AIチップとは？

近年、労働環境から医療、宇宙開発、ライフスタイルに至るまで、あらゆるものを変革するAIの話題が持ちきりです。AIはテクノロジーのあらゆる側面に浸透しつつあります。これまで以上に効率よく、かつてないほど高い複雑性を備えた膨大なワークロードを実行するデータセンターの処理能力を高めています。同時に、エッジコンピューティングを生み出し、モノのインターネット（IoT）を変革しています。しかし、AIチップとは一体何であり、私たちが新たな時代へと進む上でなぜこれほどまでに重要なのでしょうか。

今日のAIチップは、FPGA、GPU、ASICアクセラレータ上で機械学習ワークロードなどのAIテクノロジーを実行します。従来のプロセッサよりもはるかに多くの変数や計算上のニュアンスを処理でき、桁違いに多くのデータを処理することが可能です。実際、データ集約型のアプリケーションにおいて、従来の集積回路（IC）と比較して圧倒的に高速かつ効率的です。

AIチップを実現するため、半導体アーキテクチャに革命が起きています。最新の進化形は、それぞれの独自機能に最適化された多数の異なる不均一なコンポーネントを1つのパッケージに統合してAIチップを構築することです。こうしたマルチダイ・システムは、パフォーマンスの限界に急速に達しつつある従来のモノリシックなSoC設計の制約を打ち破ります。実際、これらマルチダイ・システムは、ディープラーニング機能を実現する上での基盤となります。

AIチップは、複雑でデータ集約型の演算タスクを高速かつ効率的に処理するように設計されています。データセンター、サーバー、自動車、スマートフォン、ハイエンドグラフィックスなど、負荷の高いアプリケーションをサポートします。

また、AIチップのアーキテクチャは、より高い処理密度とメモリへの高速アクセスを提供し、AIのトレーニングやその他の計算負荷の高いワークロードの加速を支援します。これらの機能により、データセンターのコスト削減や、開発チームが独自の計算リソースでより柔軟に検証を行うことが可能になります。

現在、AIはチップの機能的な動作の一部としてだけでなく、チップの設計にも使用されており、エンジニアリングの生産性を大幅に向上させています。AIテクノロジーは現在、ICの設計、検証、テストを支援するために半導体開発プロセス全体に統合されています。中でも強化学習により、最適化ターゲットの迅速な特定が可能になります。さらに、業界ではカスタマイズのサポート強化と生産性向上を図るため、チップ設計における生成AIの活用模索が始まっています。チップ設計へのAI活用によるメリットには以下のものがあります：

• 電力・性能・実装面積（PPA）の大幅な向上

• 他の設計で達成し（そこから学習した）効率性の再利用

• 生産性の向上と市場投入までの期間短縮 

• ノードからノードへのより迅速なデザイン移行

これらの利点に加え、反復的なタスクの煩雑さをテクノロジーが処理できるため、エンジニアは競争上の優位性をもたらす設計上の課題に集中できるようになります。

AIアクセラレータは、マルチダイ・システムを構成するコンポーネントダイの一種です。AIアクセラレータは、ワークロードの優れた拡張性と処理速度を実現します。これらの特殊なアーキテクチャにより、適切なワークロードにおけるエネルギー効率を向上させることができます。これは、電力バジェットの大部分がシステムの冷却維持に費やされるデータセンターにおいて特に重要です。また、接続されたデバイスのコンピュート処理において低消費電力が不可欠なエッジ環境においても極めて重要です。AIアクセラレータはシステムのレイテンシも低減します。これらは拡張性を可能にするだけでなく、システムのヘテロジニアスな品質も実現します。

AIチップにおけるパワーマネジメントは、性能を高く維持しながら電力、熱、信頼性の制限内に収めるための、アーキテクチャ、RTL、実装、サインオフにわたるフルスタックの課題です。その要因の一つがグリッチです。これは、エネルギーを浪費し、局所的な電流スパイク、電圧降下（IRドロップ）、ノイズ、およびエレクトロマイグレーションなどの長期的な信頼性リスクを引き起こす可能性のある、不要なスイッチング活動です。その影響は、軽微な効率低下から、タイミングエラー、あるいはピーク負荷時の致命的な不安定性にまで及びます。これを管理するには、正確な遅延およびスイッチングデータ、異常な活動を特定するためのパワーアウェア解析、および現実的なワークロード過渡状態におけるパワー配信ネットワークの検証という、予防と測定の両方が必要です。AIチップは極限の利用率と電力密度を追求するため、クロック／パワーゲーティング、DVFSや電圧アイランドに適したパーティショニング、ワークロードアウェア設計などの手法を用いて、回避可能なスイッチングを削減し、電圧降下やホットスポットから保護するために、パワーインテントとマイクロアーキテクチャの決定において「シフトレフト」を実践することが不可欠です。

あらゆる分野と同様に、AIはEDAツールや検証にも領域を広げています。Synopsys.ai™は、業界初のAI駆動型フルスタックEDA設計スイートであり、アーキテクチャからサインオフに至る設計のすべてのフェーズをサポートします。これが革新的な理由は、設計者が以下のことを行えるようにするためです。

• 設計フローの選択肢を拡充し、比類のないPPAを達成する。
• テープアウト対応のソリューションへ自律的に収束させることで、設計ターゲットの達成時間を最短化する。
• 専門家レベルで作業を行えるよう能力を拡張する。
• バグの未検出を防ぐため、より高いカバレッジ品質で設計の検証をより迅速に行う。

EDAおよび検証ツールにおけるAIの役割の詳細については、AIがEDAツールとチップ設計をどのように向上させるか、AIと機械学習によるチップ検証の強化、およびAIを活用したSoC設計検証とチップデバッグをご覧ください。

AIチップは、ハイパースケール・データセンターに最適です。そして、その処理能力は、スマートフォン、スマートハウス、あらゆるスマートデバイスなど、センターからエッジへの移行を始めています。現在、かつてないほどの膨大なデータが生成されています。AIチップは、スーパーコンピュータが地球温暖化、パンデミック、宇宙における我々の位置づけをより深く理解するのに役立つ膨大なデータセットを処理する、ハイパフォーマンス・コンピューティングなどの分野において重要な役割を果たしています。データセンターにおいて、AIチップは最高レベルの性能を維持しながらより少ないエネルギーで動作し、新たなレベルの効率達成に貢献します。エッジにおいて、AIチップは、あらゆるものが真に接続された世界において、処理能力の分散化を可能にします。さらに、まだ誕生していない多くのアプリケーションが存在します。私たちがAIチップの可能性を認識しているのは、まだその始まりに過ぎません。

AIチップはすでにテクノロジーの体験を向上させていますが、現在最も頻繁に見られるのは、最高レベルの性能を必要とする分野です。将来的に、フォトニクスとマルチダイ・システムがさらなる電力効率の向上に貢献し、時間をかけてより多くの電力に敏感なアプリケーションでテクノロジーを利用しやすくすることで、より一層普及していくでしょう。

AIチップとAIチップ設計は、私たちの想像を遥かに超えた能力をもたらしています。AIチップはハイパースケール・データセンターからエッジへと普及し続け、私たちの生活の基盤に浸透し、より良いつながりを築き、従来は解決不可能だった問題の解決を可能にします。私たちは、それぞれの歩みを容易にするだけでなく、私たちの探求と想像力の解放のためのまったく新しい世界を開く、AIチップの新たな用途を発見し続けるでしょう。

Synopsysは、ますます複雑化するコンピューティング・アーキテクチャに向けた半導体設計、検証、およびIPテクノロジーにより、AIチップの開発をサポートしています。Synopsys.aiは、AI駆動型の最適化をチップ設計ワークフローにもたらし、エンジニアリングチームが高度なAIシステムを開発する際に、実装の選択肢を検討し、電力、性能、実装面積（PPA）を改善できるよう支援します。

AI駆動型のチップ設計および次世代AIハードウェアを支えるテクノロジーの詳細については、SynopsysのAIソリューションをご覧ください。