ＩＴ産業の歴史は半導体の技術革新と重なり、最前線では半導体プロセッサーが活躍し、世の中を変えてきた。今は生成人工知能（ＡＩ）の登場で画像処理プロセッサー（ＧＰＵ）が主役に躍り出た格好だが、ＡＩの社会実装が進む中でデータセンター（ＤＣ）からエッジ（現場）まで、さまざまな形で多様な計算処理が求められるのは必須。これを見据え、国産の次世代プロセッサーの開発も進む。にっぽん・プラスＸの先駆けとなりそうだ。（編集委員・斉藤実）

生成ＡＩは大規模言語モデル（ＬＬＭ）がカギとなり、その学習には膨大な計算パワーが必要となる。そこで一躍脚光を浴びたのは並列処理に強い米エヌビディアのＧＰＵであり、当面、ＧＰＵの需要は揺るぎない。

一方で、米グーグルの「ＴＰＵ（テンソル・プロセッシング・ユニット）」など、ＡＩに特化した専用プロセッサーが続々と登場している。ＧＰＵを含め、これらＡＩの専用プロセッサーが担う役割は学習と推論がメーンとなるが、今後は学習した成果をいかに活用するかがカギとなる。　人に代わって業務を自律的に行う「ＡＩエージェント」はその先駆けであり、専門知識を備えた多くのＡＩコンポーネント（構成部品）がさまざまな形で分散配置され、それらが連携して動作する時代を迎える。

産業界でも「ＡＩ主権の観点を含め、一つの大きなＡＩシステムに全て任せる中央集権型ではなく、分散型ＡＩが重要になってくる」（米ＡＩベンダーの開発者）という意見が強まっている。

今後、ＡＩの普及とともにデータの利活用が広がる中で、ＧＰＵやＴＰＵだけでなく、多様なアプリケーションに対応できる中央演算処理装置（ＣＰＵ）のブレークスルーも問われている。

2ナノと5ナノの混載で価格抑制

最前線に立つのは新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の次世代グリーンＤＣ技術開発プロジェクトの一環で、富士通が開発する国産プロセッサー「ＭＯＮＡＫＡ（モナカ）」だ。２０２７年の出荷開始を予定している。

モナカはＡｒｍ（アーム）仕様の６４ビット汎用プロセッサーで、コア（回路）数は１４４個。開発を指揮する富士通研究所の吉田利雄先端技術開発本部エグゼクティブディレクターは「超並列のスーパーコンピューターの技術をベースとしながらも、汎用サーバー単体でもエッジでも使えるように、高性能と省電力の両立に加え、コストを徹底的に絞った設計となっている」と語る。

モナカは線幅２ナノメートル（ナノは１０億分の１）の先端プロセスの採用と、複数の半導体チップ（チップレット）を垂直方向に積み重ねてパッケージ化する３Ｄ（３次元）積層技術が話題だ。具体的にはプロセッサーコア、キャッシュメモリー、Ｉ／Ｏ（入出力）を三つのシリコン（半導体）ダイに分けて設計し、プロセス技術はコアが２ナノメートル、キャッシュとＩ／Ｏが５ナノメートルに分けている。

「２ナノメートルは新しいトランジスタ構造ゆえに、製造コストが高い」（吉田エグゼクティブディレクター）。２ナノメートルプロセスを全体の３割以下とし、製造コストを抑えるのが狙い。当然、「普及させるには値段が安くなければいけない」（同）からだ。

超低電圧動作技術で空冷　高安全性を実現

富士通は半導体技術の課題である「微細化に伴う熱との戦い」でもブレークスルーに挑んでいる。その一つは空冷の採用だ。吉田エグゼクティブディレクターは「ハイパースケーラー向けのＣＰＵを作るなら、消費電力が大きくてもＤＣやサーバーラック（収納棚）に備わった水冷システムで冷やせばよい。だが、そもそも電力効率が高いと、コストが高くなる上、エッジも含め、いろいろな場所で使えない」と打ち明ける。

モナカでは通常の半導体技術の進歩から言えば「規格外」ともいえる富士通独自の超低電圧動作技術を取り入れ、空冷でも高い性能を引き出せるようにする。線幅１・６ナノ―１・７ナノメートルといった１世代以上先の半導体技術であり、富士通のプロセッサーが凝縮された格好だ。

モナカはハードウエアレベルの暗号化により、ユーザーごとの仮想マシン（ＶＭ）に鍵をかけられる「コンフィデンシャル・コンピューティング」と呼ぶ、先進技術も実装する。複数のＶＭを同時に動かすハイパーバイザーがハッキングされてもデータ保護が可能だ。