AIアクセラレーター とは何ですか？

AIアプリケーションにおいて、処理速度とスケーラビリティは2つの重要な要件であるため、AIアクセラレータは、こうしたアプリケーションの価値を高める「ほぼ瞬時の結果」を実現する上で極めて重要な役割を果たしています。ここでは、AIアクセラレータの主なメリットについて、さらに詳しく見ていきましょう。

• エネルギー効率。AIアクセラレータは、汎用コンピューティングマシンに比べて100～1,000倍の効率を発揮します。冷却が必要なデータセンター環境で使用される場合でも、電力予算が限られているエッジアプリケーションで使用される場合でも、AIアクセラレータは、膨大な量の計算を実行する際に、過度な電力を消費したり、過度な熱を放散したりすることは許されません。
• レイテンシと演算速度。AIアクセラレータはその高速性により、答えを導き出すまでの時間を短縮します。この低レイテンシは、1秒を争う先進運転支援システム（ADAS）のような安全性が極めて重要なアプリケーションにおいて、特に重要です。
• スケーラビリティ。問題を処理するためのアルゴリズムを作成することは困難です。このアルゴリズムを複数のコアで並列処理し、処理能力を高めることは、さらに困難です。しかし、ニューラルネットワークの分野では、AIアクセラレータを活用することで、使用されるコア数にほぼ匹敵するレベルの処理速度向上を実現することが可能になります。
• 異種アーキテクチャ。このアプローチにより、特定のシステムに複数の専用プロセッサを搭載して特定のタスクに対応させることができ、AIアプリケーションが求める計算性能を実現します。また、さまざまなデバイスを活用することも可能で、例えば、異なるシリコン構造の磁気特性や静電容量特性、メモリ、さらには光さえも計算に利用することができます。

ハードウェア設計は、AI時代のイノベーションを支える中核的な要素となっています。一方で、クラウドとエッジの両分野において、性能、消費電力、面積の面で既存の半導体技術の限界が押し広げられていることから、この分野の先駆者たちには独自の課題が突きつけられています。

データセンターのAI設計は、その巨大な規模、複数の物理階層、局所的には同期型でありながら全体としては非同期型のアーキテクチャ、そして非常に細分化されたフロアプランといった特徴を備えています。 エッジAI 設計では、数百もの設計コーナー、極端な変動性、超低消費電力の要件、およびヘテロジニアス・インテグレーション （例：センサー）への対応が求められます。

シノプシス エッジデバイス向けIPから、複雑なワークロードの迅速な立ち上げを実現するZebu® Server 4エミュレーションシステム、さらには Fusion Design Platform IC設計において、AIを活用して結果の品質（QoR）と結果までの時間（TTR）を全工程にわたって向上させるソリューションまで、業界で最も包括的なAI設計ポートフォリオを提供しています。

シノプシス は、チップ設計向け初の自律型AIアプリケーション「DSO.ai™（設計空間最適化 AI）」を発表しました。DSO.ai は、チップ設計の極めて広大な解空間において最適化対象を探索することができます。設計ワークフローにおける選択肢の探索を大幅に拡大し、重要度の低い意思決定を自動化することで、DSO.ai は、専用AIアクセラレータの設計から市場投入までのプロセスを劇的に加速させることができます。