マーケットトレンド の LA ニューロモーフィック チップ 産業
自動車産業はニューロモルフィック・チップを採用する急成長産業
- 自動車産業はニューロモーフィック・チップにとって最も急成長している産業のひとつである。すべてのプレミアム自動車メーカーは、自動車の自律性レベル5を達成するために多額の投資を行っており、その結果、AIを搭載したニューロモルフィックチップの膨大な需要が発生すると予想されている。
- 自律走行市場では、低消費電力で高スループットを実現するAIアルゴリズムの絶え間ない改善が求められている。ニューロモーフィック・チップは分類タスクに最適であり、自律走行におけるいくつかのシナリオに利用できる。静的なディープラーニング・ソリューションと比べて、自動運転車のようなノイズの多い環境でも効率的だ。
- インテルによると、4テラバイトは、自律走行車がほぼ1時間半の運転で生成する可能性のある推定データ量であり、一般人が1日に車の中で過ごす時間に相当する。自律走行車は、こうした走行中に生成されるすべてのデータを効率的に管理するという大きな課題に直面している。
- 最新の自動運転車を動かすコンピューターは、事実上小型のスーパーコンピューターだ。エヌビディアなどの企業は、2022年にレベル5の自律走行を達成し、750Wの電力で200TOPS（1秒間に数兆回の演算）を実現することを目指している。しかし、1時間に750Wを処理に費やすことは、電気自動車の航続距離に顕著な影響を与えることになる。
- ADAS（先進運転支援システム）アプリケーションには、ニューロモルフィック・チップの様々な車載アプリケーションのうち、画像学習・認識機能が含まれる。これは、乗用車のクルーズ・コントロールやインテリジェント・スピード・アシスト・システムといった従来のADAS機能と同様に機能する。横断歩道、スクールゾーン、道路の段差など、道路に表示された交通情報を認識することで、車速を制御することができる。
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人工知能ベースのマイクロチップ需要の増加が市場成長を牽引
- ラテンアメリカのニューロモーフィック・チップ市場は、人工知能への需要の高まりと、ICの小型化要求につながる小型製品への消費者の嗜好により、高い成長を遂げている。スマート技術の出現により、スマートセンサーは自動車、エレクトロニクス、医療など多くのエンドユーザー産業で使用されている。
- 現在利用可能なAIアプリケーション用半導体は、CPUとAIアクセラレータである。AIアクセラレータが市場をリードしているのは、CPUでは演算処理に限界があるためである。利用可能なAIアクセラレーターには、GPU、特定用途向け集積回路（ASIC）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）がある。GPUは多くの並列処理コアを持ち、AIの訓練や推論を処理する上で大きな優位性を持つ。しかし、GPUは消費電力が高いため、将来のアプリケーションには対応できません。
- 一方、新興のFPGAはGPUの10倍の電力効率を持つが、性能は劣る。エネルギー効率が最優先されるアプリケーションでは、FPGAは代替ソリューションになり得ます。AIアクセラレータの中では、ASICが最高の性能を示し、消費電力が少なく、効率も高い。しかし、独自の機能を持つASICを設計するのは非常にコストがかかり、再構成もできない。したがって、ASICは、特定のAIアプリケーションの市場が設計投資に対して適切である場合に使用されるべきである。
- AIアクセラレータと比較すると、ニューロモルフィック・チップは、並列性、エネルギー効率、性能の面で卓越した選択肢になりそうだ。ニューロモルフィック・チップは、AIの推論とトレーニングの両方をリアルタイムで処理できる。さらに、ニューロモルフィック・チップを通じてエッジ・トレーニングも可能だ。しかし、学習方法の精度を向上させる必要がある。
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