津田建二「IT/エレクトロニクス業界の動向」

AI、ソフト開発競争から半導体チップ開発競争の時代へ移行…日本勢の発展を阻む障害


 そして1個の神経細胞から出力されたデータは次の細胞へ入力されるわけだが、その前にその神経細胞の出力結果をメモリに記録しておく必要がある。また、同時に別の神経細胞からも同じような演算をした出力データが入ってくる。この結果もメモリに記録しておく。

 つまり、ニューラルネットワークモデルで使われる演算処理は、MAC演算とメモリをセットにして、大量に並列に動作させていく。そして、その結果を次のレイヤーでも同様に大量に動作させる。こういったモデルに使うメモリにはDRAMやSRAMを使ってきた。これらのメモリしか市販されていないからだ。フラッシュメモリは頻繁に書き換えられないため、このメモリには適さない。

AI向けの不揮発性メモリも開発

 IBMのAIチップの目的は、小さな消費電力で大量のMAC演算とメモリでのデータの頻繁な書き換えができることだ。となると、頻繁に書き換えられるRAM動作の不揮発性メモリが必要とされることになる。IBMはこの不揮発性RAMの候補としてPC(相変化)RAMを挙げているが、このためには新しい材料開発が必要となる。メモリに強いサムスンと、製造装置と材料に強いアプライドマテリアルズと東京エレクトロンをエコシステムに参加させたのは、PCRAM用の新材料開発のためだ。

 国内では、東京大学が産業技術総合研究所と協力して、AIチップを設計開発するための設計センターを東大本郷の武田先端知ビルに設置した。ここには、大学で設計した半導体ICを試作するための組織VDECがあり、VDECの設備も使う。

 起業したばかりのベンチャーや中小企業がこの施設を使えるようにするため、IC設計ツールを使えるだけではなく、シミュレータやハードウエアを検証するエミュレータまで揃えている。特に論理エミュレータはデジタルLSIの論理の正当性を検証する巨大なコンピュータのようなもので、23億ゲートのロジックを4MHzのエミュレーション速度で実行するというもの。

デザインハウスは半導体設計を手助け

 ただし、IC設計言語であるVHDLやVerilogを習得しなければ設計できない。大学ではもちろんIC設計言語の習得も教育活動の一環であるから、大学関係のAI開発者はそれらの言語の習得も求められる。しかし、AIのアルゴリズムやシステム設計者にとって、LSI設計言語を習得することは容易ではない。むしろAIアルゴリズムやもっと高速なAI回路の設計に専念したいはず。だったら、LSI設計言語で論理設計を行う請負業者の「デザインハウス」を利用すればよい。

 ところがデザインハウスは、AIチップ用の設計ツールを使うことができないかもしれないという。大学側は設計ツールをアカデミックディスカウントで安く手に入れたために、一般の企業には使わせないかもしれないというのだ。これでは、AI開発者がAIチップの設計をデザインハウスに依頼することが難しくなってしまう。あまり狭い考えで利用者を縛り付けると、利用者は離れていかざるを得ない。そうなると宝の持ち腐れになってしまう。ここは、むしろ大きく構えて、エコシステム構築を最優先して広げていかなければ、“世界に勝てない組織”から脱皮できなくなる恐れがある。
(文=津田建二/国際技術ジャーナリスト)

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