半導体進化のカギ握る｢低消費電力｣技術の最前線 GPUよりAIに特化の半導体､SiC､GaNの｢次｣まで

AI向けのプロセッサーとして今使われているのは主にGPUだが、プリファードネットワークスは深層学習の処理に特化し、効率的に演算ができる半導体を開発している。

半導体の開発では、消費電力をいかに抑えられるかが課題になる（写真：kai / PIXTA）

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半導体の開発で最大の課題が、低消費電力化だ。

微細化の進展で消費電力は低減するが、技術的な限界を迎えつつある。

データ量が世界的に増大する中で、例えば大量のプロセッサーを備えるデータセンターの消費電力は2030年までに10倍以上へ膨らむという試算もある。

電力効率をいかに上げるか。その開発の最先端に迫った。

AI特化プロセッサー｜プリファードネットワークス

現在、AIのトレーニングなどで主に用いられているのはGPUだが、演算性能が高い分、消費電力は膨大だ。微細化が進み、狭い面積に多くの電流が流れるため、そこから発せられる熱で半導体が本来持つ性能が落ちてしまう。

その汎用的なGPUと比べ深層学習（ディープラーニング）に特化させることで消費電力当たりの演算性能を上げた半導体を開発したのが、AIベンチャーのプリファードネットワークス（PFN）だ。