編集部
先週、シリコンバレーで開催された会議では、人工知能(AI)とAI駆動のチップ設計における頭脳が集結した。業界の二大巨頭であるNvidiaとSynopsysは、開発者や技術革新者を集めて異なるが補完的な方法で会議を開催した。世界的にそのAI加速技術とシリコンプラットフォームでの支配で知られるNvidiaと、半導体設計ツール、IP、自動化で長年の業界の指標とされるSynopsysは、現在盛んになっている機械学習と人工知能の巨大な市場機会を活用している。
NvidiaとSynopsysは、AIを活用してチップ設計と検証プロセスの多くの手間をかけるステップを容易にする技術の実用的な兵器庫を開発した。実際に、我々はAIの変曲点だけでなく、ある種の「イニシエーション」点にも達しようとしているかもしれない。つまり、鶏と卵のように、最初に来たのはAIか、それともAIチップか？多くの人にとってはサイエンスフィクションの題材であるかもしれないが、先週のこのAIの力の見せ場のハイライトをいくつか掘り下げてみよう。
Silicon Valleyで開催されたAIとチップ設計の頂点会議
先週、シリコンバレーでの会議は、人工知能(AI)とAI駆動のチップ設計の未来を形作る重要な場となった。この場には、NvidiaとSynopsysという業界をリードする二大巨頭が集結し、開発者や技術革新者を一堂に会させた。それぞれが異なるが補完的なアプローチで、大規模な技術カンファレンスを開催したのである。
Nvidiaは、そのAI加速技術とシリコンプラットフォームでの圧倒的な存在感を示し、Synopsysは長年にわたり半導体設計ツール、IP、自動化の分野で業界の指標とされてきた。この二社は、機械学習と人工知能の市場が急成長している現在、その機会を最大限に活用している。
両社の技術展示は、AIを利用してチップ設計と検証プロセスの複雑さを軽減するという共通の目標を持ちつつも、そのアプローチと展開において独自性を持っていた。これらの取り組みは、AI技術自体とAIチップの開発の間の、いわば「鶏が先か卵が先か」という関係に新たな光を投げかけるものだ。
Synopsysによる半導体EDAのAI活用と3次元化への挑戦
Synopsysは、NvidiaのAIアクセラレータに関する発表に際して、少しでもスポットライトを浴びるべく、独自のAI技術を展開した。特に注目されたのが、半導体の設計、検証、そしてチップ製造への移行を行うSynopsysのEDAツールを利用したNvidiaの全チップ設計である。Synopsys CEOのSassine Ghaziは、新技術である3DSO.aiについても言及し、これが大きな話題となった。
この3DSO.aiは、2021年に発表されたDesign Space Optimization AIツールの進化形で、チップ設計の配置と配線、またはフロアプランニングプロセスの大幅なスピードアップを可能にする。大規模半導体設計における最適な回路配置と配線を見つけることは、従来、労力がかかり複雑であり、パフォーマンス、省エネ効率、そしてシリコンコストの面で妥協が必要だった。しかし、DSO.aiはこの反復プロセスを機械が疲れることなく行い、多くのエンジニアリング時間を省略し、より最適化されたチップ設計で市場への時間を短縮する。
現在、Synopsysはこの技術をさらに発展させ、現代の3Dスタックチップレットソリューション向けに、この新時代のチップレットに対する複数層の設計自動化に加えて、重要な設計熱分析までを提供する3DSO.aiを導入している。この技術により、チップ設計を3次元で最適化し、設計の物理が熱的に実行可能または最適であることを保証する熱分析を提供する。これは、まさに3Dのテトリスをプレイしているかのように、チップ設計を最適化するAI駆動の技術革新である。
NVIDIAの新しいBlackwell GPUアーキテクチャとロボティクス技術
Nvidiaは、そのGPU Technology Conferenceで再び全てを出し切り、今回はサンノゼのSAPセンターを満員にし、開発者、報道陣、アナリスト、さらにはMichael Dellのような技術界の著名人を集めた。今回のカンファレンスのスターは、AI用の新しいBlackwell GPUアーキテクチャ、人型ロボットを構築するためのProject GR00T、そしてNvidiaとTSMCで製造環境に採用されている新しいAI駆動のチップツールであるcuLithoだった。特に、cuLithoは、ウェハ上でこれらのデザインをパターニングするためのコストのかかるチップマスクセットの設計を、機械学習とAIの力を借りて、大幅に改善した。
NvidiaのBlackwellは、同社のHopper H100やH200 GPUを上回るモンスターAIシリコンエンジンであり、単一のデュアルダイGPUは約2080億のトランジスタを搭載しており、これはNvidiaのHopperアーキテクチャの2.5倍以上である。これらのデュアルGPUクラスターは、10TB/sのスループットを提供するNvidiaのNV-HB1高帯域幅ファブリックを介して1つの巨大なGPUとして機能する。これらのGPUに192GBのHMB3eメモリを組み合わせることで、H100の2倍のメモリと帯域幅を実現している。
AIの加速による未来技術への道
NvidiaはAI処理の800ポンドのゴリラとしてだけでなく、まだ加熱段階にあるように見える。特に、ロボティクスにおけるその実行の加速に関しては、Jensen Huangの2024年のGTCロボットショーでのProject Gr00T（2つのゼロを含む）Foundation Model for humanoid robotsが別の目を見張るような展示だった。GR00Tは、自然言語入力と会話だけでなく、熟練度、周囲の世界をナビゲートし適応する方法をロボットに教えることについての一般的なロボット技術である。科学フィクションのようなものだが、NvidiaはGR00Tを使ってそれを現実にする準備ができているようだ。
NvidiaとSynopsysがシリコンバレーで過ごした時間から最も印象に残ったのは、以前はほとんど解決不可能に思えた問題やワークロードが、現在では機械学習を通じて加速度的に解決されていることである。これは複合効果を生み出し、年々大きな進歩が見られるようになっている。この技術の魅力的な時代にオブザーバー兼ガイドとして存在できることは幸運であり、それが筆者を毎朝起こさせるものである。
AIチップ設計の競争は「宇宙開発レース」の再来
シリコンバレーで繰り広げられた先週のイベントは、まるで20世紀の宇宙開発競争を思い起こさせる。しかし、今回の舞台は宇宙ではなく、AIチップの設計とその加速に関する知の領域である。NvidiaとSynopsysが主役を務めるこの物語では、彼らはそれぞれの技術で未踏の領域へと一歩を踏み出した。Nvidiaはその強力なAI加速チップで、AIの火星への着陸を試みているかのようだ。一方、Synopsysは、3Dチップレット設計の新技術で、未知の星を目指している探査機を打ち上げた。
この競争は、ただ技術の進化だけではない。それは、人類が直面するあらゆる問題に対する解決策を求める旅であり、その過程で生じる技術的、倫理的な問題に我々がどう立ち向かうかの試金石でもある。NvidiaのBlackwell GPUやSynopsysの3DSO.aiのような技術は、人類がこれまで手が届かなかった星へと手を伸ばすロケットとも言える。しかし、その一方で、これらの技術がもたらす環境への影響や、仕事の自動化による社会的な影響など、新たな挑戦もまた浮かび上がっている。
私たちが目撃しているのは、ただの技術競争ではない。それは、新たな時代への扉を開く鍵を握る競争であり、その結果は私たちの生活のあらゆる側面に影響を及ぼす。NvidiaとSynopsysがこのレースでどのような結果を残すのか、そして私たちがそれをどう受け止め、どう活用していくのかが、これからの世界を形作る。