経済産業省 — 半導体・デジタル産業戦略の現状と今後（第13回） p.126

キーファクト

• 2nm: エッジAI向け2nm半導体 (半導体)

このスライドの図表

• [concept_diagram] AIの発展と応用分野の関係性を示す概念図
• [concept_diagram] エッジとクラウド、汎用と専用の軸を持つ4象限の概念図で、半導体設計人材育成に関する取り組みを示しています。

抽出テキスト

半導体設計開発支援の方向性 最先端半導体技術の利活用促進に向けて、用途毎に特化した専用半導体の設計開発支援を引き続き進める。 競争力のあるAI等の実現においてはソフトウェアの役割がより重要となっており、ソフトウェア・ハード ウェア協調設計での開発をさらに強化する。 加えて、専用半導体等を開発する民間企業等が活用できるように計算基盤等を備えた設計拠点の整備を進 める とともに、チップレットプラットフォームの開発なども併せて検討する。 半導体設計人材育成に関する取り組みを拡充し、アナログ設計等の人材育成についても検討を進める。 専用 汎用 エッジ クラウド EDGE CORTIX. 通信用AI半導体 Preferred Networks AI学習用半導体 ASRA 自動車用チップレットSoC (共通基盤技術) LSTC tenstorrent エッジAI向け2nm半導体 4象限全体として、設計プロジェクト拡大を促進 CPU (汎用的な処理を実施) ロボティクス スマート家電 自動車 ファイナンス 創薬 材料科学 計算基盤 (データセンター) GPU (画像処理、AI処理) 生成AIの本格的な社会実装にあたっては省電力性能がより厳しく求められる ことが想定され、情報処理性能と省電力性能を両立できる専用半導体の開発を 推進。民間企業等が活用できる設計拠点の整備も進める。 126