2025年2月27日に開催されるRISC-V DAY TOKYO 2025 SPRINGでは、TENSTORRENT, SIFIVE, ANDES, MIPSなどのRISC-Vをスポンサーしてきた企業に加え、中国からHuaweiが始めたOpenEuler Linuxプロジェクトを引き継いだ中国科学院、Alibabaなどが発表します。これに加え、RISC-V AI PCを手がけるDeepComputingも加わります。
中国は、人工知能における技術的自立とリーダーシップに重点を置き、独自の AI エンジンとエコシステムを積極的に開発しています。これらの取り組みは、自動運転、スマート シティ、高度なロボット工学などの AI 主導の業界で世界的に競争することを目指す政府の取り組みと民間企業の両方によってサポートされています。
１。政府のサポート:
中国政府は、2017 年に発表された「新世代人工知能開発計画」に基づき、AI を国家の優先事項としています。この計画は、中国が 2030 年までに AI の世界的リーダーになることを目指しています。
カスタム AI プロセッサやエンジンを含む AI インフラストラクチャの開発に多額の資金が割り当てられています。
２。独自AI チップ:
①Huawei Ascend: Huawei は、AI エンジンとクラウド サービスに搭載される Ascend AI チップ シリーズを開発しました。コンピューター ビジョンや自然言語処理などのタスクに最適化されています。
②Alibaba の Hanguang: Alibaba は、クラウドおよび e コマース プラットフォーム内の AI アプリケーションを改善するために Hanguang チップを設計しました。
③Baidu Kunlun: Baidu の AI チップは、Kunlun と同様に、自動運転や AI クラウド サービスに使用されています。
④Tencent
Zixiao AI プラットフォーム: ゲーム、ソーシャル メディアの AI 強化、ヘルスケア ソリューションに重点を置いています。
AI エコシステム WeBank AI: 独自の AI テクノロジーを活用してデジタル バンキングを効率化する AI 主導の金融ソリューション。
⑤SenseTime
専門分野: 監視、顔認識、自動運転用のコンピューター ビジョン AI。
主要製品: 地元のチップメーカーと共同で開発された独自の AI チップ。
AI エンジン: 低電力、高性能のエッジ コンピューティング向けに最適化されています。
⑥Xpeng Motors
主要製品: Turing AI チップ
自動運転と車載 AI システム向けにカスタム設計されています。
レベル 3+ の自律性を実現する Xpeng の XPILOT システムとシームレスに統合します。
EV と空飛ぶ車向けのエンドツーエンドの AI モデルの作成に重点を置いています。
⑦Cambricon
主要製品: MLU (機械学習ユニット) チップ
エッジおよびクラウド AI 処理向けに設計されています。
中国の大手企業がデータセンターや組み込み AI アプリケーションで使用しています。
AI エコシステム: 民間部門と政府部門の両方向けの共同 AI ツール。
⑧Horizon Robotics
主要製品: Journey シリーズ AI チップ
自動車 AI、特に ADAS と自律走行車向けにカスタマイズされています。
BYD や Great Wall Motors などの自動車メーカーと提携しています。
AI フレームワーク: リアルタイムの意思決定のための効率的なエッジ AI 処理に重点を置いています。
３。注目すべきテクノロジーと開発
①カスタム AI エンジン： 多くの中国企業は、AI のドメイン固有アーキテクチャ (DSA) に移行しており、NLP、コンピューター ビジョン、生成 AI などのタスク向けにチップを最適化しています。
②生成 AI： Baidu、Alibaba、Tencent などの企業は、OpenAI の GPT モデルに対抗するために大規模言語モデル (LLM) に投資しています。例: Baidu の ERNIE Bot。会話型 AI、コンテンツ作成などのための生成 AI モデルです。
③エッジ AI： IoT、スマート製造、コネクテッド ビークルでのアプリケーションを可能にするために、エッジ AI に多額の投資が行われています。
④自動運転向け AI： Xpeng、NIO、BYD は、自動運転およびコネクテッド ビークル システム向けに最適化された社内 AI ソリューションで競争をリードしています。Horizon Robotics などの企業と自動車メーカーとのコラボレーションにより、イノベーションが推進されています。
⑤ヘルスケアにおける AI：Tencent、Alibaba、および小規模なスタートアップ企業によって、医療用画像、創薬、リモート診断用の AI エンジンが開発されています。
４。AI エンジンとフレームワーク:
中国企業は、TensorFlow や PyTorch などの人気の西洋プラットフォームの代替として、独自の AI フレームワークとエンジンを作成しています。例としては、中国国内で採用が拡大しているディープラーニング フレームワークである Baidu の PaddlePaddle があります。Tencent も、ヘルスケア、ゲーム、金融サービスに重点を置いた AI エンジン エコシステムを構築しています。
５。自動運転AI ソリューション:
Xpeng Motors、NIO、Geely などの企業は、独自の AI ソリューションを統合して自動運転車を開発しています。Xpeng Motorsなどの企業は、NVIDIA の DRIVE プラットフォームなどの外国のテクノロジーへの依存を減らすために、社内で AI チップとエンジンを構築しています。
６。Huawei Ascend AI プロセッサ
Huawei の Ascend AIプロセッサは、Da Vinci アーキテクチャを使用しています。これは、いわゆる CPU アーキテクチャではなく、AI アクセラレーションと計算用に設計された特殊なアーキテクチャです。これは、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク処理、エッジ コンピューティングなどの高性能 AI ワークロードに重点を置いた Huawei の Ascend AI プロセッサの基盤となります。Huawei の AI アクセラレータとシステムの一部では、汎用処理のために CPU コアが Da Vinci アーキテクチャと統合されています。内訳は次のとおりです。
Da Vinci アーキテクチャの目的: ディープラーニングのトレーニングや推論などの AI ワークロード向けに特別に開発されています。テンソル演算、行列計算、ニューラル ネットワーク処理向けに最適化されています。
Da Vinci アーキテクチャの主な機能:
①AI ニューラル ユニット (AI コア): AI モデルを効率的に実行するように設計された特殊なユニットです。行列乗算、畳み込み演算、その他のニューラル ネットワーク計算向けに最適化されています。
②スケーラブルな設計: 小型エッジデバイス (低電力 Ascend チップ) から高性能データセンターソリューション (Ascend 910 など) まで拡張できます。
③異種コンピューティング: ハイブリッドワークロード用に汎用 CPU および GPU と統合し、Da Vinci コアが AI 固有のタスクに集中できるようにします。
④アプリケーション: データセンター AI トレーニングおよび推論。自律走行車。エッジコンピューティングおよび IoT。AI 搭載の消費者向けデバイスおよびスマートシティ。
Da Vinci におけるCPUアーキテクチャの統合: Huawei は通常、AI システムで Da Vinci アーキテクチャを汎用 CPU と組み合わせますが、これらの CPU は Da Vinci 自体に基づいていません。代わりに、Huawei は次のものを使用します。
①ARM ベースの CPU: Huawei はこれまで、AI プラットフォームでの汎用処理に ARM ベースの CPU を使用してきました。
例: ARM Cortex コアは、システムレベルのタスクを処理するために多くの Ascend チップに統合されています。
②Kunpeng CPU: Huawei の Kunpeng シリーズの ARM ベース プロセッサは、クラウド サーバーや AI システムで使用されています。これらの CPU は汎用ワークロードに重点を置いており、Da Vinci コアの AI 特化を補完しています。
Da Vinci と CPU の今後の計画
①独自の CPU 開発: Huawei は、特に米国の輸出規制を受けて、ARM への依存を減らすために社内 CPU 設計を検討していると報じられています。将来の Huawei CPU は、AI アクセラレーションのために Da Vinci のコンセプトを活用する可能性があると推測されています。
②RISC-V との統合: 確認はされていませんが、Huawei は一部のチップで ARM の代替として RISC-V を検討していると噂されています。これが事実であれば、Da Vinci アーキテクチャは最終的に特定のアプリケーションで RISC-V ベースの CPU と組み合わせられる可能性があります。
７。AlibabaのHanguang(寒光) シリーズの特徴
AlibabaのHanguang (寒光) シリーズは、Alibabaの半導体部門「T-Head（平頭哥）」によって開発されたAI推論に特化したプロセッサで、主にクラウドAIサービスやEコマースアプリケーション向けに設計されています。以下に詳細を説明します。
AI推論専用： Hanguangシリーズは、AIモデルの推論タスクを高速化することを目的として設計されています。特に検索、レコメンデーション、画像認識、自然言語処理（NLP）といった高負荷タスクを効率化。
高性能と低消費電力
Hanguang 800（2020年に発表）:最大 78,563 QPS (Queries Per Second) の性能を発揮。同じタスクをCPUで実行した場合と比較して、推論速度が12倍、消費電力が50%削減。専用のAIアクセラレータを採用し、AIモデルの行列計算や畳み込み処理を最適化。ASIC設計（特定用途向け集積回路）で、汎用性よりも特定のAIワークロードの効率性に特化。
アプリケーションへの統合：
①Alibaba Cloud (阿里雲): HanguangはAlibabaのクラウドプラットフォームで広く利用され、Eコマースアプリケーション（検索、カスタマイズされた推奨システムなど）に寄与している。
②TaobaoやTmall: 数億人規模のユーザー向けに、商品検索やレコメンデーションエンジンのパフォーマンスを向上。
エコシステムとの統合。Alibabaの**Damo Academy (達摩院)**で開発されたAIアルゴリズムと統合され、AIモデルのトレーニングと推論プロセスをシームレスに接続。Alibabaの深層学習フレームワークであるPAI (Platform for AI) に対応。
Hanguangの主な応用分野：
①Eコマース
ー商品検索とレコメンデーションの高速化。
ー写真アップロード時に商品の自動タグ付けや分類を即座に実施。
ーライブストリーミング中の商品レコメンデーション。
ークラウドAIサービス
②機械翻訳、画像分類、音声認識：クラウドベースのAIサービスの処理能力を向上。データセンター向けに設計され、高いエネルギー効率を実現。
③スマートシティ： 動画監視システムや交通流量解析にAIを活用し、効率的な都市管理を実現。
④医療： 医療画像処理や診断支援にAIモデルを適用。
８。注目すべきテクノロジーと開発
①カスタム AI エンジン
多くの中国企業は、AI のドメイン固有アーキテクチャ (DSA) に移行しており、NLP、コンピューター ビジョン、生成 AI などのタスク向けにチップを最適化しています。
②生成 AI
Baidu、Alibaba、Tencent などの企業は、OpenAI の GPT モデルに対抗するために大規模言語モデル (LLM) に投資しています。
例: Baidu の ERNIE Bot。会話型 AI、コンテンツ作成などのための生成 AI モデルです。
③エッジ AI
IoT、スマート製造、コネクテッド ビークルでのアプリケーションを可能にするために、エッジ AI に多額の投資が行われています。
④自動運転向け AI
Xpeng、NIO、BYD は、自動運転およびコネクテッド ビークル システム向けに最適化された社内 AI ソリューションで競争をリードしています。Horizon Robotics などの企業と自動車メーカーとのコラボレーションにより、イノベーションが推進されています。
⑤ヘルスケアにおける AI
Tencent、Alibaba、および小規模なスタートアップ企業によって、医療用画像、創薬、リモート診断用の AI エンジンが開発されています。
