Seminar
セミナー
近年では、AIの発展に伴い、AI半導体が果たす役割がますます重要になっています。データ量の増加や処理システムの高度化に対応する技術革新が求められる中、AI半導体分野は新たなビジネスチャンスを創出しています。
本セミナーでは、AI半導体産業の現状と課題、設計・マーケティング戦略、最先端の応用システムについて、各分野の専門家が解説します。GPUクラスタや富岳LLMといった事例を交えながら、AI処理の特性や今後の進化トレンドも取り上げます。AI技術の未来を読み解く絶好の機会となりますので、ぜひご参加ください。
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
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
【講師紹介】
吉川隆英 富士通株式会社/リサーチディレクター
2002年3月東京大学工学系研究科情報工学専攻博士課程修了、博士(工学)。同年4月株式会社富士通研究所入社。 Java JITコンパイラに関わる研究及びスーパーコンピュータ「京」並びに「富岳」の開発に従事し、現在、 富士通株式会社コンピューティング研究所でAIや科学技術計算を加速する最先端コンピュータシステムに関わる研究に携わる。 IEEE, 情報処理学会のシニア会員、ACM, 電子情報通信学会会員。
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