国内のスタートアップ企業の数はまだ少ないものの、エネルギー効率を重視したAI専用処理チップ（ASIC、特定用途向けIC）を開発する企業が目立つ。 Preferred Networks と LeapMind は、大規模言語モデル (LLM) 用の ASIC を開発しています。
日本政府は人工知能関連の開発を本格的に支援し始めた。 2019年以降約1,000億円で維持されてきたAI関連予算が、2024年（令和6年）の要求見込み額では約1,600億円まで増加しているためだ。 国内産業の裾野を拡大するため、AI半導体に165億円を充てるのが目標だ。
日本では人工知能半導体に取り組む企業はまだ少ない。 Preferred Networks (PFN、東京・千代田)、LeapMind (東京・渋谷)、EdgeCortix (東京・中央) などのスタートアップ企業が、LLM 対応 ASIC を開発しています。 従来のニューラルネットワークに関しては、ルネサス エレクトロニクスが画像認識用のCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を開発し、ロームが異常予測用の3層パーセプトロンASICを開発しています
半導体（ICチップ）の面積には限りがあります。 従来ハードウェアで実行されていたタスクをソフトウェアにオフロードすることで、コンピューティングユニットの面積を増やすことができます。 PFN コンピューティングインフラ担当副社長の土井裕介氏は、同社が開発したASIC「MN-Core」を紹介した。
同社が2018年に神戸大学と共同開発した「MN-Core」は、高い電力効率と処理性能を特徴とする。 まず、ハードウェアの機能を最小限にして行列演算器にカプセル化し、MPUを使わずにデータを転送するダイレクトメモリアクセス（DMA）方式を採用しました
ハードウェアから削除された機能は、独自に開発されたソフトウェアによって補完されます。 通常ハードウェア側で実装されるネットワーク制御、キャッシュコントローラ、命令スケジューラをソフトウェア側で実装します。
MN-Coreを搭載したPFNのスーパーコンピュータ「MN-3」は、スーパーコンピュータの省エネルギー競争「Green500」で3度世界1位に輝いています。 同社は2022年に次世代「MN-Core2」を発表し、2024年には同製品を搭載したスーパーコンピュータ「MN-4」を構築する予定だ。 同社によれば「MN-Core3」も計画されているという。
日本のAI処理専用チップの動向は？ 超低消費電力に特化したスタートアップ企業
国内スタートアップの数はまだ少ないが、エネルギー効率を重視したASICを開発する企業が目立つ。 Preferred Networks と LeapMind は、大規模言語モデル (LLM) 用の ASIC を開発しています。
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