時代に向けた製品・ソリューションの競争力をさらに高め、お客様に最高のサービスを提供してまいります。

基礎研究：戦略的事業へのイノベーション集中と基礎理論の応用におけるブレークスルーに向けた取り組みの強化

AIアルゴリズムと応用

2024年、事業戦略と整合し、数理論理学を中心とする基礎研究と理論研究を強化しました。これにより、当社は土壌を肥沃にし、特定の事業の発展を阻むボトルネックを打破するイノベーション能力を構築しました。

• 多段階サンプリングに伴う高い計算コストに対処するため、当社は強化学習に基づくサンプリング最適化アルゴリズムを提案しました。このアルゴリズムは、マルチモーダル拡散モデルにおける生成効率と品質のバランスを最適化します。これにより、動画・画像の生成速度は従来比5倍向上し、精度低下は1%未満に抑えられています。
• オンデバイスでのLLM推論の高速化を図るため、当社は強化学習を組み込んだ蒸留技術を提案しました。ツリー探索と緩和トークン受容を統合した投機的デコーディングアーキテクチャにより、この新しい技術はCelia自動応答の推論スループットを2倍に向上させながら、精度は維持しています。
• ロングテールシナリオでは、一般的にサンプル数が乏しく、データ収集の効率も低いという課題があります。さらに、高次元の知覚・行動空間におけるエンドツーエンドの生成モデリング自体が大きな課題です。これらの課題に対処するため、当社はクラウドベースの「World Engine」と車載型の「World Action Model」を導入しました。これにより、HUAWEI ADS 4のインテリジェント運転機能が大幅に向上し、100万台以上の車両への導入が可能になりました。

通信技術と応用

• Massive MIMO（マッシブマイモ）は膨大な演算能力を必要とします。しかし反復的な順方向・逆方向最適化手法を採用することで、当社はこの課題を克服しました。この手法により、極めて低精度な空間における高精度行列の表現方法の発見に大きく近づき、トランシーバーの行列演算複雑度を約50%削減することができました。
• 信頼度に基づく近似演算子設計理論を開発し、デジタルプリディストーション（Digital Pre-Distortion、DPD）ネットワークの演算複雑度を約20%削減しました。
• Wi-Fi信号干渉と50G PONシステムのチップ消費電力の高さは、業界にとって大きな課題です。これに対し、マルチレベル自己適応型干渉キャンセレーションアーキテクチャと自己適応型動的ビット反転アルゴリズムを開発しました。これにより、当社は電磁シールドなしでシステム消費電力を約10%削減することに成功しました。

オープンイノベーション：市場ニーズとビジネス価値に焦点を当て、競争力の向上と顧客価値の増大を目指します。

コンピューティング

AI開発においてコンピューティングは中心的な役割を担っており、その増大し続けるコンピューティング需要に応えるべく、ファーウェイはコンピューティング向けSuperPoDおよびクラスタソリューションの開発に尽力してきました。その取り組みには以下の内容が含まれます。

• 将来を見据えたSuperPoD製品、Atlas 950 SuperPoDとAtlas 960 SuperPoDのロードマップを発表しました。これらの製品はそれぞれ最大8,192台と15,488台のAscendニューラルネットワーク処理ユニット（NPU）を搭載し、NPU数、総演算能力、メモリ容量、インターコネクト帯域幅といった主要指標を含むあらゆる面で他社を凌駕します。
• 相互接続のあらゆるレイヤーに信頼性を組み込み、メモリセマンティクスを中心としたピアツーピアアーキテクチャと統一プロトコルであるUnifiedBus 1.0を開発することで、長距離、高信頼性、高帯域幅、低遅延を実現しています。これにより、統一メモリアドレッシング、超低遅延（100ナノ秒レベル）、テラバイト級の帯域幅が実現し、大規模なSuperPoDの実用化が可能になります。
• SuperPoD向け相互接続のUnifiedBus 2.0を2025年9月にリリースし、相互接続技術と業界全体の発展を促進するため、技術仕様を公開します。

無線通信

モバイルAI時代への備えとして、当社は技術融合による変革を受け入れ、強固なネットワーク基盤を構築しています。この取り組みの一環として、昨年は以下の成果を達成しました。

• 準定常伝搬特性と空間領域におけるシナリオに応じたきめ細かな計測を活用することで、センチメートル波T-MIMOにおける高次元チャネルパイロット輻輳のボトルネックを解消しました。これにより、スペクトル効率約8倍の向上が保証されます。
• ミリ波Tセル向けに統合型パッシブフロントエンド無線周波数（RF）モジュールを採用し、サブバンド周波数分割多重アクセス（FDMA）を世界で初めて実現。これにより基地局の性能が大幅に向上し、多数の同時接続ユーザーからの大量のデータトラフィックを容易に処理できるようになりました。
• ゼロエネルギー消費タイムスロットを実現するネットワーク全体フルバンド同期ターンオフと、より洗練されたスケジューリングのためのマルチレベルエネルギー消費構成という、全く新しいアプローチを提案しました。これにより、プロセス全体のエネルギー消費量を約50%削減しました。
• マルチエージェント技術とセンチメートル波の統合センシングおよび通信機能を組み合わせることで、生成型AIを搭載したコアネットワークの進化を継続的に推進しました。これにより、オンデバイスAIとエンボディドAI向けにネットワークをオンデマンドでカスタマイズできるだけでなく、無線接続体験も向上させることができます。

光ネットワーク

光ネットワーク分野では、以下の成果を上げています。

• 光源機構、光ファイバーチャネル、アルゴリズムに着目し、光リンク障害の検出、抑制、補償、新たな前方誤り訂正（FEC）動的復号アーキテクチャにおいて画期的な進歩を遂げました。これにより、データセンター間の高信頼性かつ低消費電力の光相互接続トを実現しました。
• 宇宙レーザー通信、回折限界光アンテナ、高精度捕捉・追跡・ポインティング（ATP）など、数々の基幹技術の開拓に成功しました。これらの進歩により、高速かつ高精度な衛星間追跡・捕捉を実現し、安定した自由空間レーザー通信を支えることが可能になりました。

ネットワーク

ネットワーク分野では、SuperPoDやクラスタ向けの大規模通信性能の向上に継続的に取り組んでおり、以下の成果を上げています。

• 大規模クラスターのトレーニングや推論における高スループット要求に対応するため、パスセット情報に基づく業界初のメッセージレベルシグナリング輻輳制御（Message-level signaling Congestion Control、MCC）アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムにより、マルチパスおよびパケットごとの輻輳という課題を克服し、通信スループットを25%～50%向上させることができました。
• データプレーンと制御信号プレーン向けに、業界初の並列通信アーキテクチャを構築しました。これにより、SuperPoDにおけるエキスパート混合モデル（Mixture of Experts、MoE）推論の低遅延を実現しました。同期と順序保持のオーバーヘッドを削減することで、このアーキテクチャは集団通信の完了時間を10%～30%短縮します。

コンシューマー事業

この分野において、当社は素材からアーキテクチャ、地上ネットワークから衛星ネットワーク、スマートアプリケーションからインテリジェントアプリケーション、そして照明や色彩に至るまで、技術革新と経験の最先端を走り続けています。具体的には、過去1年間で以下の成果を上げてきました。

• 業界初の切り替え式デュアル望遠カメラを発売。このカメラは大型センサーとデュアル望遠レンズを完璧に組み合わせ、3.7倍と9.4倍のデュアル光学ズームに対応しています。
• 3分割のほぞ継ぎ構造と補助カメラを備えた高精度ヒンジシステムを開発し、折りたたみ式デバイスのスムーズな折りたたみ・展開を実現しました。
• 折りたたみ式ノートパソコンに、3.5mmの超薄型デュアルファンと銅鋼複合材製の反重力3Dベイパーチャンバーを搭載。展開時の厚さがわずか7.3mmでありながら、優れた冷却性能を実現しています。
• 地上ネットワークのアップリンクピークレートを1Gbps以上に引き上げ、衛星ネットワークには衛星通信とセルラー通信の両方に対応する統合チップアーキテクチャを採用することで、地上と空中の環境間でシームレスな接続性を保証します。
• ネットワークの死角における緊急通信のための革新的な技術を提供。これにより、地上、衛星、ネットワークのない環境においても、優れた通信体験を実現しました。
• トゥルー・トゥ・カラー（True-to-Color）カメラにおいて飛躍的な進化を遂げました。マルチスペクトルローカルホワイトバランス技術により、ピクセル単位のホワイトバランス調整が可能となり、メインカメラ、超広角カメラ、望遠カメラとシームレスに連携することで、息を呑むような色精度を実現し、複数の光源が存在する状況下でもあらゆる色を忠実に再現します。
• AIを活用し、コンピュテーショナルアートとグラフィックス処理を飛躍的に高速化することで、カスタムスタイル、ギャラリーでのインスタントムービー、没入型ライトフィールド視覚効果、3DGSレンダリング高速化といった、インテリジェントなメディア体験を実現しました。
• オンデバイスモデルの導入によりAIの可能性を広げ、通話ノイズ低減、通話サマリー、Celia Brief、ドキュメントサマリー、ローカルAI検索といったより高度な機能を実現し、Celiaをさらにスマートで多機能なものにしました。
• ハードウェア、ソフトウェア、チップの垂直統合を徹底的に行い、HongMengカーネル、BiShengコンパイラ、OSウィンドウシステムを搭載したMate 80シリーズスマートフォンで35%以上のパフォーマンス向上を実現しました。

基盤ソフトウェア

この分野において、ファーウェイはAIを全面的に活用して次世代異種コンピューティングインフラの基盤となる重要なソフトウェア機能に対応するとともに、強固なAIコンピューティング基盤によって世界に新たな選択肢を提供できるよう、当社の取り組みを推進しています。具体的には、以下の成果を上げています。

• マイクロアーキテクチャアフィニティコンパイルにより、BiShengコンパイラの性能を向上させ、主要なAscendオペレーターのパフォーマンスを20%以上向上させました。
• 通信高速化のために統合メモリ開発キット（Unified Memory Development Kit、UMDK）を活用し、MoEエキスパート並列処理推論パフォーマンスにおいてAscendをトップレベルに押し上げました。
• インテリジェントな認識とスケジューリング、マルチCPUクラスタ向け最適化コンテナ、アプリケーション認識型コンパイル高速化といった技術において、画期的なブレークスルーを達成しました。これらの技術を基盤として、当社のopenEuler OSとBiShengコンパイラは、Kunpengが主要なシナリオにおいてトップレベルのパフォーマンスを発揮する一助となっています。
• 当社のGaussDB向けに、プーリングベースのマルチライトアーキテクチャを開発。これをTaiShan 950 SuperPoDと組み合わせることで、金融機関の中核システムにおけるメインフレームおよびミッドレンジサーバーのスムーズな移行を実現できます。

研究開発エンジニアリング

この分野において、当社は効率的かつ信頼性の高いエンジニアリング能力の構築に注力してきました。過去1年間で、以下の成果を達成しました。

• 浮動小数点演算のための、信頼性が高く、追跡可能なエンドツーエンド検証エンジンを開発しました。このエンジンは、NPU上で発生するサイレントデータ破損の90%以上を検出し、超大規模コンピューティングクラスターにおけるモデル学習の収束成功率を大幅に向上させます。
• 大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）を活用したAIエージェントの信頼性向上に向けた新たなアプローチを開発しました。プランニングドメイン定義言語（Planning Domain Definition Language、PDDL）に基づいたこの高度に適応的なアプローチは、リスクの高いタスク実行ステップを定性的に特定し、最もリスクの高い操作の99.9%を封じることが可能です。
• AIがリクエスト配信、コード生成、コードレビュー、単体テスト、システムテスト、オープンソースの脆弱性対策において、より大きく、より信頼性の高い役割を果たすようにすることで、ソフトウェアエンジニアリングのあり方を変革します。