Googleは、自社開発のTensorチップを搭載した最新のPixel6シリーズを発売します。グーグルはそれ自身のチップを持っている最初ではないでしょう。 SamsungとHuaweiには、それぞれExynosチップとKirinチップがあります。 Appleには、ラップトップで使用するMiプロセッサがあります。 Xiaomiのような他の会社は彼ら自身のチップを作ることにジャブを持っていました。これらのことから、自社開発のチップがトップメーカーの間でトレンドになりつつあると言っても過言ではありません。
Googleのテンソル
別グーグル翻訳から、グーグルを作った最も有名なものはその人工知能（AI）です。 Google独自のTPUサーバーでAlphaGoを実行するには、専用の処理装置の能力である4Uサーバーのみが必要でした。また、TensorFlowはGoogle AIの基盤であり、現在は独自の携帯電話に統合されています。多くのPixel独自の機能を特別に開発できると信じています。
AppleとM1
Appleは最も急進的です。独自のノートブックプロセッサで従来のX86アーキテクチャを放棄し、ARMアーキテクチャを使用します。このチップは、過去のノートブックアーキテクチャへの挑戦である16コアニューラルネットワークを統合します。ただし、今見てみると、AppleのM1プロセッサは成功しています。
なぜ成功するのですか? Appleはまだ開発フレームワークの全セットを持っているからです。したがって、アプリケーションを開発するユーザーは、このハードウェアの変更によってもたらされる利点をよりよく理解できます。これは以前の構造よりも合理的です。
ユーザーは低コストを使用して、過去の高価な高性能PCプラットフォームによって達成されたパフォーマンスに近づくことができます。これは、GPUが急上昇する今日の時代において非常に貴重です。
ムスクも参加しました
テスラはパロアルト本社でAIデーを開催しました。記者会見では、人工知能トレーニングコンピュータDOJOD1チップを発表しました。 7ナノメートルのプロセスに基づいて、Dojoトレーニングモジュールは25個のD1チップで構成され、計算能力は最大9PFLOPs/秒（9ペタフロップス）です。
DojoAIトレーニングコンピューターが報告されていますは世界で最も強力な人工学習マシンです。 7nmチップを使用して、500,000のトレーニングユニットを一緒に駆動します。同社は、次世代の製品が10倍以上の改善をもたらすと予想しています。重要なのは、Muskがチップをオープンソース化する準備ができていないということです。
これらのトップメーカーは現在、自社開発のチップに取り組んでおり、主要な目的は明確です。これは、チップが企業のニーズにより一致するためです。パフォーマンスやコストに関係なく、プロフェッショナルチップの方が効率的です。
中国のチップ設計の巨人はどこにいますか
中国に関する限り、Huawei HiSiliconKirinプロセッサのみが使用されています。世界的に排他的な分野で際立つことができます。 Huawei Kirinチップは、Huaweiの世界的な旗艦で使用されており、米国が会社を禁止しなければならなかったことは残念です。半導体チップ用のEDAソフトウェアをはじめ、中国のソフトウェアは海外とのパフォーマンスのギャップが大きく、産業用ソフトウェアのギャップはほぼ修復不可能です。
チップ用のリソグラフィーマシンは購入が難しいという前提で、中国のメーカーがチップ設計に強い場合にも良い選択です。結局のところ、Apple、Google、Nvidiaなどの世界的なトップメーカーは自社でチップを製造していません。ワールドクラスのチップを設計できる限り、それで十分です。
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