シリコンフォトニクスで光速コンピューティング

ペンシルベニア大学のエンジニアらは、電気の代わりに光波を利用して人工知能（AI）の学習に必要な複雑な計算を実行するチップを開発しました。このイノベーションは、処理速度を大幅に向上させ、デバイスのエネルギー消費を削減できる可能性があります。

この研究は、Nature Photonics に掲載されており、シリコンフォトニクス（SiPh）プラットフォーム上の「逆設計された低屈折率コントラスト構造」であることを示しており、大規模な波ベースのアナログコンピューティングプラットフォームを実現する可能性があります。

シリコンフォトニクスは、コンピュータチップの大量生産に使用される豊富で低コストな元素であるシリコンを利用し、フォトディテクタ、光スイッチ、光導波路、光変調器などのコンポーネントをシリコン基板上に統合します。

本研究のシリコンフォトニクス（SiPh）チップは、ナノスケールで材料を操作し、光を用いて数学的計算を実行します。この光波と物質の相互作用は、現在のチップの限界を超えるコンピュータの開発を約束します。

「私たちは協力することに決めました」と、H. Nedwill Ramsey 教授の Nader Engheta が述べ、Firooz Aflatouni 助教授率いる研究グループによるナノスケールシリコンデバイスの開発に言及しました。

目標は、現在の AI ツールを支えるニューラルネットワークの開発と機能に利用されるベクトル・マトリックス乗算（VMM）を実行できるプラットフォームを構築することでした。

研究によると、逆設計された SiPh メタ構造は電磁波によるアナログ計算を効率的に行いますが、大量のデータチャンネルを処理できるようにスケールアップすることが課題です。この課題に対処するため、チームは 2D 逆設計アプローチを採用し、通常はフィードフォワードで低共鳴なコンパクトなアモルファスレンズシステムを作成しました。研究は 2×2 および 3×3 行列のベクトル‑マトリックス積を実証し、さらに 10×10 行列も設計しました。

均一な厚さのシリコンウェハを使用する代わりに、チームは特定領域のシリコンを選択的に薄くしました。この厚さの変化により、チップ内の光伝送を制御できるようになります。

これらの変化を分布させることで、チップは光を特定のパターンで散乱させ、光速という最速の通信手段で数学的計算を実行できるようになります。

Aflatouni 氏によれば、この設計は商業用ファウンドリの制約によりすでに商業応用が可能な状態です。また、設計は現在需要が高まっている GPU（グラフィックス処理ユニット）にも適用できる可能性があります。シリコンフォトニクスプラットフォームをアドオンとして統合すれば、トレーニングや分類プロセスを加速できると Aflatouni は述べています。

しかし、利点は速度とエネルギー効率だけにとどまりません。このチップはプライバシーも向上させます。多数の計算を同時に実行できるため、コンピュータの作業メモリに機密情報を保存する必要がなくなります。これにより、この技術を搭載したコンピュータは実質的にハッキング不可能になります。Aflatouni は次のように述べました：

「存在しないメモリに侵入して情報を取得することはできません。」

米国空軍科学研究局（AFOSR）のマルチディシプリナリー大学研究イニシアチブ（MURI）からの助成金と、米国海軍研究局（ONR）からの別の助成金に部分的に資金提供されている本研究は、過去数十年にわたり変わらない原理で動作する現在のチップの限界を克服することを目指しています。しかし、光の力を利用することで、この新しいアプローチは次世代の AI 開発への道を切り開くことができます。

シリコンフォトニクスの広大な可能性

ここ数十年にわたり、この材料の研究開発は継続されてきました。近年、シリコンフォトニクス（SiPh）は高速かつ効率的なデータ処理への需要の高まりにより注目を集めています。

この関心の高まりにより、シリコンフォトニクスの世界市場規模は2022 年に 12.9 億ドルと評価され、Grand View Research によれば、今十年の終わりまでに年平均成長率 25.8% で拡大すると予測されています。この成長は、より高いデータ転送速度と帯域幅集中的なアプリケーションの必要性によるものです。

SiPh は経済的効率性と高い集積密度により、ここで理想的なプラットフォームです。また、SiPh は電子製造と互換性があるため、フォトニック集積回路（PIC）は既存のファウンドリインフラを用いて製造できます。SiPh は数百から数千のデバイスを複雑な PIC に統合でき、CMOS と同様の設計・製造スケーラビリティを持ち、フォトニクスとコンピューティングの交差点で新たな応用を開きます。

したがって、高速伝送、高い集積密度、優れた光学特性、低消費電力、比較的低コストな製造により、シリコンフォトニクスはさまざまな分野で価値ある技術となっています。

例えば、シリコンフォトニクスを自律走行車や産業オートメーション向けの LiDAR に応用する研究が進められています。LiDAR は無線周波数（RF）信号ではなく、表面に反射した光を利用して周囲の情報を分析・提供します。

さらに、シリコンフォトニクスはセンシング（光学センシング）にも利用でき、信号の送受信により周囲環境の特性を判定できます。これはヘルスケアや消費者向けウェアラブルの健康アプリケーションに有益です。

自律車両やセンシングに加えて、シリコンフォトニクスは通信、量子通信、バイオ医療、航空宇宙、天文学、AR/VR でも検討されています。シリコンフォトニクスは完全統合と大規模光量子情報処理の可能性も示しています。

そして AI です。AI は高性能コンピューティングを必要とします。AI 熱が新たな高みへと達し、さらに成長が見込まれる中、チップ産業はイノベーションの緊急課題に直面しています。単一チップ上のトランジスタ数を増やし、処理能力とエネルギー効率を大幅に向上させようと努めています。これらの改善は、AI アルゴリズムのトレーニングと運用をより正確に、迅速に、コスト効率よく行うために不可欠です。

半導体競争に勝つために、中国さえも光チップの生産ラインを構築しています。計算速度が速く、情報容量が大きいため、既存のシリコンベースのチップを大幅に上回ると見込まれています。

AI にとってのゲームチェンジャー

AI 熱は衰える気配がなく、この新たな技術波は多くの産業を変革し、未来を形作る強力な力として浮上しています。AI が私たちの日常生活の不可欠な要素となり、データ集約型アプリケーションが複雑化する中、企業や政府、機関、科学者は効率化の方法を模索しています。

このため、人々はシリコンフォトニクスに注目しています。シリコンフォトニクスは、ディープニューラルネットワークが実行する複雑で高コストな計算に取り組む最も有望な技術の一つです。ディープネットワークは数学的関係を含む層で構成されています。

このような複雑さを抱える中で、シリコンフォトニクスは性能とコスト効率を向上させ、AI と機械学習アプリケーションの機能を改善できます。AI/ML の世界は、データを迅速に交換し、エネルギー消費を最小限に抑えつつ、高い計算密度を維持する必要があります。

ここで、シリコンフォトニクスは計算ユニット間の通信を改善します。この材料は、AI/ML アプリケーション内で比較的短距離のデータを効率的に転送できる短距離光インターコネクトの使用を可能にします。データの高速伝送はリアルタイムの意思決定に不可欠です。

このように、シリコンフォトニクスは AI システム全体の有効性と性能に貢献します。この材料を活用することで、企業は計算能力をさらに高め、より正確で応答性の高い結果を得られます。

シリコンフォトニクスは、回路が従来の電子回路よりも高速であるため、特にコンピューティングに適しています。さらに、光処理は本質的に並列であり、同時に複数の操作を実行できます。

シリコンフォトニクスは、基本的なコンポーネントを多数の組み合わせで組み合わせることを可能にし、非常に複雑な回路を構築し、特定の用途に合わせた高度なシステムの作成を実現します。

我々が見ているように、AI におけるシリコンフォトニクスの未来は明るく、AI アルゴリズムとシステムの能力を変革する可能性があります。シリコンフォトニクスにとっては興味深い時代です。

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主要なチップメーカーの概要

それでは、チップ製造業界で著名な企業をいくつか見てみましょう：

#1. NVIDIA Corporation

チップ業界のリーダーである Nvidia (NVDA ) は、米国株式市場で3番目に価値のある企業です。実際、AI チップ市場の約80% を支配しています。株価は 793.50 ドルで、時価総額は 1.95 兆ドルに達しています。

Nvidia の株価は急上昇し、年初来で既に 58.6% 上昇しています。その結果、同社の EPS（TTM）は 11.93、P/E（TTM）は 65.84、ROE（TTM）は 69.17% です。また、配当利回りは 0.02% です。

As demand surges worldwide across industries and nations, Nvidia reported its fourth-quarter results, with revenue more than tripling to $22.1 billion. According to CEO and co-founder Jensen Huang:

“Accelerated computing and generative AI have hit the tipping point.”

チップへの需要増加により、同社は第1四半期の売上が 233% 成長すると予測しています。同社の H100 データセンターチップは、AI 分野をリードする要因です。このチップは大量のデータと計算を高速で処理できるよう最適化されており、AI モデルのトレーニングという電力集約的なタスクに最適なソリューションです。

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#2. Intel Corporation

米国拠点のチップメーカーは、他社向けにチップ設計を製造するファウンドリ事業を拡大することで復活の兆しを見せています。Microsoft (MSFT ) は同社に高性能半導体の製造を委託し、「西側の大規模製造を再構築」しています。

このチップは Intel (INTC ) の 18A ノードを使用して設計され、半導体をより小型でエネルギー効率の高いものにします。「Intel は米国のチャンピオンチップ企業です」と米国商務長官 Gina Raimondo は述べ、Google、OpenAI などが LLM を構築するために今後数年で「驚異的な」量の半導体が必要になると指摘しました。

執筆時点で、Intel の株価は 43.12 ドルで、年初来 14.47% 下落しており、時価総額は 1,817 億ドルです。EPS（TTM）は 0.38、P/E（TTM）は 113.46、ROE（TTM）は 1.63% です。また、配当利回りは 1.16% です。Intel の CEO Pat Gelsinger は次のように述べました：

“AI チップに対する全体的な需要は、今後数年間にわたり飽くことがないように見える”

#3. Samsung

韓国拠点のテック大手は、他のチップメーカーに先んじるために 2nm チップ技術のリリースを計画しています。Samsung の Foundry Forum（SFF）計画によれば、同社は 2025 年に大規模生産で 2nm プロセスを開始し、モバイル向けに、翌年にはハイパフォーマンスコンピューティング向けに、さらにその次の年には自動車産業向けに展開する予定です。また、1 年後には 1.4nm プロセスを開始する見込みです。

同社の時価総額は 3,730 億ドルで、株価は 1,373 ドルです。PE Ratio（TTM）は 14.25、EPS（TTM）は 96.44、配当利回りは 1.98% です。2023 年第4四半期の財務報告で、Samsung はファウンドリ部門が日本の AI スタートアップ Preferred Networks（PFN）から 2nm AI チップの受注を確保したと述べました。PFN は以前、台湾半導体製造会社（TSMC）と協業していました。

同社はまた、Arm と協力して最先端のチップ製造プロセス技術 GAA 上で Cortex‑X コアを最適化しています。昨年後半、Samsung は Nvidia に挑戦することを目指す Tenstorrent とも提携しました。

結論

AI の進展が計算能力の増大需要を牽引する中、シリコンフォトニクスは有望な技術として浮上しています。標準的な半導体製造プロセスを用いてシリコン上に光学部品を製造できるため、レイテンシを削減し、効率を向上させる可能性があります。

シリコンフォトニクスには多くの利点がありますが、電子チップをすぐに置き換えることはありません。シリコンフォトニクスの能力はまだ限定的であり、ソフトウェア開発においてその能力を最適化するための技術的障壁があります。そのため、シリコンフォトニクスの普及が広がるまでには時間がかかりますが、技術はまだ始まったばかりであり、AI 技術の進化速度を考えると、これらは確実に加速されるでしょう。

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