オルツが挑む！LLMを活用した次世代GPU設計の革新

株式会社オルツは、世界的権威のDuc-Minh Nguyen教授との共同研究を開始しました。この取り組みでは、大規模言語モデル（LLM）を使用した「計算アーキテクチャ生成モデル」を構築し、産業特化型GPUの設計プロセスを変革しようとしています。この新たなアプローチにより、従来のGPU設計費用の約80%、年間最大226億ドルのコスト削減を目指しています。

LLMが変えるGPU設計の未来

近年のAIワークロードの多様化に伴い、従来の汎用GPUでは特定の演算処理が難しくなってきています。高性能計算や自動運転、医療AI、エッジデバイスなどの領域では、特定の用途に特化したカスタムチップ設計が求められています。しかし、現在のGPU設計プロセスは複雑で高コストなため、多くの企業にとってはハードルが高いままです。

本プロジェクトでは、LLMを用いて次の2つの主要な課題に取り組みます。

- LLM主導のGPUアーキテクチャ設計

LLMが、各産業のワークロードを分析し、最適なアーキテクチャを生成。設計の初期段階から、論理設計や回路配置、試作まで自動化されます。

- 高効率なハードウェア/ソフトウェアの協調設計

Minh教授のSRAMベースのスパイキングニューラルネットワークの知見を生かし、ソフトウェアとハードウェアの統合を最適化します。

このような仕組みによって、シリコン実装の試作回数も大幅に削減できる見込みです。AIシミュレーションによって設計変更のコストと時間が短縮され、ファウンドリの負担も軽減されるでしょう。

GPU設計のコスト構造を根本から変える

現在、ファブレスGPU設計には世界規模で年間約283億ドルがかかっています。従来のプロセスは、エンジニアリングの個人依存性や試作、検証の非効率性、最適な設計仕様を見極める難しさといった課題が存在しています。

このプロジェクトでは、LLMを活用することでGPU開発コストを劇的に削減することができます。これによって、以下のような効果が期待されます。

- GPU設計プロセスの自動化により、年間最大226億ドルのコスト削減
- 従来の80%の削減が達成されれば、GPU設計費用が57億ドルに圧縮可能
- 新たなチップ開発のハードルが低くなり、多様な用途向けのカスタムGPUが誕生

これにより、GPU開発が民主化され、特定用途向けの最適化が迅速かつ低コストで実現されるようになります。

オルツが本プロジェクトを主導する意義

オルツが目指す未来は、AIとロボティクスが自らの計算基盤を進化させる時代です。人の手を借りず、AIが必要なハードウェアを設計し、最適化していく世界の実現に向け、この研究は重要な基盤技術となります。

また、オルツはGENIACプログラムに採択され、国家予算を獲得した数少ないLLM開発企業です。P.A.I.技術の開発を通じて、LLMの適用領域を広げることに注力しており、AI自らが計算基盤を最適化する挑戦に取り組んでいます。

本プロジェクトは、オルツのLLM開発の知見とMinh教授の協調設計に関する専門知識を融合させたものであり、次世代AIアクセラレーション技術の基盤を形成する重要な一歩となるでしょう。

Duc-Minh Nguyen教授は、「LLMを用いたGPU設計は、従来のハードウェア設計の概念を根本から変える可能性がある。」と述べており、産業ごとに最適化されたGPUを迅速かつ精密に設計する手法の確立を目指しています。