図1　IBMが開発した本格的なAIチップ　出�Z：IBM Research

IBMはかつてWatsonと�}ぶAIシステムを構築していた。機械学�{を行うシステムだが、演�Q�_(d│)には�@��CPUであるPowerアーキテクチャを使っていた。しかし、犬や猫などの動�颪篆祐屐△△襪い�����を認識するように学�{するディープラーニングモデルは、�Q々複雑になり、演�Q�ξ�をさらに��(d┛ng)化する��要に��られていた。そこで、IBM Research AI Hardware CenterはAI専��チップを開発することを��めた。それがAIUである（参考�@料1）。

ディープラーニングはビッグデータの統��パターンに基づいて予�[する機械学�{の�k�|である。��来のコンピュータチップは、ソフトウエアでなんでも�O�y(t┓ng)に実現できる�@��性を�eつものの、AI（機械学�{）のような��並�`の演�Qには不向きであった。AIは、�j(lu┛)量のデータを学�{して、次に新しいデータが入��されるとそれが何であるかを予�Rする。

IBMが開発した演�Q��(sh┫)法では、32ビット浮動小数点演�Qからもっと小さなビット形式へ落とす、�Z�凜灰鵐團紂璽謄�ング�}法を開発していた。浮動小数点演�Qであろうと�D数演�Qであろうと、メモリからのデータをもっと小さなビットへと落とすことで、AIモデルが�j(lu┛)量のメモリを使わなくて済むようにしたという。

加えて、AIのワークフローに�pってデータが流れるようなレイアウトにした（図2）。ほとんどのAI演�Qはマトリックス（行�`）やベクトル乗�Qを使うため、�@��CPUよりももっと�~単なレイアウトにした。これによって、�kつのコンピュータから次のコンピュータへデータを直接送れるようになり、エネルギーを削��(f┫)した。

図2　AIUのレイアウト　出�Z：IBM Research

ASICでありながらプログラム性を�_��し、どのようなタイプのディープラーニングのタスクも走るように設��したという。IBMはこれまでも推�b専��チップTelumを設��しており、今�vのAIUチップはTelumをベースにしてAIコアを構築したとしている。

参考�@料
1. "Meet the IBM Artificial Intelligence Unit", IBM Research (2022/10/18)