AI業界は急速に進歩しており、MLや生成AIにおける画期的な進歩がほぼ毎日のようにニュースで報道されています。AIテクノロジーの発展に伴い、大規模なAIソリューションを構築するにはAIチップが不可欠となっています。たとえば、顔認証や大規模データ分析などの最新のAIアプリケーションを従来のCPUで実行したり、あるいは数年前のAIチップで実行したりすると、コストが飛躍的に増加します。最新のAIチップは、より高速、より高性能、より柔軟、より効率的という4つの重要な点で従来のAIチップよりも優れています。

AIチップは、前世代のチップとは異なる高速な計算手法を使用しています。並列処理は、並列計算とも呼ばれ、大規模で複雑な問題やタスクを、より小規模でより単純な問題やタスクに分割するプロセスです。従来のチップは逐次処理（1つの計算から次の計算に移る方法）と呼ばれるプロセスが使用されていましたが、AIチップは一度に数千、数百万、さらには数十億もの計算を実行します。この機能により、AIチップは大規模で複雑な問題を小さな問題に分割して同時に解決することで、大規模で複雑な問題に取り組み、その処理速度を飛躍的に向上させることができます。

AIチップは、同等の製品よりもはるかにカスタマイズ性が高く、特定のAI機能やトレーニング・モデルに合わせて構築できます。たとえば、ASICのAIチップは非常に小型で高度にプログラム可能で、携帯電話から防衛衛星に至るまで、幅広い用途で使用されています。従来のCPUとは異なり、AIチップは一般的なAIタスクの要件と計算要求を満たすように設計されており、この機能がAI業界の急速な進歩とイノベーションを後押ししています。

最新のAIチップは、前世代よりも消費電力が少なくて済みます。これは主に、AIチップが旧式のチップよりも効率的にタスクを分散できるチップ・テクノロジーの改善によるものです。低精度演算のような最新のチップ機能により、AIチップはより少ないトランジスタ数で問題を解決できるため、エネルギー消費量も少なくなります。こうした環境に配慮した改善は、データセンターのようなリソース集約型のオペレーションにおけるカーボン・フットプリントの削減に役立ちます。

AIチップは非常に特殊なタスクを念頭に置いて設計されていることが多く、自然言語処理（NLP）やデータ分析などのコアなタスクを実行する際により正確な結果をもたらします。AIテクノロジーが医療など、スピードと正確性が重要となる分野で応用されるにつれ、このレベルの精度がますます必要とされています。

AIチップがAIテクノロジーの進歩に欠かせない理由は数多くありますが、この強力なハードウェアの普及には、次のような課題もあります。

エコノミスト誌によると、台湾のチップ・メーカーは世界の半導体の60％以上、最先端チップの90％以上を生産していています。 残念ながら、深刻な供給不足と不安定な地政学的状況が成長を妨げています^1。

AIハードウェアおよびソフトウェアの世界最大企業であるNvidia社は、最先端のAIチップのほぼすべてを台湾積体電路製造股份有限公司（TSMC）に依存しています。台湾では中国からの独立を維持するための闘いが現在も続いており、一部のアナリストは、中国が台湾に侵攻すれば、TSMCのAIチップ製造能力が完全に停止する可能性があると推測しています。

開発者がより大規模で強力なAIモデルを構築するにつれ、計算需要はAIチップ設計の進歩を上回るペースで増加しています。AIハードウェアの改善は間近に迫っており、企業はチップのアルゴリズム効率を高めるために、インメモリ・コンピューティングやAIアルゴリズムの強化による性能と製造など、さまざまな分野を模索していますが、AIアプリケーションの計算需要の増加ほど速くは進んでいません。

性能に対する要求が高まるにつれ、AIチップのサイズは大きくなり、機能するためにより多くのエネルギーを必要とするようになっています。最新の高度なAIチップは、1チップあたり数百ワットの電力を必要としますが、このエネルギー量を小さなスペースに直接投入することは困難です。AIチップに電力を共有するには、電力供給ネットワーク（PDN）アーキテクチャの大幅な進歩が必要であり、そうでなければその性能に影響が出ます。

AIチップという用語は、半導体（通常はシリコン）とトランジスタで構成された統合回路ユニットを指します。トランジスタは、電子回路に接続される半導体材料です。回路に電流を流してオン・オフに切り替えられると、デジタル・デバイスが1または0として読み取る信号が生成されます。

AIチップなどの最新のデバイスでは、オンとオフの信号が1秒間に数十億回切り替わり、回路がバイナリ・コードを使用して複雑な計算を実行し、さまざまな種類の情報やデータを表すことができます。

チップにはさまざまな機能があります。たとえば、メモリー・チップは通常データの保管と取得を行い、ロジック・チップはデータの処理を可能にする複雑なオペレーションを実行します。AIチップは論理チップで、AIワークロードに必要な大量のデータを処理します。

これらのトランジスタは通常、標準的なチップのトランジスタよりも小型で効率的であるため、より高速な処理能力と小さなエネルギー消費を実現しています。

並列処理

AIワークロードにとって、他の機能よりも複雑な学習アルゴリズムの解決を加速する並列処理機能ほど重要なAIチップの機能はないかもしれません。並列処理機能を備えていない汎用チップとは異なり、AIチップは一度に多くの計算を実行できるため、標準的なチップでははるかに長い時間がかかるタスクでも、数分または数秒で完了させることができます。

AIモデルのトレーニングには膨大な計算が必要で、その計算も複雑なため、AIチップの並列処理機能はテクノロジーの有効性と拡張性を左右する重要な要素となります。

AIチップには、設計と目的が異なるいくつかの種類があります。

GPU

グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、ビデオ・カード、システム・ボード、携帯電話、パーソナル・コンピュータ（PC）など、さまざまなデバイス上のコンピュータ・グラフィックスや画像処理を高速化するために設計された電子回路です。

当初、GPUチップはグラフィック用に開発されましたが、その並列処理能力により、AIモデルのトレーニングに欠かせないものとなっています。開発者は通常、複数のGPUを同じAIシステムに接続して、さらに高い処理能力によるメリットを得ることができます。

FPGA

フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）は、再プログラミングの専門知識を必要とする特注のプログラマブルAIチップです。特定のアプリケーション向けに設計されることが多い他のAIチップとは異なり、FPGAは相互接続され構成可能な一連の論理ブロックを特徴とする独自の設計を行っています。FPGAはハードウェア・レベルで再プログラムが可能で、より高度なカスタマイズが可能です。

NPU

ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）は、ディープラーニングとニューラル・ネットワーク、およびこれらのワークロードに必要な大量のデータ処理専用に構築されたAIチップです。NPUは大量のデータを他のチップよりも高速に処理でき、画像認識やChatGPTなどのような人気のあるアプリケーション向けのNLP機能など、さまざまなAIタスクを実行できます。

ASIC

特定用途向け集積回路（ASIC）はAIアプリケーション用に特別に設計されたチップで、FPGAのように再プログラムすることはできません。しかし、AIワークロードの高速化という唯一の目的を念頭に置いて構築されているため、通常はより汎用的な製品よりも優れた性能を発揮します。