第1章：はじめに — AI半導体の重要性と全体像

Chapter 1: Introduction — Importance and Overview of AI Semiconductors

1.1 なぜ今、AI時代の半導体が注目されているのか

Why Are AI-Era Semiconductors in the Spotlight Now?

近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の急速な進化により、
これらを支える 計算インフラとしての半導体 に世界的な注目が集まっています。

Recently, the rapid evolution of Generative AI and Large Language Models (LLMs)
has drawn global attention to semiconductors as the computing infrastructure that supports them.

従来の汎用CPUでは処理しきれない、
極めて大規模かつ高密度な計算処理 が求められるため、
AI用途に特化した新アーキテクチャの半導体が続々と登場しています。

Since traditional CPUs cannot handle the required extremely large-scale, high-density computations,
new semiconductor architectures specialized for AI applications are emerging rapidly.

🔍 AI計算の特徴と要件 / Characteristics & Requirements of AI Computation

膨大な行列演算 / Massive Matrix Operations
ディープラーニングの中心は多次元テンソルを用いた行列演算。
Deep learning relies heavily on multi-dimensional tensor-based matrix operations.
大規模パラメータ処理 / Large-Scale Parameter Handling
LLMでは数十億〜数千億パラメータを同時に処理。
LLMs process billions to hundreds of billions of parameters simultaneously.
低レイテンシ・高スループット / Low Latency & High Throughput
リアルタイム応答や並列処理が必須要件。
Real-time responsiveness and parallelism are essential.

🧩 半導体技術とのシナジー / Synergy with Semiconductor Technology

微細加工の進化 / Advanced Process Scaling
例：5nm, 3nmノードがAIチップの演算密度を飛躍的に向上。
e.g., 5nm and 3nm nodes dramatically increase AI chip compute density.
3D積層・Chiplet技術 / 3D Stacking & Chiplet Integration
帯域幅・電力効率の制約を緩和。
Mitigates bandwidth and power-efficiency bottlenecks.
専用アクセラレータ設計 / Dedicated Accelerator Design
汎用性よりも性能最適化を優先。
Prioritizes performance optimization over general-purpose flexibility.

JP: AIの要求特性と半導体設計の進化は表裏一体で、互いの発展を加速させる。
EN: AI’s requirements and semiconductor design advances are inseparable, driving each other’s growth.

1.2 AIと半導体の相互関係：アーキテクチャの多様化

Mutual Relationship Between AI and Semiconductors: Architectural Diversification

AI計算は、「アルゴリズム」と「ハードウェア」の両輪で成立します。
特にハードウェアは用途や性能要件に応じ、多様なアーキテクチャが選択されています。

AI computation is sustained by both “algorithms” and “hardware.”
In particular, hardware choices are diversifying according to application and performance needs.

チップ種別 / Type	主な用途 / Main Use	特徴 / Characteristics
GPU	汎用AI学習・推論 / General AI training & inference	高並列処理（SIMD）、柔軟性・普及性が高い / Highly parallel (SIMD), flexible, widely adopted
TPU	Google製AI推論 / Google AI inference	Systolic Arrayによる特化設計、高効率推論 / Specialized Systolic Array, high inference efficiency
NPU	エッジデバイス（スマホ等）/ Edge devices (e.g., smartphones)	MAC演算特化、省電力・小型化 / MAC-focused, low power, compact
ASIC	特定用途AI処理 / Application-specific AI processing	カスタム最適化、高性能・高効率 / Custom-optimized, high performance & efficiency

このアーキテクチャの多様化は、クラウドからエッジ、学習から推論まで、
あらゆるAI活用シーンを支える基盤です。

This architectural diversity underpins all AI usage scenarios—from cloud to edge, from training to inference.

✅ 本章のまとめ / Chapter Summary

JP: AIの進展は、新たな半導体設計を不可欠にし、GPUを中心に多様なアクセラレータが発展している。
EN: AI’s advancement makes new semiconductor designs essential, with diverse accelerators—especially GPUs—supporting its growth.
JP: AIと半導体は技術・戦略両面で密接に結びつき、社会変革の中心を担う。
EN: AI and semiconductors are tightly linked both technically and strategically, playing a central role in societal transformation.