英Fractileへの投資を明らかに:
Intelの前CEOであるPat Gelsinger氏が、英国のAIチップスタートアップであるFractileに投資したことをLinkedInで明らかにした。Fractileは、インメモリコンピューティングをベースにしたAIアクセラレーターを手掛けている。このアクセラレーターは、推論を高速化、低価格化するとGelsinger氏は述べている。
課題はデータセンター用製品:
2024年12月1日(米国時間)に突如として前CEO(最高経営責任者)のPat Gelsinger氏が退任したIntel。暫定共同CEOを務めるMJ Holthaus氏は同年12月11日に開催されたカンファレンスで、今後のIntelの事業計画についていくつかの手掛かりを示した。
会員数が1年で3倍に:
米Ampere Computing主導で約1年前に設立された「AI Platform Alliance(AIPA)」。半導体メーカーだけでなく、クラウドMPS(マネージドサービスプロバイダー)やシステムサプライヤー/インテグレーターなどが加わり、AIPAの規模が着実に大きくなっている。AIPAの目的は、AI処理で「GPUに代わるソリューション」を提供することだ。
electronica 2024:
Blumindは、ドイツ・ミュンヘンで開催された「electronica 2024」で、超低消費電力のキーワードスポッティング用アクセラレーターチップのテストシリコンを展示した。同社が手掛けるのは、MCUパッケージにも統合できる、アナログAI(人工知能)チップレットだ。
IntelにとってベストなCEOとは:
Intelの歴史上類を見ない技術者/エンジニアのCEOとして、大きな期待を受けその職に迎えられたPat Gelsinger氏が、約4年間にわたり指揮を執ってきた同社を去った。Intelは直ちに新CEOを探し始めるとしているが、Gelsinger氏以上に適した人物は存在するのだろうか。
取引条件は非公開:
Analog Devices(ADI)が、組み込みFPGAおよびAI(人工知能)技術のIP(Intellectual Property)を手掛けるFlex Logixを買収した。取引条件などは明らかにしていない。
通信分野にも積極進出:
韓国のAI(人工知能)チップ新興企業Rebellionsは、チップレットベースのデータセンター用AIアクセラレーターの開発と展開に力を入れている。2020年に設立された同社はさまざまな企業と協業しながら、韓国で存在感を高めている。
シリーズDで4億ドルを調達:
シリコンフォトニクス技術を手掛ける米スタートアップのLightmatterが、シリーズD投資ラウンドで4億米ドルを調達した。AI(人工知能)の演算量が増加する中、コンピュートチップ間では高速、広帯域幅の通信が求められている。Lightmatterは、この要求に応えるのが光インターコネクトだと強調する。
HBMではなくLPDDRにこだわる:
エッジAI(人工知能)用チップの開発を手掛ける韓国のスタートアップDEEPXが、取り組みを活発化させている。将来的には、LLM(大規模言語モデル)を動作できるようにすることを目指すという。
米Ambarella:
イメージプロセッサを手掛ける米Ambarellaによれば、マルチモーダル基盤モデルは、より“人間に近いAI”を実現し、より高度な自動運転や、ロボットの自動化の加速に貢献するという。
「Llama3.1-70B」で実行:
Tenstorrentは、同社の「LoudBox」ワークステーションのデモを披露した。Llama3.1-70B(BF8精度)を、32の同時ユーザー数で15トークン/秒/ユーザー(token/s/user)の速度で実行した。
大口顧客は1社でリスクも:
データセンター用の巨大なAI(人工知能)チップを手掛ける米Cerebras SystemsがIPO(新規株式公開)を申請した。ただし懸念もある。その一つが、売上高のほとんどをアラブ首長国連邦アブダビの技術メーカーG42を占めていることだ。
AI戦略を見直し:
英国のIP(Intellectual Property)プロバイダーであるImagination Technologiesは、1億米ドルの資金を調達した。グラフィックス/コンピュート/エッジAI向けの技術開発支援や、野心的な成長目標の実現に向けて投入する予定だという。
「MLPerf」の最新スコアを公開:
推論ベンチマーク「MLPerf」の最新ラウンドのスコアが公開された。その結果からは、AI用プロセッサの新たな競争の軸が、性能そのものよりも「電力効率」に移りつつあることが読み取れる。
MIPS CEO Sameer Wasson氏:
2018年以降、MIPSコアからRISC-Vへと軸足を移したMIPS。MIPSはRISC-Vコアだけでなく、より高速な演算や低い消費電力へとつながる「データ移動」の技術で、AI(人工知能)分野に攻勢をかけようとしている。
AI用途も想定:
完全準同型暗号(FHE:Fully Homomorphic Encryption)アクセラレーターを手掛ける米スタートアップが、同社初となるチップをテープアウトした。非常に高速な演算処理が可能なSoC(System on Chip)で、ブロックチェーンやAI(人工知能)などのアプリケーションを想定している。
次世代品への言及も:
Graphcoreが、ソフトバンクグループ(以下、ソフトバンクG)に買収されたことを発表し、記者会見を行った。本稿ではGraphcoreが目指す方向性や、ソフトバンクGと開発中の新製品に関する情報など、同会見で語られた内容を伝える。
NVIDIAとの競争に向け:
ソフトバンクグループが、英国のAI(人工知能)チップ新興メーカーGraphcoreを買収した。買収価格など明かしていないが、業界関係者によると約4億米ドルだという。
Ampereが懸念を示す:
Ampere Computingは、昨今急速に普及している生成AIでは、学習よりも推論の消費電力が大きな課題になると指摘した。「推論のスケールアウトの問題は、確実に破壊的な影響をもたらすだろう」と同氏は懸念を示している。
競争が激化するAIチップ分野:
英Graphcoreをめぐるうわさが業界をにぎわせている。その筆頭が、「ソフトバンクグループがGraphcoreの買収交渉に入っている」というものだ。ソフトバンクは、Graphcoreの人材やノウハウにより「NVIDIAへの挑戦状」を手に入れることを狙っているのだろうか。
「ST Edge AI Suite」:
STMicroelectronics(以下、ST)は、tinyML開発ツールチェーンを単一スタックに統合した「ST Edge AI Suite」を発表した。2024年前半の提供開始を予定している。ST Edge AI Suiteは、STのマイコンやマイクロプロセッサ、機械学習(ML)対応MEMSセンサーなど、今後のSTの全てのハードウェアに対応するという。
Rapidusとも提携を発表:
Tenstorrentが、AI(人工知能)アクセラレーターの開発において日本との協業を加速している。2024年2月には、同社のRISC-V CPU「Ascalon」のカスタムバージョンを含む3つのチップレット設計を、日本の技術研究組合 最先端半導体技術センター(LSTC)にライセンス供与すると発表した。
Intelのイベントに登壇:
2024年2月に開催されたIntel Foundry Services(IFS)のイベント「IFS Direct Connect」に、OpenAIのCEO(最高経営責任者)であるSam Altman氏が登壇。Intel CEOのPat Gelsinger氏と対談し、「大量のAIコンピューティングの必要性を、誰もが過小評価している」と語った。
Jim Keller氏に独占インタビュー:
2nmプロセスベースのAIエッジデバイス領域での半導体IPに関して、Rapidusと提携を結んだTenstorrent。同社CEOのJim Keller氏が今回、米国EE Timesのインタビューに応じ、事業の現状や戦略などを語った。
社内向けツールとして:
NVIDIAが半導体設計に関する一般的な質問への回答、バグドキュメントの要約、EDAツール用スクリプトの作成など、半導体設計に関連するタスクを支援する大規模言語モデル(LLM)である「ChipNeMo」を開発した。
ハードウェアAIをデバイス全体に:
Nordic Semiconductor(以下、Nordic)は、米国のAI新興AtlazoのIPポートフォリオを買収する予定だ。Nordicは米国EE Timesの取材に対し、「当社のポートフォリオ全体のデバイスに、ハードウェアAIアクセラレーションIPを追加する計画だ」と述べている。
「NVIDIAへの挑戦」:
AIアクセラレーターシステムを手掛けるCerebrasが、同システムをベースにしたAIスーパーコンピュータ(スパコン)を構築する。5400万のAIコアと4EFLOPSの演算性能を持つスパコンで、価格は1億米ドルを超えるという。
生成AI市場で競争激化:
AMDは2023年6月、NVIDIAのフラグシップGPU「H100」に対抗する製品として、生成AI向けの高性能GPU「MI300X」を発表した。「AIは最大かつ最も戦略的な成長機会」とするAMDだが、新製品によって、市場を先行するNVIDIAに迫ることができるだろうか。
企業価値は3400万ドルと評価:
ハーバード大を中退した20代コンビによるAIチップ新興Etched.aiが、シードラウンドで536万米ドルを獲得した。同社のLLMアクセラレーターは、NVIDIAのH100 PCIeと比較し、1ドル当たり140倍のスループットを達成できるという。
2023年末にサンプル出荷予定:
英国のファブレス半導体企業XMOSが、最新世代の自社製アーキテクチャ「Xcore」にRISC-Vを採用した。2023年末頃にサンプル出荷を予定している。
5000万米ドルを新たに調達:
エッジAIアクセラレーターを手掛ける欧州のスタートアップAxelera AIが、「Embedded Vision Summit 2023」(米国カリフォルニア州/2023年5月23〜25日)で、動作可能な初期チップのデモを披露した。
スイスSynSenseがチップを開発:
スイスの新興企業SynSenseは、同社のニューロモーフィックプロセッサを搭載したトイロボットを披露した。SynSenseの技術と戦略を聞いた。
シェア拡大に向け最善策を模索:
スタートアップのFlex Logix Technologiesが、AIアクセラレーター事業についてビジネスモデルを転換する。チップの提供は停止、今後はIPビジネスに切り替える。
「AIの民主化」問題の解決策にも:
大規模言語モデル/生成AI(人工知能技術)への関心が急速に高まる一方、それらの技術のコントロールが、一部の企業にあることを懸念する声も少なくない。業界の専門家たちは、「AIの民主化」に関する問題解決の糸口は、大規模言語モデルのオープンソース化にあると語る。
AI業界で論争が巻き起こる:
汎用人工知能(AGI)の進化をめぐって、論争が巻き起こっている。虚偽の情報の発信など、人間にとって危険性がないことが証明されるまでは、AGIベースのシステムを世界規模で展開すべきではない、と警告する側と、それに異議を唱える側が、互いの主張を戦わせている。
Googleの主張を正しく見る:
Googleの研究者らは2023年4月、自社製AI(人工知能)アクセラレーターチップ「TPU v4」の性能について説明する論文を発表。これをメディアが「Googleが最新AIスーパーコンピュータを披露し、NVIDIAを打倒したと主張」などと報じたが、それは誇張しすぎといえる。
マスク作成時間は2週間から8時間に:
NVIDIAは、計算リソグラフィ(Computational Lithography)の高速化に向けたAIライブラリを発表した。1枚のフォトマスクの作成時間が、2週間から8時間に、大幅に短縮されるとする。TSMCは2023年6月から導入するという。
元CEOは離脱:
エッジAI向けチップを手掛ける米スタートアップのMythicが、1300万米ドルの資金調達に成功した。ただし同社は事業の再編縮小も実施している。
IPカメラをターゲットに:
AIチップのスタートアップHailoは、新型AIビジョンチップとして、AIアクセラレーターとCPU、DSPを備えたSoC(System on Chip)である「Hailo-15」シリーズを発表した。
独自技術で高効率の推論を実現:
Ambiq Microは、AIに焦点を当てた独自SDK(ソフトウェア開発キット)「Neural Spot」を提供する。超低消費電力サブスレッショルド/ニアスレッショルド技術を組み合わせることで、高効率の推論を実現するという。
米新興企業Perceive:
XperiからスピンアウトしたAIチップ開発の新興企業Perceiveが、第2世代チップ「Ergo 2」をリリースした。1万パラメータ超のTransformerモデルの推論をエッジで実行可能だという。
新しいユーザー層を開拓する狙い:
STMicroelectronicsは、既存のオフライン版と並行して、機械学習開発環境「STM32Cube.AI」のクラウド版を発表した。同社は、クラウドアクセス可能なテスト用マイコンボードも提供するという。
EE Exclusive:
Synopsysは2020年、「設計空間最適化(Design Space Optimization)」構想を基に開発したAI搭載設計ツール「DSO.ai」を発表した。以来、同ツールを使ったチップのテープアウト件数は100件に達したという。
処理能力688TFLOPSのプロセッサ:
SambaNova Systems(以下、SambaNova)の幹部は、米国カリフォルニア州サンタクララで開催された「AI Hardware Summit」において、新たなシリコンを披露した。また、複数のタスクに適用できる大規模な言語モデルの一種である「基盤モデル(foundation models)」をサポートするという同社の取り組みについて語った。
アナリストが指摘:
Armは2022年8月31日(英国時間)、QualcommとNuviaを、ライセンス契約違反および商標権侵害で提訴したと発表した。Armは両社が商標権を、ライセンス供与されていない製品に使用することによって侵害したという。あるアナリストは、米国EE Timesのインタビューに応じ、「Armは今回の訴訟によって、アーキテクチャライセンス供与の機会を損なう可能性がある」と述べている。
チップレットを適用:
2022年8月21〜23日にオンラインで開催された「Hot Chips」において、中国の新興企業Biren Technology(以下、Biren)がステルスモード(製品や開発の中身を明らかにしないこと)を脱し、データセンターにおけるAI(人工知能)学習と推論向けの大型汎用GPU(GPGPU)チップの詳細を明らかにした。同社の「BR100」は、TSMCの7nmプロセス技術に基づく537mm2のチップレット2つで構成されている他、CoWoS(Chip on Wafer on Substrate)パッケージに4つのHBM2eを積層している。
超音波診断やMRIなどで広がる活用:
AI(人工知能)ハードウェアならびにソフトウェアの最新の発展は、医療機器の開発に大変革をもたらしている。現在、医療機器の開発では、医療データをリアルタイムで処理、予測、可視化するためにAI技術が幅広く用いられている。また、AIは350種以上のFDA(アメリカ食品医薬品局)認可機器を含め、数えきれないほどの医療機器に用いられており、医療環境において運営上の節約もたらしている。NVIDIAのヘルスケア部門でバイスプレジデントを務めるKimberly Powell氏は「今や医療機器にAIを取り込めるようになった。つまり、魔法が起こり始めるということだ」と述べた。
GrAI Matter Labs:
ニューロモーフィックコンピューティングを手掛けるフランスの新興企業GrAI Matter Labsが米国EE Timesに語ったところによると、同社の「GrAI VIP」チップは100万米ドルの予約注文を受けているという。
他社も含めスコアが著しく向上:
Googleは、機械学習の業界標準ベンチマーク「MLPerf」の最終ラウンドにおいて、全8個のベンチマークのうち4個で最高スコアを達成した。
Cerebrasのウエハースケールエンジン:
Cerebras Systems(以下、Cerebras)は、第2世代のウエハースケールエンジンの能力を披露し、単一デバイスでトレーニングしたAI(人工知能)モデルとして最大記録を樹立したと発表した。