13:05〜14:20

「日本の半導体戦略と2nm技術が切り開く未来：サプライチェーン、技術革新、グローバル競争」

講師：河崎 俊平 氏(一般社団法人日本RISC-V協会 代表理事)

〜日本の半導体戦略と外交・安全保障・経済政策の統合〜

１. なぜ2nmファブが必要なのか
1-1. 次世代半導体技術群 (GAA、EUV、BSPD)
1-2. 2nm技術による競争リセットと日本の優位性

２. チップレット技術とUCIe標準化
2-1. ラピダスの役割とロードマップ
2-2. 主要プレイヤーの戦略比較: Intel、TSMC、Samsung

３. グローバルな技術ロードマップ
3-1. 2nm技術での日本のポジショニング
3-2. 次世代ユースケースの展望

４. AI、ADAS、データセンターからエッジまで
4-1. ソフトウェア定義車両（SDV）と2nmの可能性
4-2. 水平分業型サプライチェーンの重要性

５. 半導体エコシステムと効率化
5-1. オープンソース技術(Ubuntu, RISC-V)の活用
5-2. 未来を見据えた日本の半導体産業の方向性

６. サステイナビリティと人材育成
6-1. グローバル競争を勝ち抜く戦略

14:20〜15:35

「AIの歴史・AIコンピュータ＆チップの現在と今後」

講師：岩渕 真人 氏（株式会社スキマッチング 代表取締役）

１．AI技術の歴史とコンピュータアーキテクチャ
1.1 AI第1次ブーム：デジタルコンピュータのAIの始まり
1.2 AI第2次ブーム：ノイマン型コンピュータの発展とムーアの法則、AI第2次ブームと失望
1.3 AI第3次ブーム：ディープラーニングのブレークスルー、GPUの登場
1.4 AI第3.5次ブーム：TransformerからChatGPTへAIの大衆化、ホストムーア時代への突入

２．AIとチップアーキテクチャー
2.1　Transformerと従来型のニューラルネットワーク(MLP,CNN,RNN)はどのように違うのか？
2.2　今後期待されるニューラルネットワークのアーキテクチャとその将来性は？
2.3　CPUとGPU、TPU/NPUの違いは？
2.4　ノイマン型と非ノイマン型の違いは？
2.5　ポスト・ムーアの時代のコンピュータ・アーキテクチャは？
2.6　AIデータセンタは従来のデータセンタとどう違うのか？また将来像は？
2.7　新しいAIチップの流れは？
2.8　AIチップと脳型コンピュータの違いは？

3．今後の展望
3.1　これから起こること、新しいAI・半導体の流れについて
3.2　日本の戦略について
3.3　質疑応答

15:35〜15:50

休憩

15:50〜16:50

「AI用半導体の応用とそのシステム」

講師：吉川 隆英 氏（富士通株式会社 コンピュータ研究所 リサーチディレクター）

１. AIが処理すべきデータ量の増大トレンド
２. AI処理の特性(Transformerの計算の性質)
３. AI処理システムの巨大化
GPUクラスタ、富岳LLMの紹介
４. さらなるデータ量増大への対応
GPUの進化トレンドと限界、非ノイマン型AIアクセラレータの紹介