（12/15）GPUの次を見据えるAI半導体の技術動向～競争軸は演算性能からメモリ・省電力へ～

株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ 會田 拓海 氏

セミナーポイント

■はじめに：
　生成AIをはじめとするAIモデルの大規模化や長文脈化に伴い、演算性能だけでなく、モデルの重みや中間データを保持・転送するためのメモリ容量・帯域幅、消費電力が重要な課題となっています。本講座では、GPUの次に開発が進められているAI向け半導体の技術動向を整理し、今後の活用可能性を考察します。

■受講対象者：
本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識：
この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。

■本セミナーで習得できること：
・GPUの先を見据えたAI半導体の技術動向
・AI半導体におけるメモリの課題
・新しいアーキテクチャ、演算アプローチの動向
など

セミナー内容

１．ロジック半導体・メモリの現在地
　1）半導体の種類
　2）半導体サプライチェーンの概観
　3）ロジック半導体の市場シェア
　4）メモリの種類
　5）メモリの市場シェア

２．AI半導体の技術概要
　1）AI専用ASICの動向
　　a）データセンター向け
　　b）モバイル端末向け（NPU）
　2）メモリセントリックなAI半導体の動向
　　a）オンチップSRAMの活用
　　b）DRAMベースメモリの活用
　3）再構成可能なアーキテクチャの動向
　　a）FPGA / CGRA / CGLA
　4）異なる演算アプローチの動向
　　a）ニューロモルフィックチップ

３．今後のAI半導体活用の可能性

＜質疑応答＞

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AD261232.php）。掲載は情報機構との提携によります。