ムーアの法則の終わりが近づいています。エンジニアや設計者ができることは、トランジスタを小型化し、できるだけ多くのトランジスタをチップ上に実装することだけです。そこで彼らは、チップ設計への別のアプローチに目を向け、AIなどのテクノロジーをプロセスに導入しようとしている。 たとえば、Samsung は自社のメモリ チップに AI を追加してメモリ内処理を可能にし、それによって電力を節約し、機械学習を高速化しています。速度に関して言えば、Google の TPU V4 AI チップは、以前のバージョンと比較して処理能力が 2 倍になっています。 しかし、AI は半導体業界にとってさらに大きな期待と可能性を秘めています。 AI がチップ設計にどのような変革をもたらすかをより深く理解するために、MathWorks の MATLAB プラットフォームのシニア プロダクト マネージャーである Heather Gorr 氏に話を聞きました。 […]