ニューヨークの地下鉄に5Gが登場
ニューヨークのメトロポリタン交通局（MTA）は、ニューヨークの地下鉄システム全体にワイヤレス接続を本格展開するため、2度目のTransit Wirelessを選択した。今回は、5Gセルラーワイヤレスがユニバーサルコネクティビティ計画の一部となっている。

このプロジェクトでは、駅間のトンネルでセルサービスを構築し、191の地上地下鉄駅と、スタテン島の21の鉄道駅にWi-Fiを配備する。つまり、最終的には地上と地下の全472駅がセルとWi-Fi接続に対応することになる。

地下鉄のユニバーサル・ワイヤレス接続計画の完了には約10年かかるとし、Transit Wirelessは、「300以上の地下鉄トンネルと200以上の地上駅に機器とファイバーを設置する必要があり、400以上の軌道マイルをカバーし、すべて利用者の混乱をできるだけ少なくする必要がある」と述べている。

2006年、ニューヨークのMTAは、地下駅でのWi-Fiと携帯電話接続の構築をTransit Wirelessに依頼した。同社は2011年に6つの駅での接続を開始し、最終的にマンハッタン、ブロンクス、ブルックリン、クイーンズの279の地下駅でWi-Fiと携帯電話の接続を実現した。この地下鉄接続の第一段階は、2017年に完了している。

シェアードコミュニケーションを提供するBAI Communicationsが過半数を出資する同社は、すでに3大MNO（AT&T、T-Mobile、Verizon）のいずれかが配備する機器からRF信号を取り込んで地下接続を提供している。この装置は、ニューヨーク市に5つあるトランジット・ワイヤレスの基地局ホテルの1つに設置されている。そして、無線信号を光伝送に変換し、接続された駅に光ファイバーで送り、駅のホームに設置されたWi-Fiアクセスポイントやアンテナを経由してユーザーの端末に送る仕組みになっている。

現在、ニューヨークでは、地下鉄の地下駅や時にはトンネル内でも携帯電話が使えるようになっている。

Transit Wirelessによると、この拡張ネットワークには、数千台のニュートラル・ホスト・セルラー・ノードと、数百マイルのキャリアグレードのファイバーが組み込まれる予定だという。

システムの拡張に伴い、基地局ホテルの容量を拡張する必要があるかという質問に対し、Transit Wirelessは、現在の基地局ホテルは「引き続き新サービスに利用され、現在の各基地局ホテルのスペース要件は、拡張サービスを取り込むために必要に応じて調整されるだろう」と答えている。新しい技術の導入が進むにつれ、より小型でエネルギー効率の高い機器などの利点と、新しい機器の必要性とのバランスが取られていくだろうと付け加えた。

ニューヨークは、地下の顧客に5G接続を提供する最初の地下鉄システムの1つとなる。
バルセロナ、ソウル、ニューヨークの地下鉄システムは、地下鉄でセルラーとWi-Fiを展開しており、ロンドンのは2024年に稼働する予定である。

Applied Materials、GlobalFoundries、Qualcommの3社がチップメーカーとして評価される
半導体が注目されており、どの主要メディアを見ても、チップ、サプライチェーン、供給不足、そして技術そのものについての解説や記事がある。例えば、私は今月、グラフェンのスタートアップ、ParagrafのCEOと会ったが、数日のうちに、イギリスのThe TimesとFinancial Timesの大きなニュース特集で取り上げられるのを目にした。その語り口は政治的で、主流の読者に技術や製造工程を覗き見させるものだった。

しかし、このような新しい名声が得られても、次世代の人材がこの分野でキャリアを積んでいかなければ意味がない。チップス法があっても、その目的を達成するための設計者、プロセスエンジニア、製造技術者、その他バリューチェーンに関わる人々がいなければ、それらは意味を成さない。

Accentureが発表したばかりのレポートでは、従来のチップ産業が直面しつつある人材不足への対応について、半導体産業が直面している課題を掘り下げている。工学や科学技術系の科目を勉強している人は、競争力のあるパッケージやブランド特典、約束を提供してくれるハイパースケーラー、自動車会社、消費者ブランド、専門サービス企業の華やかさに惹かれるからである。

Accentureのレポートにある2021年に行われた工学部の学生を対象とした調査では、ほとんどの学部生がGoogle、Apple、Microsoft、Amazonなどのソフトウェアやサービスのブランド企業、Lockheed、Boeing、Northrup Grumman、Raytheon、GE、NASAなどの航空宇宙企業、Tesla、General Motors、Fordなどの自動車メーカーでの勤務を希望していると回答している。さらに、将来性のある科学、技術、工学、数学（STEM）の学生が大学のキャンパスに到着する前から、彼らはすでに一流のハイテク企業に対して強い認識を抱いていると付け加えている。「このことは、半導体企業がブランド・エクイティにおいていかに不利であるかを再確認させるものである」と同報告書は述べている。

さらに大きな問題は、人材格差が、いくつかの国が目指す半導体サプライチェーンの自給率や回復力の目標を達成する上で大きな障害となることだ。報告書によると、米国が半導体分野で自給自足するためには、世界のチップ生産の20％をさらに獲得する必要があり、74〜80の工場を新設し、半導体工場で合計30万人の雇用を創出する必要があるとしている。

さらに、自動車、家電、航空宇宙・防衛など、重要な半導体アプリケーションの国内需要に対応するだけでも、7万〜9万人の高度なスキルを持つスタッフがいる18〜20の工場が追加で必要になる。

これらのファブの運営に必要な官民の投資を考慮に入れても、世界規模でファブを運営するのに適した人材を見つけることは大きな課題である。

しかし、どのようにして人材のパイプラインを太くするのだろうか？報告書によると、早期教育のためのSTEMイニシアチブを持つ半導体企業は非常に少ない。Meta、Google、Amazonのような企業が、ロボットラボ・プログラムやコーディングといった分野で、中学生という早い段階から生徒を対象とした取り組みを行っているのとは対照的である。

しかし、Qualcommは、他のチップメーカーよりも準備が整っている。この報告書では、同社のThinkabit Labが業界をリードする例であり、同社の16のイノベーションキャンパスにおいて、米国の78,000人以上の学生がモノのインターネットをテーマにしたサマープロジェクトに参加しているとしている。

また、Applied Materialsは、テキサス州中部で地域のSTEM教育プログラムに、モンタナ州ではコミュニティのSTEM助成に投資している。一方、業界団体のSEMIは、高校生がマイクロエレクトロニクスと半導体の実地体験をする2〜3日間のプログラムに参加するHigh Tech Uを主催している。

この報告書によると、他のほとんどの半導体メーカーは、高校生を適切なSTEMイニシアチブに引きつけることによってパイプラインを成長させるという点では、比較にならないほど不十分であることが示されている。逆に、米国の平均的な高校のカリキュラムでは、将来有望なSTEM分野の学生がコンピュータサイエンス以外の工学分野に触れる機会がないため、多くの学生が半導体分野で働くために必要な中核主題の知識や経験に馴染めないことを認めている。

この報告書で取り上げられた業界のもうひとつの側面は、採用プロファイルがあまり明確に定義されておらず、チップ企業は「エレクトロニクス」以外の多様なスキルセットに注目した方がよいということである。
設計エンジニアは非常に専門的な学位が必要ですが、製造技術者は別のルートからやって来ることが多いだろう。

GlobalFoundries社は、コミュニティカレッジや従来の4年制大学の新卒者を訓練して、空いた技術者やプロセスエンジニアリングの職務に就かせ、需要を満たすためにスキルアップさせている、と報告書は指摘している。この戦略は、短期的には費用対効果が高く、実現可能であることが示唆されている。

Chips Actsの地政学的な狙いとはやや異なるが、報告書では、産業界が国際的な卒業生を確保する必要があるとしている。

CHIPS法 米国半導体製造業の活性化計画
米国では、先端半導体製造の自国製造基盤を補強するための行動を起こす圧力が高まっており、その集大成として、8月8日にBiden大統領がCHIPS and Science Actに署名した。

米国議会調査局（CRS）の最近の調査では、世界の半導体製造における米国のシェアは、1990年の40％から2020年には12％にまで低下していると推定されている。

米国内のファブ建設コストが高騰したため、多くの企業がファブレス化を進め、アジアの有力ファウンドリで製造したダイを使用し、自社またはアジアにある他の組立・テスト会社でバックエンドのテスト・パッケージングを完了させるようになった。Google、Apple、Amazonなどの最先端チップのユーザーは、そのファブのほとんどが台湾にあるTSMCに、最先端チップの90%近くを依存していると言われている。また、Covid-19のパンデミックやウクライナ戦争は、半導体に必要な原材料の多くが、世界的に緊張状態にある地域や、そうした国への依存によって影響を受けている国に所在するという、サプライチェーンの脆弱性と高度なグローバル化を浮き彫りにしている。例えば、市場調査会社のTechcetは、ネオンなどの半導体用希ガスの大部分はウクライナで生産されていると推定している。また、半導体製造に使用される硫酸などの超高純度ウェットケミカルも、その多くがアジアからの輸入品である。

このような背景から、米国では先端半導体製造の自国製造基盤を強化するための行動を起こす圧力が高まっており、その集大成として8月8日にバイデン大統領がCHIPS (Creating Helpful Incentives to Produce Semiconductors) and Science Actに署名をしたのである。この法律の大まかな目的は、国内の製造能力への新規投資を助成することである。CHIPS法は、次のような米国の半導体製造のさまざまな側面に537億ドルを投入する。

・　米国内の半導体製造基盤の構築と近代化のための資金援助に390億ドル、うち60億ドルは融資と融資保証に使用される。

・　研究開発および人材育成プログラムの支援に今後5年間で110億ドル。この中には、大学の研究開発と民間企業を結びつけてイノベーションを推進する、全米20地域の技術・イノベーションハブの設立に向けた100億ドルも含まれる。

・　国防総省のための大学ベースの研究に資金を提供する20億ドルのCHIPS for America Defense Fund

・　米国内の半導体労働者を増加させるための5年間で2億ドルのCHIPS for America Workforce and Education Fund

・　半導体の国内サプライチェーンに資金を提供するためのインセンティブ

・　モバイルブロードバンドの革新のためのワイヤレスサプライチェーンに15億ドルの資金提供

・　先進的な半導体製造施設の建設に対する25％の先行投資控除

・　その他、核融合、レーザー、安全な通信などの研究のための国立科学財団への資金提供

AI活用の道を拓くテクノロジー
テクノロジーが支配するこの世界では、ほぼすべての業界で「AI」という言葉が議論に登場する。自動車、クラウド、ソーシャルメディア、ヘルスケア、保険など、AIは大きな影響を及ぼしており、大小さまざまな企業が投資を行っている。

しかし、あまり語られていないのは、現在のAI活用を実現し、将来の成長への道を切り開く技術についてである。結局のところ、AIは簡単ではなく、自然言語処理などの最新の問題を解決するためには、ますます大規模なニューラルネットワークモデルとデータセットが必要になってきている。

2012年から2019年の間に、より複雑な問題に挑むため、AIのトレーニング能力の伸びは30万倍になりった。これは3.4カ月ごとに学習能力が倍増していることになり、驚異的な成長率で、多くのテクノロジーに急速なイノベーションを要求している。世界のデジタルデータの量も急速に増加しており、2～3年ごとに倍増しているという試算もある。

世界がデータリッチになり、インフラやサービスがデータドリブンになるにつれ、データの保存と移動の重要性が急速に高まっている。その裏側では、DDRやHBMなどのメモリ技術や、Compute Express Link（CXL）などの新しいインターコネクト技術の進歩が、AIをより使いやすくすることで、将来のコンピューティングシステムにおける幅広い活用への道を切り開いているのである。

これは、最終的に新たな機会を可能にするものだが、それぞれ課題も伴う。ムーアの法則が緩やかになりつつある現在、特に私たちが慣れ親しんできた進歩のペースを業界が維持することを望むなら、これらの技術の重要性はさらに増している。

DDR5：
JEDEC DDR5 仕様は 2020 年 7 月に発表されたが、この技術は今まさに市場で盛り上がりを見せ始めているところである。DDR5は、ハイパースケールデータセンターのニーズに対応するため、前身のDDR4からデータ転送速度の倍増、ストレージ容量の4倍増、消費電力の低減などの改良が施されている。データセンターにおけるAIや汎用コンピューティングの進展に不可欠な新世代のサーバープラットフォームは、DDR5メインメモリによって実現されることになる。

望ましい消費電力と熱エンベロープ内での動作を維持しながら、より高い帯域幅と大容量を可能にするために、DDR5 DIMMはより「スマート」で高性能なメモリモジュールである必要がある。拡張チップセットでは、SPD Hub と温度センサーが、DDR5 への移行に伴ってサーバー RDIMM に組み込まれている。

HBM3：
かつて特殊なメモリ技術であった高帯域幅メモリ (HBM) は、AI プログラムやその他の高負荷の計算アプリケーションの激しい要求により、主流になりつつある。HBMは、2.5D/3Dアーキテクチャのため、設計や実装が複雑になるが、AIに必要な大容量データを迅速かつ効率的に移動させるために必要な膨大なメモリ帯域を供給する能力を備えている。

今年1月、JEDECはHBM規格のアップデートであるHBM3を発表し、新たなレベルの性能の到来を告げた。HBM3 は、4 つの DRAM スタックを使用した場合、毎秒 3.2 テラバイトを実現し、前世代の HBM と比較して、また DDR メモリなどのソリューションと比較して、より優れた電力効率と面積効率を提供する。

GDDR6：
GDDR メモリは、20 年間にわたりグラフィックス業界の主力製品として、GPU とゲームコンソールがより写実的なレンダリングを行うために必要とする、増え続ける帯域幅を供給してきた。GDDR の性能と電力効率は HBM メモリほど高くはないが、GDDR は DDR と同様の DRAM およびパッケージング技術に基づいて構築されており、より馴染みやすい設計と製造フローを採用しているため、設計の複雑さが軽減され、多くの種類の AI アプリケーションにとって魅力的なものとなっている。

GDDR ファミリーの現行バージョンである GDDR6 は、1 つの DRAM で 64 ギガバイト/秒のメモリ帯域幅を実現できる。狭い 16 ビットのデータバスにより、複数の GDDR6 DRAM をプロセッサに接続することが可能で、一般的に 8 個以上の DRAM がプロセッサに接続され、512 GB/秒以上のメモリバンド幅を提供することができるようになっている。

コンピュートエクスプレスリンク：
CXLは、メモリ拡張からメモリプーリング、そして最終的には完全に分割されたコンポーザブルコンピューティングアーキテクチャまで、データセンターの多くの新しいユースケースを可能にするインターコネクト技術における革命的な前進である。サーバーのBOMの大部分を占めるメモリは、CXLインターコネクトで分割およびコンポーザブル化することで、メモリリソースをより有効に活用し、TCOを改善することができる。

また、プロセッサのコア数はメモリシステムの処理能力を上回るペースで増え続けており、コアあたりの帯域と容量が時間の経過とともに低下していく危険性がある。CXLメモリの拡張により、より多くの帯域幅と容量を確保し、プロセッサコアに多くのデータを供給し続けることができる。

最新のCXL仕様であるCXL 3.0は、今年8月にリリースされた。この仕様では、ファブリック機能と管理、メモリ共有とプーリングの改善、コヒーレンシーの強化、ピアツーピア通信など、2.0仕様に比べて多くの改良点が導入されている。また、PCI Express 6.0 の物理層を利用して、データレートを 2 倍の 1 秒間に 64 ギガ転送することで、レイテンシを増加させることなく実現している。

このリストは決して広範囲にわたるものではないが、これらのテクノロジーはそれぞれ、コンピューティング性能と効率を大幅に向上させることで、AIの新たな進歩とユースケースの実現を約束するものであり、今後数年間のデータセンターの進歩にとって不可欠なものとなるだろう。

GPGPUを提供するBirenがステルスから登場
Hot Chipsでは、中国のスタートアップBirenがステルスから登場し、データセンターでのAIトレーニングや推論を目的とした大型の汎用GPU(GPGPU)チップを詳細に説明している。BR100は、TSMC 7nmでそれぞれ537mm2に作られた2つの同一のコンピュートチップレットと、CoWoSパッケージの4スタックのHBM2eで構成されている。

BR100のコストは、1ワットあたりの性能と1平方ミリメートルあたりの性能という点で、より優れたアーキテクチャ効率によって測ることができるという。

また、BR100は、INT8で2POPS、BF16で1PFLOPS、FP32で256TFLOPSの性能を実現できる。Birenの新しい数値フォーマットTF32+を使用する場合、これは32ビット性能の512TFLOPSに倍増する。GPUは他の16ビットおよび32ビットフォーマットもサポートしているが、64ビットはサポートしていません（64ビットは科学計算以外のAIワークロードにはあまり使用されていない）。

設計にチップレットを使用することで、Birenはレチクルの制限を破りながらも、コスト削減のためにダイを小さくすることで得られる歩留まりの利点を維持することができた。同じGPUアーキテクチャに基づく仮想的なレチクルサイズの設計と比較して、2チップレットのBR100は30％高い性能（計算ダイ面積では25％大きい）と20％高い歩留まりを達成したという。

また、チップレット設計の利点は、同じテープアウトで複数の製品を作ることができる点である。なお、Birenは1チップレットの「BR104」もロードマップに載せている。

BR100はOCPアクセラレータモジュール（OAM）形式で、BR104はPCIeカードで提供される予定である。BR100のOAMモジュールを8個組み合わせると、「AI向けに作られた世界で最も強力なGPGPUサーバー」になるという。また同社は、OEMやODMとの連携も進めている。