オルツ、Duc-Minh Nguyen教授とのLLMを活用した「計算アーキテクチャ生成モデル」を構築する共同研究を開始

　オルツは、世界的なコンピュータアーキテクチャの権威であるDuc-Minh Nguyen教授との共同研究を開始したことを、2月14日に発表した。同研究を通じて、LLMを活用して産業特化型GPUの設計プロセスを変革し、従来のGPU設計コストの約80％、年間最大226億ドル削減を目指すとしている。

　今回、開始されたMinh教授との共同研究では、LLMを活用した「計算アーキテクチャ生成モデル（Computational Architecture Generation Model）」を構築して、以下の課題を解決する。

• LLM主導のGPUアーキテクチャ設計
• 高効率なハードウェア／ソフトウェア協調設計（Co-Design）
• シリコン実装の試作回数を大幅に削減

　「LLM主導のGPUアーキテクチャ設計」としては、各産業のワークロードを分析して最適なアーキテクチャをLLMが生成するとともに、設計の初期段階から論理設計・回路配置・試作までの自動化を目指す。

　「高効率なハードウェア／ソフトウェア協調設計（Co-Design）」では、Minh教授が専門とするSRAMベースのスパイキングニューラルネットワーク（SNN）設計の知見を活かして、ソフトウェア／ハードウェア統合の最適化を実現する。

　「シリコン実装の試作回数を大幅に削減」としては、AIシミュレーションによって設計変更のコストと時間を削減するとともに、シリコン試作回数を減らしてファウンドリ負担の軽減を目指す。

　とりわけ同研究では、LLMを活用することでGPU開発に必要なコストを劇的に削減して、以下の効果をもたらす。

• 設計プロセスの自動化による年間最大226億ドルのコスト削減
• 80％のコスト削減によるGPU設計費用の57億ドルへの圧縮
• 新規チップ開発のハードルが下がることによる多様な用途向けのカスタムGPUの登場

　これらを通じて、GPU開発の民主化を進めるとともに、迅速かつ低コストで特定用途向けの最適化を実現する。

　Minh教授は、「Software/Hardware Co-Design for a SRAM-Based Spiking Neuron Network」プロジェクトで2025年に「Code-a-Chip」competitionの賞を受賞しており、次世代AIアーキテクチャの設計最適化において世界的な評価を受けている。同氏の専門知識とオルツのLLM技術を融合させることによって、従来のGPU設計におけるボトルネックを取り除いて、計算アーキテクチャのパラダイムシフトを引き起こすことを目指す。