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岡島義憲の集積回路の明日に向けて

集積回路は、CMOS技術を用いて、比較的入力本数の少ないANDやNORなどを基本回路とし、回路規模を積み上げる設計手法を当然として来たが、半導体技術が見いだされる前の段階では、「人工知能を構成するには、確率的論理を表現する演算子が必要」と考えられていた。 そこで、改めて、「確率的論理」の重要性と必要性を考えてみた。 [→続きを読む]
昨年来、生成AIに関する報道が活発化している(注1)。 ニューラルネットワークの大規模化によって、翻訳、文章生成、静止画、動画、音楽等のコンテンツ生成が人間並みになったとの評価が多いが、AIの能力がそのように高度となった背景には、深層ニューラルネットワーク技術とニューラルネットワーク探索技術、または進化的計算とのアイデア融合があると考えられる。 回路アーキテクチャの開発が自動化されることの社会や産業に及ぼすインパクトは計り知れないほど大きく、今後の動向には目が離せない。 [→続きを読む]
ロジック系集積回路の歴史は、技術と産業構造の収斂の歴史でもある。 その収斂は、市場の力を通じて産業界を垂直統合型から水平分業に変化させ、設計事業やソフトウエア事業、製造事業を独立させ、ネットワーク型ビジネスを築いて来た。 その変化に際する企業とアカデミズムの地道な努力(技術仕様の整備、認証作業の立ち上げ、ビジネスモデルの確立)や政府の政策対応の影響や効果は非常に大きかったことを、ここでは振り返る。 日系企業と日本政府の政策は、正にそれら地道な部分で「弱点」を持つと思えるからである。 [→続きを読む]
人工知能の父と呼ばれたマービン・ミンスキー氏 (1927-2016)は、1961年に、脳内のModels(世界モデル、生成モデル)とMind(注目と制御を行う装置)の間の対話(内省)が知性(Intelligence)を発現させるという仮説を持っていた(参考資料1)。 また、数学者であるチューリング氏に始まる計算複雑性理論も、証明者と検証者からなる二つの計算機構の間の対話構造(Interactive Proof System)の証明能力の高さに注目して来ている(参考資料2)。 そこで、本稿では、両者に現れた「対話構造」の類似点と相違点をまとめてみる。 AIコンピューティングの装置が持つべき大構造を理解するためである。 [→続きを読む]
人工知能の父と呼ばれるマービン・ミンスキー氏は、1961年の論文(参考資料1)の中で、「知性(Intelligence)は、外部情報との関係が強い脳内の世界モデルとマインドとの間の内省(Introspection)によって発現する」という複数の計算機構(マルチエージェント)間の対話モデルにて、人間の知的活動を説明しようとしていた(参考資料2)。 今回は、「複数の計算機構間の対話」が計算能力をステップアップさせる鍵となる方向でもあると数学的に証明されていることを紹介する。 [→続きを読む]
2016年の日本政府(総務省)の情報通信白書(参考資料1)では、人工知能の定義は、研究者によって異なっている状況にある。AIブームにありながら、「AI」という技術用語が何を意味しているのかについては、複数の専門家から「共通理解(Consensus)は明確ではない」との趣旨の論文が出され続けている(参考資料2-6)。 [→続きを読む]
昨年末からの半導体の供給不足報道に続き、5月後半以降、政府や自民党における半導体戦略議論についてのニュースが多く伝えられた。「製造基盤の強化」が強調されている印象があるが、経済産業省の資料(図1)を見ると、エコシステム全体を面で捉えた競争力アップに取り組む姿勢も読み取れる。 半導体関係者の期待感は非常に大きい。 気になるのは、「政策投資を、どのようなプロジェクトで、どのように進めるのか」との点と思う。 そこで、20数年前、「ロジック半導体」が行き詰まった時に経験した問題(What to make)」を今一度振り返ってみたい。 [→続きを読む]
筆者は、4月末に、1人で小さな会社を起こした。2019年末に40年近く勤めていた企業を退社して以来、名詞も所属もない状態の「不都合」を次々と実感し決断した。社名は、「情報統合技術研究合同会社」とした。設立目的は、「曖昧検索回路をスケールアップする技術」をまとめ、世に問うためである。本ブログでは、その技術にこだわりを持つに至った経緯を記載したい。 [→続きを読む]
今回のブログでは、米Nvidia社の直近の市場認識と事業戦略に関する筆者の注目点をまとめる。同社は、2月24日(米国時間)に発表した2021年度期の決算概要にて、売上高が前年度比53%増(166億7,500万ドル)、営業利益が同59%増(45億3,200万ドル)、純利益が同55%増(45億3,200万ドル)と、大幅な増収増益を報告した(参考資料1)。 過去5年間に、売上額を急増(5年で3.55倍)させた最大の要因は、データセンター向けGPUと、ゲームや仮想通貨のデータマイニングの汎用GPUであるという(参考資料23)。ウェーハファウンドリ企業からのウェーハ供給が滞っている状況でも、同社業績は驚異的に伸びている。 [→続きを読む]
本ブログでは、先ず、GPU(Graphics Processing Unit)技術に取り組む企業が近年急増していることを示す。 GPU技術は、AIチップやNPU (Neural network Processing Unit) と共通項の多い技術であるが、それらを取り巻く技術の進化は、今後の集積回路技術に大きな影響を与えると思われる。 次いで、Computer Graphics (CG) 処理のアルゴリズムとGPU回路の違いを見てみる。「特定のアプリケーションが要求するアルゴリズム」と「そのアルゴリズムを実装する集積回路設計」の間の違いが際立つ好例であるからである。GPUの世界では、アルゴリズムをそのままロジック回路に置き換えたスタートアップが多かったが、画像処理の世界ではそれら企業の多くが姿を消した。 [→続きを読む]

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