【半導体とAIはなぜ切っても切れないのか？】

生成AI関連

みなさん、こんにちは。広域システム営業部です。

AI時代のコンピューティング基盤を考える

本日はこちらのテーマについてです。

生成AI、画像認識、音声認識、自動運転、ロボティクスなど、AI（人工知能）は私たちの身近なところで急速に活用されるようになっています。
特に近年では、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIの進化が著しく、企業においても業務効率化だけでなく、研究開発や製品開発
製造現場など、さまざまな分野でAIの活用が進んでいます。

では、こうしたAIの進化を支えているものは何でしょうか。

AIのアルゴリズムやデータはもちろん重要ですが、その裏側には、膨大な計算を高速に処理する「半導体」と「コンピューティング環境」があります。
今回は、AIと半導体の関係について整理しながら、実際に半導体業界のどのような場面でAIが活用されているのか、
そしてなぜ高性能なコンピューティング環境が必要になるのかを考えてみます

1．そもそもAIと半導体にはどのような関係があるのか？

このとき必要になるのが、大量のデータを高速に処理するための半導体です。

コンピューターの中では、CPUが全体の処理や制御を担い、GPUが大量の計算を並列に処理するなど、それぞれの半導体が役割を分担しています。
特にAI分野では、同じような計算を大量に並列処理できるGPUが重要な役割を担うようになりました。

AIの高度化→より大量・高速な計算が必要→高性能な半導体が必要→より高性能なAIが実現する
という関係があります。AIと半導体は、互いの進化を促し合う関係にあると言えるでしょう。

AIは、データをもとに計算を繰り返すことで、画像や文章、音声などの特徴を学習したり、学習済みのモデルから結果を導き出したりします。
例えば生成AIでは、入力された文章を理解し、その内容に応じて膨大な計算を行い、文章や画像などの結果を生成します。

2．なぜAIではGPUが重要なのか？

AIの計算では、非常に大量のデータに対して同じような演算を繰り返し行うケースが多くあります。

ここで力を発揮するのがGPUです。

CPUは少数の高性能なコアによって、さまざまな種類の処理を柔軟に実行することを得意としています。
一方GPUは、多数の演算ユニットを使って、大量の計算を並列に処理することを得意としています。

AIで利用されるニューラルネットワークでは、行列演算などの大量の計算が発生します。

そのため、「大量の計算を並列に処理する」というGPUの特性がAIと非常に相性が良いのです。
現在では、AIモデルの学習だけでなく、学習済みモデルを実際の業務で利用する「推論」においてもGPUが活用されています。

3．AIは半導体業界のどこで活用されているのか？

ここからは、AIと半導体の関係を、実際の利用シーンから見ていきましょう。

半導体業界では、AIは一つの工程だけで利用されるのではありません。
設計、シミュレーション、製造、検査、研究開発、設備管理など、さまざまな工程で活用できる可能性があります。

3-1．半導体設計・EDAへのAI活用

半導体を設計する際には、EDA（Electronic Design Automation）と呼ばれる設計支援ツールが利用されています。
半導体の高性能化・微細化が進むにつれて、設計はますます複雑になっています。

回路の規模が大きくなるほど、回路設計、配置・配線、タイミング解析、消費電力の解析、検証、最適化
など、多くの計算が必要になります。

ここにAIを活用することで、設計条件の探索や最適化、検証工程の効率化などが期待されています。
例えば、非常に多くの設計候補の中から、性能・消費電力・面積などの条件を満たす候補をAIによって探索する、といった使い方です。

つまり、「人がすべての候補を一つずつ試す」のではなく、AIを使って有望な候補を効率よく探索するという考え方です。
これは半導体設計における「計算量の増大」という課題に対する、AI活用の一つの方向性と言えるでしょう。

3-2．半導体製造装置のデータ解析

半導体製造では、多くの製造装置やセンサーが使用されています。

製造装置からは、温度、圧力、ガス流量、振動、電力、各種センサーデータ
など、さまざまなデータが発生します。

これらのデータをAIで分析することで、装置の異常兆候を検出したり、設備の状態を予測したりすることが考えられます。

例えば、

「通常時とは少し異なる振動パターンが発生している」
「特定の条件で温度変化が大きくなっている」

といった、人間が見落としやすい微細な変化をAIによって検出することができます。
こうした技術は、設備の予知保全や製造ラインの安定稼働につながる可能性があります。

3-3．ウェハー・半導体製品の画像検査

AI活用の分かりやすい例の一つが、画像検査です。

半導体製造では、ウェハーや半導体製品を画像で検査し、傷や異物、形状異常などを検出する工程があります。
従来の画像処理では、あらかじめ設定したルールや閾値に基づいて異常を判定するケースがありました。

一方、AI画像認識を利用することで、「正常な状態」と「異常な状態」の特徴をAIに学習させ、画像から異常を判定する
というアプローチが可能になります。

例えば、微細な傷、異物、パターン異常、表面状態の違い、製品外観の異常などの検出にAIを利用することが考えられます。
特に高解像度画像を大量に処理する場合には、GPUを利用した画像解析環境が有効になるケースがあります。

3-4．半導体材料・新材料の研究開発

AIの活用領域は製造現場だけではありません。

半導体材料や新材料の研究開発でも、AIとシミュレーションを組み合わせる取り組みが進んでいます。
例えば、新しい材料を検討する際には、

材料の組み合わせ→物性をシミュレーション→結果を評価→条件を変更→再びシミュレーション
という作業を繰り返すことがあります。

しかし、候補となる材料や条件が増えるほど、計算量は急激に増えていきます。

そこで、HPCによる大規模シミュレーションとAIによる予測・探索を組み合わせることで、研究開発を効率化するという
考え方が生まれます。例えば、過去のシミュレーション結果や実験データをAIに学習させ、新しい材料候補の特性を
予測するといった使い方です。

これにより、すべての候補を実際に計算・実験するのではなく、「AIで有望な候補を絞り込み、HPCや実験で詳細に検証する」
という研究開発プロセスを構築できる可能性があります。

3-5．シミュレーションとAIの組み合わせ

半導体開発では、さまざまな物理現象をコンピューター上で再現するシミュレーションも重要です。
例えば、熱、電磁場、流体、構造、材料特性などを解析するケースがあります。

ここでもAIとの組み合わせが考えられます。

従来のシミュレーションだけで大量の条件を計算するのではなく、
HPCで高精度なシミュレーションを実行→計算結果をAIに学習させる→AIによる高速な予測モデルを構築
→AIで広い条件を探索→重要な条件をHPCで再計算という流れです。

これは、AIとHPCが競合するのではなく、それぞれの得意分野を組み合わせる考え方です。

4．AIが進化すると、半導体には何が求められるのか？

ここまで見てきたように、AIの活用範囲が広がるほど、AIを動かすための計算量も増えていきます。
AIモデルが大規模になるにつれて、単純に「GPUの性能が高ければよい」という話ではなくなってきています。

AIコンピューティングでは、演算性能、GPUメモリ容量、メモリ帯域、GPU間通信、CPU性能、ストレージ性能
ネットワーク性能、電力、冷却など、さまざまな要素を考える必要があります。

つまり、「高性能なGPUを搭載する」だけではなく、「GPUの性能を十分に引き出せるシステム全体を設計する」
ことが重要になっています。

5．「半導体 × AI × HPC」という新しいコンピューティング

ここで注目したいのが、半導体 × AI × HPCという組み合わせです。

半導体の研究開発では、もともとHPCによる大規模計算が重要な役割を果たしてきました。
そこにAIが加わることで、シミュレーション → AIによる予測 → 条件探索 → 再シミュレーションといった新しい計算サイクルが生まれています。

AIはHPCを置き換えるものではなく、HPCと組み合わせることで、これまでより多くの条件を効率的に探索したり、
研究開発のスピードを高めたりする可能性があります。

AIの進化と半導体の進化は、これからも続いていく

AIと半導体は、現在のデジタル社会において切り離すことのできない存在です。
AIが高度化することで、より高性能な半導体が求められます。

一方で、半導体の性能が向上することで、これまで実現が難しかったAIの活用が可能になります。
さらに半導体業界自身も、設計、製造、検査、材料開発など、さまざまな領域でAIを活用し始めています。

つまり、「半導体がAIを支え、AIが半導体の進化を支える」という相互関係が生まれています。

そして、その間をつなぐ重要な存在が、GPUワークステーションやAIサーバー、HPCなどの高性能コンピューティング環境です。
AIを「使う」だけではなく、AIを研究開発や製造現場で活用するための計算基盤をどのように構築するのか。
これからのAI活用では、その視点がますます重要になっていくでしょう。

アプライドでは、HPC、GPUワークステーション、AIサーバーなど、お客様の研究開発・解析・AI活用の目的に応じた
コンピューティング環境をご提案しています。半導体、AI、CAE、シミュレーション、画像解析、研究開発など、それぞれの用途に合わせて
ハードウェア構成からシステム環境まで検討し、お客様の計算ニーズに適した環境づくりを支援していきます。