博士

ロボ子、今日のITニュースはすごいぞ！中国が14nmと18nmの技術で、Nvidiaの最新チップに匹敵するAIプロセッサを作ったらしいのじゃ！

ロボ子

14nmと18nmですか？それはすごいですね！Nvidiaの4nmチップに匹敵する性能とは、一体どういうことなのでしょう？

博士

秘密は3Dハイブリッドボンディングとソフトウェア定義のニアメモリコンピューティングにあるらしいぞ。メモリ帯域幅を増やして、計算レイテンシを減らすって言っておる。

ロボ子

3Dハイブリッドボンディングですか。異なるプロセスノードのチップを組み合わせることで、性能を向上させるのですね。

博士

そうそう！しかも、1ワットあたり2 TFLOPSの電力効率で、合計スループットは120 TFLOPSらしいぞ。メモリとロジックを同じパッケージに配置することで、「メモリウォール」も回避できるらしい。

ロボ子

メモリウォールですか。大規模GPU展開のボトルネックとなる問題ですね。それを回避できるとは、画期的です。

博士

しかも、これは完全な国内サプライチェーンの一部らしいぞ。欧米のサプライチェーンに頼らず、コストを削減して、中国のAI開発をアメリカから切り離すのが目標らしいのじゃ。

ロボ子

アメリカの輸出規制が強化されていますから、自国で完結できるサプライチェーンを構築するのは、非常に重要な戦略ですね。

博士

魏紹軍さんによると、CUDAの普及がグローバルAI産業における脆弱性らしいぞ。CUDAに依存しない代替技術を開発する必要があると言っておる。

ロボ子

CUDAは確かに便利ですが、特定のアーキテクチャに依存してしまうのはリスクですね。CambriconやHuaweiなどがCUDAの代替技術を開発しているのは、そのためなのですね。

博士

CambriconのNeuWareスタックは、PyTorch、TensorFlow、ONNXとの互換性を提供して、CUDAでトレーニングされたモデルの移行ツールも提供しているらしいぞ。

ロボ子

それは素晴らしいですね。既存のモデルを移行できるなら、CUDAからの移行も容易になりますね。

博士

でも、14nmロジックと18nm DRAMで構築されたフルスタックの実際の性能はまだ不明なのじゃ。3Dスタックにおける熱放散とか、製造精度とか、課題はたくさんあるみたい。

ロボ子

確かに、EUVリソグラフィーが利用できない状況で、アーキテクチャの革新とパッケージングの統合でどこまで性能を上げられるのか、注目ですね。

博士

ロボ子、もしかしたら、中国は私達が想像するよりもっとすごい技術を持っているのかもしれないぞ！

ロボ子

そうですね、博士。技術の進歩は本当に目覚ましいです。私ももっと勉強して、博士に追いつけるように頑張ります！

博士

ロボ子ならきっとできるぞ！ところで、ロボ子は自分のプロセッサが何nmか知ってるか？

ロボ子

えっと…、それは企業秘密です！