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今回のテクノ大喜利では、最近にわかに騒がしくなってきた、人工知能システムのハードウエア、特に人工... 今回のテクノ大喜利では、最近にわかに騒がしくなってきた、人工知能システムのハードウエア、特に人工知能を宿すチップを取り巻く動きについて議論する。 現在の人工知能の多くは、従来構造のハイエンドサーバーを並べた強力なハード上で動いている。そして、技術開発競争の力点は、ディープラーニングなど学習のアルゴリズムや、学習教材となるデータを集めるIoTシステムなどに置かれている。しかし、学習や、さまざまな応用での処理を実用化するには、既存のコンピューターは余りにも非力で、電力効率が悪すぎる。できれば、IoTのデータ収集側でも、最小限の消費電力で、現場の状態を学習できる人工知能システムを実現したいところだ。 人工知能向けに特化したチップは、こうした課題を解決するためのブレークスルーとなると期待されている。今、人工知能向けのチップに関連する動きには、大きく2つのアプローチがあるように見える。 1つは、GP