AIは人間よりも優れたチップを設計できるか？
完全に自律的なチップ設計は可能か？AIは、チップ全体を設計・最適化する「人工建築家」として振る舞うことができるのだろうか？―これは、SynopsysのCEOであるAart de Geus氏が、Hot Chipsの基調講演で答えようとした質問で、その答えは明確に「そのとおり」である。
Synopsysは、以前から自社のEDAツールへのAIの活用に取り組んできた（Geus氏によると、現在のSynopsysのツールはすべて何らかの形でAIを使用している）。その代表的なAI搭載ツールであるDSO.aiは、昨年発売された。DSOは、チップ設計のジオメトリ、つまり設計の物理的な側面のすべてのタスクに取り組むが、このタスクの一部だけに取り組む他のいくつかのAIベースのツールとは対照的である。DSOは、Synopsysが現在の設計空間探索プロセスの次のステップとして考えている「設計空間最適化」から名付けられた。配置配線の探索空間だけでも10の9万乗にのぼり、中国の難解な囲碁の探索空間の10の360乗よりもはるかに大きい。
Synopsysの技術は、深層学習の一種である強化学習と呼ばれる手法に基づいており、大量のデータを必要としない。強化学習は、大量のデータを必要としない深層学習の一種である。システムはゼロからスタートし、ランダムにチップを設計する。時間をかけて試行錯誤しながら多数のチップを設計し、スコアの最適化を図ることで、チップ設計をゼロから効率的に学習していく。この手法を使えば、はアルゴリズムを学習させるために膨大なデータ（顧客のIPであるチップ設計）を入手する必要がない。
しかし、顧客はこれをさらに一歩進めて、Synopsys強化学習アルゴリズムの上に教師あり学習を用いることで、さらに優れた結果を得ることができる。AIは、顧客が以前にテープアウトしたチップから学習することができる。De Geus氏は、Hot Chipsのプレゼンテーションで、この手法によってAIが最適な設計に早く収束できることを示した。トレーニングを受けたDSOが行った顧客のCPU設計では、総消費電力を9～13％、リーク電力を30％削減し、専門家チームによる人間の最善の努力に比べて2～5倍の速さで収束した。このプロセスは、一人のエンジニアが監督していた。
Geus氏は、EE Timesとのインタビューで、AIが設計するチップのより広い意味合いについて語り、「設計はムーアの法則に追いついた」と何度も聞いた。これを裏返すと、技術は設計ができることに追いついたということになる。―EDAとSynopsysは、並外れたことを実現するための共同責任を負っている」と述べた。Geus氏は、AI革命と電子設計自動化の黎明期に大きな類似性を見出しており、「さまざまな意味で、我々は設計方法のまったく新しい局面を切り開くためのコードを解読したと考えている。35年前、我々はコードを解読し、設計を変えた。その類似性は気づかないほどだ」と述べている。1980年代半ば、Synopsysは設計自動化ソフトウェアを発表し、設計者が数週間かかる同じ作業を数時間で行い、より良い結果を得られるようにした。DSOのようなAIを搭載したツールがこれまでと違うのは、個々のツールから設計フロー全体へのシフト、つまり個々のタスクのためのツールを取り出して融合させることであり、Synopsysは35年前にこれを始めていた。
顧客は当時と同じように、結果の質、結果が出るまでの時間、結果が出るまでのコストの向上を求めているが、ゲートオールアラウンド型のトランジスタやチップレットなどの新技術により、複雑さは何倍にもなっている。また、電力や熱への配慮なども重要になってきたとし、「他にも数多くの要求が出てきて、当然、この最適化問題はより多次元的なものになった。 そこにAIの力がある。AIには同時に多くのことを見る能力がある」と述べている。Synopsysは、物理レイアウト最適化のためのDSOと並んで、初めて他の設計領域の一部をAIに制御させた。セルの最適化など、物理的な空間の他に、構造/アーキテクチャの空間（クロック・スキームの最適化）や行動の空間（アプリケーション・ソフトウェアの最適化）などがある。

フレキシブルな「6502」で未来への扉を開く
PragmatIC Semiconductorは、私たちを未来に連れて行ってくれる。同社はまず、Arm Cortex-M0をフレキシブルな基板に組み込み、今度は、さらに過去にさかのぼり、象徴的な6502プロセッサーのフレキシブルバージョンを開発した。6502といえば、1980年代に貯金をはたいてBBC Microを買った記憶がよみがえる。私はすでにSinclair ComputerのZ80ベースのZX81を所有していたが、当時のコンピューターオタクの私には、6502プロセッサーを搭載した「The Beeb」が必要だった。6502は、Motorolaが6800チップの価格の高さを理由に退社したBill Mensch氏を中心に、MOS Technologyで開発された。1975年に発売された画期的な6502デバイスは、競合他社のチップに比べて数分の1の価格で、Steve Jobs氏とSteve Wozniak氏は6502をベースにしたApple-1コンピュータを開発した。このチップとそのバリエーションは、Apple II、Commodore PET、Commodore 64、BBC Microなどの重要なコンピューターや、任天堂やAtari 2600などの先駆的なゲームプラットフォームの頭脳となった。現在もWestern Design Center（WDC）がサポートしており、ライセンシーが出荷した組み込み用65xxプロセッサーの数は60億個を超え、毎年数億個ずつ増加しているという。これは、FlexICファウンドリが半導体ハードウェアの迅速な開発をサポートするという、”革命的 “な能力を示しています。ピンアウト、フットプリント、スピードを最適化するために、第2の試作品がすでにテープアウトされている。WDCの創設者であり、Chuck Peddle氏と共にオリジナルの6502を開発したBill Mensch氏は、「1970年代にMOS Technologyで行ったことと同様に、PragmatICが行っていることは変革をもたらすものだと考えている。6502のデザインを彼らのFlexICファウンドリで検証することで、我々はこのデザインの当初の目標を、あらゆるもののインターネットのための組み込み処理をサポートするために拡張することができる」と述べている。　2週間でフレキシブルな6502プロセッサーを作った次は何をするのだろうか？顧客やアプリケーションは決まっているのか？Pragmaticの広報担当者は、Flex6502の回路を活用したアプリケーションを近日中に公開するとし、「主な目的は、当社のFlexICファウンドリーの顧客が、設計に演算機能を簡単に追加できるようなIPコアをサポートすることであり、特に、当社がこれまでに実証してきたセンサーやRF通信と組み合わせることで、”Internet of everything “のための組み込みマイコンを実現することができ、大きな商機となる」と述べている。また、今回の製品で実証したかったことは、既存のデジタル回路設計を当社のプロセスに移行することがいかに迅速かつ容易であるかということであり、他の標準ブロックへの道を開くものであるという。同社は、命令を追加した拡張6502デザインのネットリストを発行している。さらに重要なのは、低速または一時停止で実行しても、再起動するまでプレースマークを維持できることである。「6502では1メガヘルツだったが、これにより任意の速度で動作させることができる。これにより、ユーザーはこの機能を利用して、すぐに減速し、必要な時まで動作電力を抑えることができる」と述べている。

パンデミックでPCブーム到来
米国の学校での1年以上にわたるバーチャル授業の再開や、ハイブリッドな勤務形態の導入などにより、PCメーカーにとって巨大な刷新の可能性が生まれているという。
市場アナリストのCanalysが今週発表した数字によると、第2四半期の米国PC市場は年率16.6％の健全な成長を遂げた。デスクトップPC、ノートブックPC、タブレットPC、ワークステーションの出荷台数は3,680万台を超えている。ノートブックPCは、第2四半期の出荷台数が2020年の同時期に比べて27％増加し、トップカテゴリーとなった。パンデミックの際にバーチャル・スクーリングがもたらした勢いは今後も持続すると、マーケットトラッカーは予測しており、CanalysのリサーチアナリストであるBrian Lynch氏は、「パンデミック関連のユースケースが将来に渡って拡大していくことは明らかである。商用および教育分野が爆発的に拡大しており、非常に大きな刷新の可能性を秘めている。―米国経済はパンデミックの苦境から見事に立ち直り、中小企業も回復してきており、このセグメントからの購入が相次ぐだろう」と述べている。
PCの買い替えを促進する主な要因は、米国でDelta型を経由してCovid-19が復活し、オフィスへの復帰計画を根底から覆していることである。Canalysは、多くの大企業が永続的なハイブリッドワークを採用し、従業員が自宅のデバイスにさらに縛られることになると考えている。
一方、米国の学校では、中等教育がブレンデッド・ラーニング、オンライン・コース、ハイブリッド・ティーチングへと移行する中、対面式の授業を継続することが予想される。Canalysは、「米国では現在、教育がPCの買い替え市場に移行しており、2020年と2021年に見られた大量調達は、2023年にリフレッシュサイクルを開始すると予想される」と述べている。　このような教育や仕事の根本的な変化は、パンデミックが発生する前には貧弱に見えたPC業界にとって朗報である。これまでのところ、米国のPC市場で最大の利益を上げているのはSamsungで、2021年の第2四半期に年間出荷台数が51.4％と大幅に増加している。
奇妙なことに、年間成長率がマイナスとなったのはAppleだけで、コンピュータの出荷台数は2.8％減少した。しかしCanalysは、AppleがiPadなどの製品の部品不足を回避したことについて、競合他社よりも優れていると述べている。5月、International Data Corp.（IDC）は、チップ不足に対する懸念を軽視し、世界のPC出荷台数は今年18％以上増加し、3億5700万台を超えると予測していた。IDCのRyan Reith氏は、「現在、半導体市場全体が制約を受けていることは否定しないが、PC市場全体では、パンデミック前の数年間とは全く異なる状況にある」と述べている。例えば、パンデミック前のPCベンダーは、CPUの不足に加え、メモリやディスプレイの供給も逼迫していた。「現在は、ノートPCのパネルドライバIC、オーディオコーデック、センサー、電源管理ICなどの低価格帯の部品が中心となっている」とReith氏は指摘する。部品不足が続くと、品薄のノートPCよりもデスクトップPCを選ぶ消費者も出てくるかもしれない。いずれにしても、PCの需要は堅調に推移するとIDCはみている。

Lattice Semiconductorが自動車アプリケーション用にFPGAの最新版を発表
自動車用電子機器の普及に伴い、エッジ処理や相互接続、ブリッジングの機会が増えており、十分な熱管理を行いながら低消費電力で安全かつ信頼性の高いプラットフォームを提供できるチップメーカーが求められている。また、自動車メーカー、特に電気自動車メーカーは、ADAS、インフォテインメント、その他のカーシステム用のプロセッサを追加するため、製品の設計・導入サイクルが短くなっている。
このような自動車や産業用電子機器の分野では、チップメーカーは需要の増加に対応するために設計を見直す必要がある。Lattice Semiconductorは今週、主に自動車アプリケーションをターゲットとしたFPGAファミリーの最新バージョンを発表した。Certus-NX FPGAファミリは、低消費電力で安全性の高いカーエレクトロニクス・アプリケーションを対象としており、電気自動車のバッテリー寿命を延ばすとともに、処理性能や信頼性に影響を与える熱管理の問題に対処することを目的としている。
Lattice Semiconductorのプロダクト・マーケティング・マネージャであるJuJu Joyce氏は、「最新のNexusはFD-SOIプロセス技術をベースにしており、新製品をより早いサイクルでリリースすることができる。他にも、このFPGAアーキテクチャはソフトエラー率を100分の1に低減した」と主張している。ADASチップのリーダーであるNvidiaがセンサーなどのデータを中央で処理することに注力しているのに対し、Lattice Semiconductorのようなチップメーカーは、センサーデータのエッジコプロセッシングの普及に注力している。これには、「すべてのセンサーに話しかける」ためのブリッジングとアグリゲーションのスキームも含まれる。オレゴン州ヒルズボロに本社を置くチップメーカーであるLattice Semiconductorは、顧客が従来のプロセッサ・アーキテクチャから離れ、データセンターのハイエンド実装やMCUから、より入手しやすいFPGAデザインに移行していると考えている。新しい同社のFPGAは、モーターやLEDの制御、車載ネットワーク、ADASアプリケーションにおけるセンサーデータのコプロセッシングなどの自動車アプリケーションを対象としている。
Boppana氏は、「我々は、エッジ・コンピューティングのトレンドを見て、戦略的な投資を行った。早期に着手したことで、現在では車載用FPGAの生産体制を整えるという点で非常に有利な立場にある」と述べている。Lattice Semiconductorは、ADASに加えて、運転手の監視や人の存在検知などの初期の「車内AI」アプリケーション向けにも自動車用FPGAを推進している。しかし、ミッションクリティカルなアプリケーションはまだ実現していないと、同社は認めている。
昨年11月、Lattice Semiconductorは、FPGAベースの設計とアプリケーション・スタックに加え、組み込みソフトウェア開発の専門知識を顧客に提供することを目的とした設計グループを発表した。
消費電力とスペースの制約は、電気自動車メーカーにとって最も重要な設計上の懸念事項の一つである。そこで同社は、自動車用FPGAを、バッテリーの消耗を4分の1に抑え、チップパッケージを3分の1に縮小した。また、I/O密度を競合チップの2倍にすることで、コンパクトなシステム設計を可能にするとともに、I/Oを70%高速化したとアピールしている。また、このAuto FPGAは、PCI Expressやギガビットイーサネットのインターフェースにも対応している。
Boppana氏は、「FPGAの設計活動には大きな勢いがあり、製品の導入サイクルは5年から2年に短縮されている」と述べ、同社は現在、最新のFPGAを大手自動車機器メーカーにサンプリングしているが、これらの顧客を特定することは避けていると付け加えている。

審査の厳格化とコストがチップ業界の取引を妨げる
かつて、チップ業界で起こったことは業界内だけのことだった。しかし、消費者や規制当局が半導体の役割を認識するようになってからは、大規模なM&Aを行うと独占禁止法上の審査が厳しくなるという現象が見られるようになった。それと並行して、政府関係者からは、半導体の主権、サプライチェーンの保護、チップや部品の生産における自給自足についての話が増えている。
今月のテクノロジー関連のニュースを見てみると、エレクトロニクス業界では、合併や買収の提案、そしてもちろんICの独立を目指した取り組みが盛んに行われていることがわかる。
例えば、Nvidiaが提案しているArmの買収について、英国の競争規制当局が第1段階の報告書を発表した。この報告書では、当局にコメントを提出した人の中で誰が何を言ったかは明らかにされていないが、全体的には、この買収のニュースが出て以来、インタビューを受けたさまざまな関係者から聞いたことが反映されている。それらは、Armがチップ業界が依存する知的財産の主要ベンダーであり、競合技術よりもはるかに進んだエコシステムを持っているということで、報告書では特にRISC-VとMIPSについて言及している。英国の規制当局は、Armの買収により、オープンに利用できるIPへのアクセスが制限される可能性があると警告している。
また、英国競争市場局（CMA）は先週、Cobhamグループの完全子会社であるCobham Ultra AcquisitionsによるUltra Electronicsの買収に介入することを検討すると発表した。CMAは、この26億ポンド（35.7億ドル）の買収案を国家安全保障上の理由で調査している。CMAは、2022年1月中旬までにこの買収に関する報告書を発行する予定だ。Ultra Electronicsは、軍事、航空宇宙、原子力、産業用センサー市場向けにミッションクリティカルな電子機器を提供している。
一方、NexperiaによるNewport Waferの買収は、先月、Nexperiaが完全所有を発表し、新ユニットをNexperia Newportというブランドにする計画を発表したことで、完了したかに見えた。しかし、NexperiaのオーナーであるWingtechは、国内外の産業政策を理由に、英国政府がこの買収を検討する可能性を示唆するコメントを発表した。
1982年に設立されたNewportの工場は、現在、月産35,000枚以上の200mmウェハースタートが可能で、ウェハースタント法によるMOSFETやトレンチIGBTから、CMOS、アナログ、化合物半導体まで、幅広い半導体技術をカバーしている。Nexperiaは、Newportのウェハ工場が、マンチェスターとハンブルグのウェハ工場における現在の投資と並行して、IGBT、アナログ、化合物半導体の製品ラインをサポートすると述べている。また、他の未決のチップ案件では、スティッカー・ショックに悩まされている。今週の報道によると、買収を進めているSamsungは、コストを理由にNXP Semiconductorsへの関心を再検討しているという。Korea Timesは、Samsungが姿勢を変えつつあるのではないかと報じ、無名の幹部が「NXPセミコンダクターズは高価になってきている」と述べたことを紹介している。また、NvidiaとArmの買収案を例に挙げ、Samsungが反トラスト法の審査を警戒していることを示唆している。

Esperantoが1,000コアのRISC-V AIアクセラレータでステルス状態から脱出
Hot Chipsカンファレンスの開催に合わせて、スタートアップ企業のEsperantoが今週、これまでで最も高性能な商用RISC-Vチップ、つまり超大規模データセンター向けに設計された1,000コアのAIアクセラレータを発表し、ステルスモードから脱出した。このチップは、10～60Wの間でさまざまな電圧と電力プロファイルで動作させることができるが、「スイートスポット」と呼ばれるのは、1チップあたりの電力が20Wの場合である。この構成では、Glacier Pointのアクセラレータカードに6チップを搭載することができ、総消費電力を120W以下に抑えることができる。
Esperantoの「ET-SoC-1」は、1つのチップに搭載されたRISC-Vコアの数が1,093個と、これまでで最も多いことを謳っている。この中には、エネルギー効率の高いAI加速エンジンとして機能するカスタムRISC-Vコア「ET-Minion」が1,088個、また、4つのET-Maxion RISC-VコアとRISC-Vサービスプロセッサも含まれており、全体的にエネルギー効率を重視した設計となっている。今回のHot Chipsに先立ち、EE Timesは、Esperantoの創業者であり会長を務める業界のベテラン、Dave Ditzel氏に話を聞きいた。Ditzel氏は、「世の中のRISC-Vのほとんどは組み込み用であり、1,000個のRISC-Vコアを1つのチップに搭載したのは当社が初めてだ。メニーコアCPUについては何年も前から言われているが、まだあまり見たことがない。我々は、”RISC-Vがハイエンドを実現できることを見せよう。 熟練したCPU設計者がここで何ができるかを見せよう “と言った」と語っている。
Ditzel氏のCPU設計チームは、超大規模データセンターの運営者の要求を詳細に聞き出すことができた。「彼らはトレーニングチップを望んでおらず、トレーニングに問題があるわけでもない。AIのトレーニングはオフラインの問題であることが多く、ハイパースケーラーの巨大なx86 CPUのキャパシティは常にピーク負荷ではない。ゆえに、そのキャパシティは空いているときにトレーニングに使うことができる。彼らの本当の問題は推論である」とし、「それが彼らの広告の原動力なのだ。彼らは10ミリ秒以内に答えを出さなければならない」と強調した。
そのため、オンライン広告用の推薦推論エンジンを高速化することが、データセンターチップの焦点となった。 この種のモデルを高速化するためのハイパースケーラーの要求は、かなり明確なものであった。
「我々の顧客は、チップ上に100メガバイトのメモリを求めていた。また、オフチップメモリー用の外部インターフェースも求めていた。実際問題として、アクセラレータカードにどれだけの容量を搭載できるかが重要である。―チップではなく、カードを計算の単位と考えてください。カードにメモリを搭載することができれば、PCIeバスを介してホストにアクセスするよりもはるかに高速にアクセスすることができる」と述べた。
オンチップのメモリーシステムには、L1、L2、L3のキャッシュと、レジスタファイルを備えたフルメインメモリーシステムがあり、合計で100MB強の容量がある。オンカードのメモリシステムは、モデルのほとんどのウェイトとアクティベーションを約100GBで保持できる。レコメンデーションモデルは高速化が難しいことで知られているが、これが既存のCPUサーバーで動作する理由の一つである。
「1億人の顧客の中から、その顧客が最近購入したものを選ぶ場合、カード上のメモリにアクセスしなければならず、あらゆる種類のランダムなメモリアクセスを行うため、キャッシュが機能しない。もっとクラシックなコンピューターが必要なのだ」とDitzel氏は言う。x86サーバーは大量のメモリを扱うことができ、プリフェッチ機能も備えている。また、汎用CPUはそのような作業を非常によくこなす。そのため、どのアクセラレータもレコメンデーションビジネスに参入するのは難しいのだという。

英国規制当局がNvidiaとArmの合併はイノベーションを阻害する可能性があると指摘
英国の競争規制当局は、競争上の懸念と技術革新を阻害する可能性があることから、NvidiaによるArmの買収案を詳細に調査する必要があると結論付けている。先月、政府のデジタル・文化・メディア・スポーツ省に概要を送付した競争市場局（CMA）は、その後、報告書を発表した。報告書では、提案されている取引によって、NvidiaがArmの知的財産へのアクセスを制限することで、競合他社に損害を与えることが可能になると警告している。Nvidiaは、Armの技術への競合他社のアクセスを確保するための「行動上の救済策」を提示しているが、CMAは、提案された救済策は懸念を緩和するものではないとしている。CMAのAndrea Coscelli長官は、「我々は、NvidiaがArmを支配することで、Nvidiaのライバル企業が重要な技術へのアクセスを制限され、最終的に多くの重要かつ成長している市場のイノベーションを阻害することで、Nvidiaのライバル企業に真の問題を引き起こすことを懸念している。その結果、消費者が新製品を手に入れることができなくなったり、価格が上昇したりする可能性がある」と述べ、「チップテクノロジー業界は数十億ドルの規模を誇り、企業や消費者が日々利用している製品に欠かせない。これには、経済全体のデジタルビジネスを支える重要なデータ処理やデータセンター技術、そしてロボット工学や自動運転車などの成長産業にとって重要な人工知能技術の将来的な発展も含まれている」と付け加えた。
CMAは、今年1月にフェーズ1の調査を開始し、パブリックコメントを募集した。CMAは、顧客や競合他社から、多数の市場で懸念を示す「詳細かつ理由のある相当数の提出書類」を受け取ったと述べている。これらの意見に基づき、合併後の企業には、Nvidiaのライバル企業に損害を与える能力と動機付けがあるため、競争力に大きな懸念があると結論付けた。特に懸念されるのは、ArmのCPU IPへのアクセスを制限し、関連製品間の相互運用性を阻害する能力で、このような動きは、Nvidiaの下流事業に利益をもたらし、競合他社を犠牲にして利益を増大させることが懸念される。CMAは、データセンターからゲームアプリケーションまで、グローバル市場におけるCPU、インターコネクト製品、GPU、SoCの供給が「差し押さえ」られることで、競争上の重大な懸念が生じると警告している。競争力や技術革新の低下により、製品の価格が高くなったり、品質が低下したりする可能性があるという。

AIの安全性を前面に押し出す
Teslaのロボットアシスタントの発表は、AIの安全性と、自動化されたシステムが街中や工場の床に解き放たれる前に、どのようにテストし検証するかについての継続的な議論を喚起している。
AIが誇張されて語られるようになった当初は、悪意に満ちた自己複製可能なHALのような機械が、最終的に創造者を圧倒したり、戦場を無秩序に歩き回ったりすることが懸念された。しかし、その後、議論はより現実的になり、安全性に焦点が当てられるようになった。具体的には、99.999％の信頼性が要求されるミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、人間のオペレーターが自律型システムを信頼できるようにするには、どのようにしてAIの安全性を促進すればよいのだろうか。
自動車アナリストでEE TimesのブロガーでもあるEgil Juliussen氏は、「運転支援システムを搭載した車両のAI事故は、”事故 “ではなく “衝突 “である」という認識を規制当局に示すことが、最初の一歩であると述べている。
ジョージタウン大学のCenter for Security and Emerging Technologyの研究者たちは、AIの安全性に関する一連のポリシーブリーフの中で、より安全なAIシステムを実現するためのエンジニアリング要件の特定を試みている。著者のZachary Arnold氏とHelen Toner氏は、「今日の最先端のAIシステムは、多くの点で強力だが、他の点では非常に脆弱だ。それらは、しばしば常識を欠いており、簡単にだまされたり破損したりする可能性があり、予期せぬ方法で失敗したりする」と述べている。また、「なぜそのように行動するのかを理解するのは難しく、また不可能であることが多い」と結論づけ、誤りやすいAIシステムをどの程度信頼するかによって、「恐ろしい結果になるかもしれない」と付け加えている。その中心となるな問題は、ブラックボックス化したAIシステムがどのように機能するかを理解することであり、これはAIの説明可能性と呼ばれるようになっている。そこでAI研究者たちは、深層学習をベースにしたAIシステムの安全性を確保するためのパラメータを設定するために、国家的なAIテストベッドの形成を提案している。Arnold氏とToner氏は、「現在、安全なAIの定義は一般的に受け入れられておらず、実世界のAIシステムの事故リスクをテストする標準的な方法もない」と結論づけている。
航空機のオートパイロットのようなフェイルセーフ用途で使用されていた初期のエキスパートシステムをテストするための実証済みの方法論はあるが、それに相当するAIは存在しない。「これらの手法はディープラーニングには使えない」とToner氏はインタビューで強調し、「我々は、ミスや誤作動が深刻な事態を招く可能性がある場所でこれらのシステムを使い始めるにあたり、新しい方法論の開発に多くの努力を払うべきだ。AIシステムを事前にテストし、何ができて何ができないのか、いつ動作していつ動作しないのかを確実に把握する方法が必要である」と述べた。
Teslaのような先駆的な企業は、Tesla BotのようなプロトタイプでAI技術の限界を押し広げながらも、この見解に近づいているのかもしれない。TeslaのCEOであるElon Musk氏は、ボットのプロトタイプが来年発表される可能性があると述べている。

革新的なSoC設計を迅速に行うには、クラウド型EDAが鍵となる
航空宇宙・防衛、自動車、ハイテク、ヘルスケアなど、さまざまな業界で同時多発的なメガトレンドが発生している。その中には、5G、自律走行車、IIoT（Industrial Internet of Things）、電化、ハイパースケールコンピューティング、AI/ML（Artificial Intelligence / Machine Learning）などが含まれている。そこにクラウドが加わることで、過去10年間にビジネスを牽引し、現在のグローバルな状況でさらに加速している、仕事、生活、コミュニケーション、エンターテインメントの方法を変える、もう一つの世代間のディスラプションが生まれる。クラウドの可能性は、柔軟なユビキタスアクセスにとどまらない。過去10年間、クラウドコンピューティングへの移行は、主に小売業や金融業などの分野で起こり、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなどの大手クラウドベンダーの登場により、その流れが加速した。一方、EDA（Electronic Design Automation）の分野では、最近まで、セキュリティや知的財産（IP）、データの保護に関する従来の懸念が、柔軟性、拡張性、生産性など、クラウドでのコンピューティングがもたらす大きなメリットを上回っていた。しかし、今ではそのような状況は変わりつつあり、クラウドを活用した各業界の価値向上により、インテリジェントなシステムが必要とされている。そのようなシステムを構築するには、クラウド対応のコンピューティングツールや手法を利用するしかないと考えられるようになった。最高レベルの精度を維持しながら、ほぼ直線的に性能が向上し、実質的に無制限の拡張性を持つ超並列コンピューティングへのニーズを牽引しているのは、この「システム」であり、それらの結果はクラウドでのみ可能である。この分野をリードするファウンダリがクラウドを採用し、プロセスデザインキット（PDK）をクラウド上に置くことでクラウドインフラストラクチャのセキュリティを認めたことで、セキュリティに関する懸念はおおむね薄れてきている。電子機器から機械設計まで、EDAやシステム開発に携わる複数の企業が、クラウドとクラウドコンピューティングの変革力を認識し、エンドユーザーに迅速なイノベーションを提供することで、ユーザーが以前は不可能だった新しいビジネスモデルを生み出すことを可能にしている。電動化などの新興産業でイノベーションを推進するスタートアップ企業は、新しい電気自動車やeVTOLを開発する際に、グローバルなコラボレーションを行い、光速でイノベーションを実現し、従来の製品ライフサイクルの概念を数十年から数年に圧縮する方法として、クラウド導入の最前線に立っている。これらの企業は、クラウドが単なる配信メカニズムではないことを、広くEDAやシステム分野で証明している。クラウドは、イノベーション、ビジネスの再発明、そして光り輝く成長を促進するものである。デジタルトランスフォーメーションのシナリオでイノベーションを加速するためには、企業におけるイノベーションの5つの重要な柱（人、データ、プロセス、技術、ツール）が、クラウドの広範な導入によって、より効率的な方法で再構築される。ハイパースケールがもたらす進歩は、中小企業から大企業、システム会社、半導体会社まで、あらゆる規模の企業にとって、この変革をよりシームレスなものにする。つまり、クラウド導入の問題は、コスト削減や技術そのものではなく、企業がエンドユーザーにより良いサービスを提供するために実現できる、根本的なビジネスモデルの変革なのである。EDAの分野では、企業はクラウド上でグループや地域を超えたシームレスなコラボレーションを行うことで、チップレベルからシステムレベルまでのイノベーションを加速させることができる。チップ設計者は、クラウド上のECAD-MCADコラボレーションを通じて、複雑なチップやSoC設計を瞬時にコラボレーションし、機械設計者とリアルタイムにコミュニケーションをとることができる。この2つの重要な領域でのリアルタイムでダイナミックなコラボレーションにより、多くの企業が現在の世代のトレンドの中核をなす最も複雑な次世代サイバーフィジカル製品やシステムを考え出すことができる。業界のリーダーは、チップレベルからシステムレベルまで、エレクトロニクスからメカニカルな領域まで、異なる分野でのシームレスなコラボレーションを可能にし、真のデジタルツインを実現する次世代クラウドプラットフォームに向けて一歩を踏み出す必要がある。

EdgeQが5Gベースステーション・オン・ア・チップをサンプル出荷
EdgeQは、5G向けベースステーション・オン・ア・チップのシリコンとソフトウェアを開発しているスタートアップ企業で、現在、同社のチップとファイ・ソフトウェアのサンプリングを行っている。また、同社のシリコンとソフトウェアスタックの詳細についても、いくつか発表している。
EdgeQのCEOであるVinay Ravuri氏は、EE Timesの取材に対し、「2週間以内にLinuxをフル稼働させ、見た目にもしっかりしていて、5Gのトラフィックを送れるようになった」と述べている。
EdgeQのアイデアは、ベースステーションを構成するさまざまなチップを1つのプログラマブル・シリコンに統合することで、ベースステーション構築時の全体的な消費電力とコストを削減するというものである。EdgeQの評価カードには、そのチップに加えて、ベースバンドとRFコンポーネントが搭載されている。EdgeQのチップに異なるファームウェアを搭載することで、カード上のシステムを分散型ユニット（DU）から無線ユニット（RU）やアクセスポイント（gNodeB）に変更することができる。
チップ自体には50コアのシグナルプロセッサーが搭載されており、50個のRISC-Vコアは同一のもので、ソフトウェアで実装されているphy層の機能を処理するようにプログラム可能である。このコアはAndesからライセンスを受け、5GやAIのワークロードに特化したEdgeQの命令拡張でカスタマイズされている。EdgeQが追加した命令は、高速フーリエ変換（FFT）、複素数変調、非線形関数の近似器、行列分解、等化などの数学演算を高速化する。これらの演算の中には、5GとAIのワークロードに共通するものがあり、このチップを使用することで、両方の加速が可能になる。
EdgeQのチップには、ネットワークオンチップ（NoC）、RFインターフェース、前方誤り訂正（FEC）アクセラレータ、L2/L3用プロトコルアクセラレータ、セキュアブートも搭載されている。8倍速のArm Neoverseコアを搭載したホストプロセッサーは、ユーザーモニタリング、トラフィック統計、診断、チップ上のソフトウェアのアップグレードなどの制御・設定機能を実行する。Ravuriは、（RISC-Vに移行するのではなく）ここでArmコアにこだわったのは、ティア1OEMのお客様が、Arm上で動作するこれらの機能のためにすでに書いたソフトウェアを保持できるようにするためだと述べている。5Gの導入には、5Gの基本的なプロトコルや機能を管理するPhy（物理層）ソフトウェアが必要だ。ほとんどのシリコンベンダーは物理層のリファレンスソフトウェアを提供しているが、顧客は通常、独自の実装を開発する必要がある。これは、携帯電話会社ではないが、O-RAN（オープン・ラジオ・アクセス・ネットワーク）技術を利用する企業にとっては、特に懸念すべきことである。
EdgeQは、ビームフォーミング、チャネル推定、マッシブMIMO、干渉キャンセレーションなどの機能を含む、すぐに導入可能なチップ用のphyソフトウェアを開した。また、独自の差別化を図りたいお客様のために、EdgeQのphy層はプログラマブルで拡張性が高く、Industry 4.0から通信事業者グレードのマクロセルまで、さまざまな5Gアプリケーションに対応できる。
また、EdgeQはsilicon-as-a-serviceモデルを採用しており、顧客は基本的な5G実装を含むチップにわずかな価格を支払うだけである。時間の経過とともに、より高度な機能（AR/VR用の低遅延、ロケーションサービス、RANの共有、スライシング、機械学習、カスタム機能など）をアンロックすることができ、ファームウェアのアップデートによって提供される。追加機能は “pay-as-you-go”、つまり不要になったらスイッチを切ることができ、お客様のコスト削減につながるという。