AI演算と親和性が高いアナログコンピューティング技術：電子機器設計／組み込み開発メルマガ編集後記

早く実用化されてほしい技術ばかりです。

» 2025年02月17日 12時15分公開

　この記事は、2025年2月17日発行の「電子機器設計／組み込み開発メールマガジン」に掲載されたEE Times Japan／EDN Japanの編集担当者による編集後記の転載です。

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AI演算と親和性が高いアナログコンピューティング技術

　先日、「モノづくり総合版メールマガジン」の編集後記で、「GPUの対抗馬」となるAI半導体を手掛ける新興企業を幾つか挙げました。SambaNova、Tenstorrent、Cerebras、Groq、ソフトバンクグループが買収したGraphcoreなどです。

　これらの企業に加え、AI推論の分野でもう一つ注目しているのが「アナログコンピューティング」技術の開発に取り組む企業です。

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「フラッシュメモリで」AI演算　消費電力はGPU比で1000分の1に
フローディア（Floadia）が、SONOS構造のフラッシュメモリを用いて超低消費電力で推論を行うCiM（Computing in Memory）技術を開発中だ。GPUに比べ1000分の1ほどの消費電力で積和演算を実行できるという。2025年春ごろには試作チップができ上がる。
次世代AIチップレットで重要度が高まるインターコネクト技術
電力効率やコストが懸念されるAIデータセンターでは、チップレット集積の適用が現実的だとされる。チップレット集積技術の進化の鍵を握るのが、インターコネクト技術だ。
生成AIを省電力で実行するアナログインメモリコンピューティング
Sagence AIによると、アナログインメモリコンピューティングチップは、高性能CPUおよびGPUベースのシステムと比較してエネルギー効率とコスト削減を促進することで、AI推論アプリケーションが直面する電力と性能の難題を解決できるという。
AI処理で「GPUの代替」を　アライアンスが拡大
米Ampere Computing主導で約1年前に設立された「AI Platform Alliance（AIPA）」。半導体メーカーだけでなく、クラウドMPS（マネージドサービスプロバイダー）やシステムサプライヤー／インテグレーターなどが加わり、AIPAの規模が着実に大きくなっている。AIPAの目的は、AI処理で「GPUに代わるソリューション」を提供することだ。