ティアフォー、レベル4自動運転AIチップ設計をOSS化

株式会社ティアフォーは、国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）の事業に参画します。
東京大学の研究開発課題で、レベル4自動運転向けのソフトウェア定義型SoCを研究します。
E2E自動運転AIの推論処理を効率化するチップを設計し、設計資産と関連ツールチェーンのオープンソース化を目指します。

記事の概要

株式会社ティアフォーは、JSTの「次世代エッジAI半導体研究開発事業」に参画します。
東京大学大学院工学系研究科の川原圭博教授が研究開発代表者を務める、「ユースケース駆動による機能分化型フィジカルAIチップ設計」に取り組みます。
ティアフォーは、E2E自動運転AIの推論処理を効率化するAIチップの論理設計を担当します。
自動運転用オープンソースソフトウェア「Autoware」に対応するAIチップを設計し、SoCに組み込んで有効性を評価します。
AIチップでは、Transformerの行列演算やAttentionを効率的に処理する演算回路を組み込みます。
数ワット級の組み込み機器から数十ワット級の車載ECUまで、用途に応じて構成できる設計を追求します。
AIモデルとチップの間には、標準化された中間表現であるTOSAを導入します。
論理設計に加えてコンパイラなどのツールチェーンをオープンソース化し、設計の透明性と検証可能性を高める環境を目指します。

記事のポイント

1. 電力効率を重視： Transformerの行列演算やAttentionに対応し、データ転送と演算制御に伴う電力消費の抑制を目指します。
2. TOSAで適応性： TOSAを介してAIフレームワークとハードウェアを疎結合化し、ソフトウェア更新で変化への対応を目指します。
3. 透明性と検証性： チップ設計とツールチェーンを公開し、変換前後の数値的整合性を形式検証できる環境を構築します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入を検討する企業は、AIモデルの精度や処理速度だけでなく、消費電力、モデル更新への追随性、変換処理の検証方法まで含めて計算基盤を評価する必要が生じそうです。
• 半導体メーカー・開発者： 半導体メーカーや開発者は、公開される設計資産やツールチェーンを起点に、自社の車両・モデル・電力要件に合わせた実装を検討しやすくなる可能性があります。
• 自動運転関連事業者： 自動運転関連事業者は、特定の半導体製品や閉じた開発環境への依存を抑えながら、Autowareを軸にソフトウェアとチップを分担して改良する体制を選びやすくなりそうです。

このニュースの背景

レベル4自動運転では、実世界の制約下でAIを継続運用するため、処理性能だけでなく電力効率が課題になります。
E2E自動運転AIではTransformerの利用が進んでおり、GPUを補完する専用の計算基盤が求められています。
また、AIモデルや演算方法が変化するため、ハードウェアを固定せずソフトウェアで対応できる構成が重要になります。
安全性が重視される用途では、モデル変換や量子化などの処理過程を追跡し、結果の整合性を検証できる仕組みも必要です。

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