ＡＩチップとは何か
─ＭＮ─３に搭載されたＡＩチップ「ＭＮ─Ｃｏｒｅ」も自社開発されましたが、その特徴は何でしょうか。そもそもＡＩチップとは何を意味するのでしょうか。
まず「ＡＩチップとは何か？」というご質問ですが、私個人の考えでは「ディープラーニング専用のプロセッサー」以上の意味はないと思っています。そしてディープラーニングで使われる計算は、その大部分が「行列の計算」です。それに適した回路の構成があるわけです。
一方、ＧＰＵは「グラフィクス・プロセッシング・ユニット」の呼称からわかるように、もともとはビデオ・ゲームなどの画像処理用に開発された専用プロセッサです。こうした画像処理にも行列計算が多用されるので、あるときＡＩ研究者が「これはディープラーニングの行列計算にも応用できる」と考え、ここからＧＰＵがＡＩ分野でも使われるようになりました。しかし、グラフィック処理（画像処理）には行列計算以外の作業も必要です。そのためのさまざまな周辺回路をＧＰＵは内蔵していますが、これらはディープラーニングには不要なので、ＡＩチップにはこうした余計な回路は内蔵されていません。
─つまりＡＩチップとは「ディープラーニングに特化するために、ＧＰＵから余分な機能（回路）を削ぎ落としたプロセッサー」なのですか。
思想的にはそういう面もありますが、もともとの設計が根本的に違います。ＰＦＮが神戸大学と共同開発したＭＮ─Ｃｏｒｅは、チップ内部の階層構造におけるデータの移動など、かなり細かい部分まで制御可能になっています。高いスキルを持った技術者であれば最大限に使いこなして、性能をフルに引き出すことができるはずです。
─グーグルも以前から「ＴＰＵ」と呼ばれるＡＩチップを開発していますが、ＭＮ─Ｃｏｒｅはそれとも共通性があるのでしょうか。
ＭＮ─ＣｏｒｅとＴＰＵはチップの作りはかなり違うのですが、行列計算に特化しているという点では似ている部分はあると思います。