NeurIPS 2025開催とAI分野の動向
12月2日から7日にかけて、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンディエゴで、人工知能分野の重要な学術イベントであるNeurIPS（Neural Information Processing Systems Conference）2025が開催されました。NeurIPSは、神経ネットワーク研究を起源とし、現在では世界最大規模の人工知能学術会議として知られています。
NeurIPSは、Google Scholarにおけるコンピュータサイエンス／AI分野で、高い影響力を持つとされています。今年の会議では、計2万1,575本の論文が投稿され、そのうち5,290本が採択されました。AlexNetやWord2Vec、Transformerモデルなど、AI技術の発展に貢献した重要な論文が発表された場所でもあります。
今年のNeurIPSにおける主要なキーワードは、推論能力、オンデバイスAI、そしてAI倫理でした。韓国企業では、NAVERやViva Republicaなどが論文を発表し注目を集めました。
Ms.ガジェットFuriosaAIの発表内容
AI半導体技術企業のFuriosaAIは、NeurIPS 2025に「シルバー・パビリオン」として参加し、カン・ジフン最高研究責任者（CRO）が「シリコンからモデルまでのAI効率最適化」をテーマに発表を行いました。
カンCROは、データセンターの処理能力と電力消費量の関係について言及し、同じ電力消費でより多くの処理を行うことが業界全体の課題であると説明しました。また、半導体設計におけるGPUと専用半導体の選択についても触れました。
FuriosaAIは、この課題を解決するために、RNGD（Reconfigurable Neural Network Dataflow Processor）と呼ばれる新しい半導体を開発しました。
Ms.ガジェットRNGD NPUの特徴
RNGDは、データが固定された流れで処理されるシストリックアレイ方式の欠点を補完した半導体です。GPUは柔軟なデータフローを提供する一方、データ移動に時間がかかり、消費電力が増加する傾向があります。一方、シストリックアレイ方式は特定の演算に特化しており、効率が高いものの、用途が限定されます。
RNGDは、テンソル縮約プロセッサ（TCP）を通じて、GPUとシストリックアレイの中間に位置するバランスを提供します。TCPでは、SRAM（Static Random Access Memory）が複数のスライスに分割され、データが柔軟にルーティングされます。
これにより、RNGDは、シストリックアレイのようにデータフローが固定されることなく、任意サイズの行列演算を効率的に処理できます。また、ソフトウェア管理の面でも優れており、PyTorchで実行される高水準の演算を直接マッピングできます。
Ms.ガジェット電力効率と今後の展望
カンCROは、RNGDの電力効率についても言及し、15kWラックを基準に、NVIDIA H100システムよりも3.5倍多くのトークンを生成できると発表しました。また、次世代製品は400W級となる見込みであると説明しました。
RNGDは、クラウド環境での効率的な管理と配備を想定し、Kubernetesをサポートしています。さらに、低レベルアクセスAPIを提供することで、開発者が独自に最適化されたコンパイラやシステムを構築できます。
FuriosaAIは、来年1月から2万枚規模のRNGDチップを量産する計画を明らかにしました。これにより、持続可能なAIの実現に向けた取り組みを加速させることが期待されます。
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