オルツが革新するGPU設計：LLMを活用した新たなアーキテクチャの可能性

オルツが推進するGPU設計の未来

株式会社オルツは、最新の大規模言語モデル（LLM）を駆使した「計算アーキテクチャ生成モデル（Computational Architecture Generation Model）」の構築を始めました。今回のプロジェクトは、世界を代表するコンピュータアーキテクチャの専門家であるDuc-Minh Nguyen教授と協力して進行しています。オルツが目指すのは、産業特化型GPUの設計プロセスを劇的に変革し、従来のGPU設計コストの約80%を削減することです。実現すれば、産業全体で年間最大226億ドルものコストダウンが期待されています。

LLMがもたらす設計の効率化

今日のAI技術の進化に伴い、従来の汎用GPUでは特定用途に最適な演算処理を行うことが難しくなっています。 AIの性能向上や新たな使い道の多様化に応じて、HPC（高性能計算）、自動運転車、医療AI、エッジデバイスといった分野では、用途に応じた特化型カスタムチップの需要が高まっています。しかし、GPU設計の手法は依然として複雑で高コストであるため、特定用途向けのチップ開発が多くの企業にとって困難です。

オルツは今回のプロジェクトで、LLMを活用して次の3つの課題に取り組む計画です。

1. LLM主導のGPUアーキテクチャ設計
分析結果に基づき，各産業のニーズに最適なアーキテクチャを自動生成し、設計過程を全自動化します。

2. 高効率なハードウェア／ソフトウェア協調設計
Minh教授の知見を生かし、ハードウェアとソフトウェアの統合最適化を進め、使用直前までの一貫した設計を行います。

3. シリコン実装の試作回数削減
AIシミュレーションを通じて設計変更のコストと時間を大幅に削減し、ファウンドリへの試作負担を軽減します。

設計コストの削減とGPU開発の民主化

ファブレスGPU設計の年間コストは、現在約283億ドルに達しており、エンジニアリング課題や非効率的な試作、最適な設計仕様の見極めに多くの時間とリソースが必要です。

オルツのプロジェクトでは、LLMを駆使することで次のような成果を目指します。

- 自動化による年間最大226億ドルのコスト削減を実現。
- コスト削減後、GPU設計費用がわずか57億ドルに圧縮されれば、新規チップ開発が身近になります。
- 開発の敷居が下がることで、さまざまな用途向けのカスタムGPUが誕生し、GPU開発の民主化が進むでしょう。

オルツの戦略的意義

オルツは、AIとロボティクスの進化を基に、人間の助けなしに計算基盤を最適化する未来を描いています。AIが自ら成長するための計算基盤を設計し，自己進化や自己適応を支える技術の開発に注力しています。今回のプロジェクトは、その未来を実現するために重要なステップとなるのです。

2025年には、Minh教授が「Software/Hardware Co-Design for a SRAM-Based Spiking Neuron Network」プロジェクトで“Code-a-Chip” competitionの賞を受賞しています。彼の専門知識とオルツのLLM技術の融合は、GPU設計における従来の障壁を取り除く鍵となるでしょう。

Duc-Minh Nguyen教授も、「LLMを用いたGPU設計は、従来のハードウェア設計の概念を一新する可能性を秘めています。産業ごとに特化したGPUを、迅速かつ精密に設計できる手法の確立を目指します。」と語っています。