NEDO： 複数のAIアクセラレータを搭載した実証チップ「AI-One」の動作を確認

このたび、本評価プラットフォームの実証チップである「AI-One」において、仕様が異なる6種類のAIアクセラレータを同一チップに搭載し、その試作チップを評価した結果、設計通りの周波数での動作が確認された。

AIチップを開発する中小・ベンチャー企業などは本評価プラットフォームを使うことにより、各企業が設計したAIアクセラレータ搭載のAIチップを擬似的に作成できるため、短期間（従来比45％以下）に低コストで設計と評価が可能になる。

概要

目覚ましく進展するIoT社会において、実世界のビッグデータから人々の生活に新たな価値を創造する鍵として人工知能（AI）技術が注目されている。一方、AI技術の根幹をなす半導体集積回路の開発では、微細化が物理的な限界に近づいていること、エネルギー消費が増大し続けていることが極めて大きな課題となっている。この課題を解決するためには、省エネルギーで効率的にAIを動作させる半導体集積回路・デバイス（AIチップ）の開発が必要不可欠であり、世界的にもAIチップの開発競争が激化している。

日本国内では、多くの中小・ベンチャー企業などが台頭し、AIチップの開発に名乗りを上げている。しかし、AIチップの開発には、半導体を設計するための高度な技術が求められるとともに、高額な回路設計ツールや検証装置などをそろえる必要があり、中小・ベンチャー企業などが自らのアイデアをチップ化する際の大きな障壁となっている。

このような背景のもと、NEDOは、「AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業^※1」において、産業技術総合研究所（産総研）、東京大学と共同で、東京大学浅野キャンパス（東京都文京区）内の武田先端知ビルにAIチップ設計拠点を設置し、半導体設計に必要な共通基盤技術の開発や回路設計用のEDAツール^※2、標準IPコア^※3などからなる設計環境の整備を進めている。

この一環として本AIチップ設計拠点では、アルゴリズムを実行するエンジンとして中小・ベンチャー企業などが開発する独自のAIアクセラレータ^※4向け評価プラットフォーム^※5の構築^※6を進めている。AIアクセラレータを実環境で評価するには、AIアクセラレータと標準システム回路を有するSoC^※7、いわゆるAIチップを開発し、それを用いてシステムレベルでの評価が必要なため、多くのコストと時間がかかっている。そこで、本評価プラットフォームでは、共通基盤技術として標準システム回路や検証回路、テスト回路、評価ボードなどを開発し、中小・ベンチャー企業などにこれら共通技術をAIアクセラレータ向け評価プラットフォームとして提供することで、各企業独自のAIアクセラレータ搭載チップの開発とそれを用いたシステムレベルでの評価を短期間に実現することを目指している。

このたび本評価プラットフォームの実証に向け、中小・ベンチャー企業の協力^※8を得て6種類の独自AIアクセラレータを搭載したCMOS^※928nmプロセスを用いる実証チップ（AI-One）を設計し、外部の製造会社で試作した実チップの組み立てと評価ボードへの実装を完了するとともに、この評価ボードを用いたチップの評価を開始した。現在、各協力会社で自身のAIアクセラレータの評価を開始しており、これまでに6種類全てが設計通りの周波数で動作することが確認された。

なおAIチップ設計拠点では、2022年3月25日に開催する第33回AIチップ設計拠点フォーラムで、AI-Oneの実チップおよび評価ボードの展示や、AIアクセラレータの評価結果などについて紹介する。

実証チップAI-Oneの評価概要

本評価プラットフォームの実証チップAI-Oneの評価として、SoCの動作確認として一般に行われている方法と同様に、今回の評価用に準備した専用の評価ボードにAI-Oneが実装された。これを用いて、中小・ベンチャー各社のAIアクセラレータの性能確認前に必要な、以下のSoCの基本動作評価を行い、設計通りAI-Oneが動作することが確認された（図2）。

（1） AI-Oneに組み込んだCPUの800MHz動作において、各AIアクセラレータからLPDDR4※10メモリへ、設計通りのフルバンド幅（24.8GB/s）でのデータ転送が確認された。 
（2） CPUからLPDDR4メモリへ、SoC評価時に求められる安定した読み書き動作（上記バンド幅での室温下8時間の動作）を確認しました。 
（3） 設計時に各種検証項目で確認した機能・性能（PCIeGen3※11プロトコル※128Gbpsでの通信とプログラム制御、基板上のFLASHに書き込んだプログラムからQSPI※1325MHzでのブートとLPDDR4の起動、DFT※14機能による内蔵メモリ・ロジック回路・PLL※15の動作、CPUから各AIアクセラレータのレジスタアクセスと割り込み、クロック周波数変更時のAIアクセラレータ動作）が、設計通り動作することが実測された。

今後の予定

各協力会社は本事業で設計して試作した実証チップAI-Oneを用いて、設計段階で見積もった各AIアクセラレータの消費電力や性能などについて比較評価を行い、さらに詳細な評価を進める。NEDOと産総研、東京大学はその評価からのフィードバックを活用し、今後さらに使いやすいエッジ向けAIチップの評価プラットフォームを確立していく。本評価プラットフォームの確立により、AIアクセラレータ以外の部品などを共通部分として提供可能になり、チップ全体の設計や時間が短縮できるため、AIチップを短期間（従来比45％以下）で低コストに開発することができる。

また本AIチップ設計拠点では、AIチップ設計に関する共通基盤技術などの開発を進め、さらに使いやすいAIチップ設計環境を構築していく。これらの取り組みにより、AIチップ設計拠点の確立と、日本の中小・ベンチャー企業などのAIチップ開発を後押しする。

※1　AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業
事業名：AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業／AIチップ開発を加速する共通基盤技術の開発 実施期間：2018年度～2022年度 事業概要：AIチップ開発加速のためのイノベーション推進事業
※2　EDAツール
EDAはElectronic Design Automationの略です。半導体集積回路などの電気系回路設計を自動化・支援・補助するソフトウエアのこと。
※3　IPコア
IPは、Intellectual Propertyの略です。半導体集積回路を構成する部分的な回路情報で、特に機能単位でまとめられているものを指す。
※4　AIアクセラレータ
AIアプリケーション、特にニューラルネットワークなどの、機械学習を行うために開発されたアルゴリズムを実行するエンジン（機能単位）。
※5　評価プラットフォーム
（1）半導体チップを設計する手法、（2）チップの利用目的に合わせた標準システム回路、（3）仕様で定められた半導体製造条件に合った設計ツールの使用方法、の組み合わせ。今回は、エッジAI向けの半導体チップを28nmプロセスでの製造条件で設計する手法や標準システム回路などを組み合わせている。
※6　AIアクセラレータ向け評価プラットフォームの構築
参考：NEDOリリース（2021年5月10日）「複数のAIアクセラレータを搭載した評価チップの設計を完了、試作を開始」
※7　SoC
System on Chipの略。一個の半導体チップ上にシステムの動作に必要な機能の多く、あるいは全てを実装する設計手法を使って作られた半導体チップ。
※8　中小・ベンチャー企業の協力
本活動では以下の5社より協力を得ています。 アクセル、ディジタルメディアプロフェッショナル、プリバテック、LeapMind、ロジック・リサーチ。
※9　CMOS
相補型金属酸化膜半導体（Complementary Metal Oxide Semiconductor）とは、pチャネルとnチャネルのMOSトランジスタを相互に補うように接続した基本回路素子。
※10　LPDDR4
LPDDR4とはパソコンなどのメインメモリ（RAM）としてよく用いられる低消費電力DDR （Double Data Rate）SDRAM規格の派生規格で、低電圧・低消費電力のメモリ規格。
※11　PCIe Gen3
PCIe Gen3はパソコンの本体と周辺機器などの間の接続に用いられるPCI Expressの第3世代（Generation 3）の規格。PCIはPCI-SIGの登録商標。
※12　プロトコル
プロトコルとは滞りなく信号やデータ、情報を相互に伝送できるよう、あらかじめ決められた手順や規約、信号の電気的規則、通信における送受信の手順などを定めた規格。
※13　QSPI QSPIはQuad Serial Peripheral Interfaceの略語で、シリアル・メモリにアクセスする通信機能の1つ。
※14　DFT
DFTはDesign For Testability（Test）の略語で、LSIのテストの実行を容易にするための回路設計手法。
※15　PLL
PLLはPhase Locked Loop（位相同期回路）の略語で、入力される周期的な信号を元にフィードバック制御を加えて、別の発振器から位相が同期した信号を出力する電子回路。

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