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「ディープラーニング学習にはウェーハ規模の巨大なチップが必要」

かつて、ウェーハスケールLSI(WSI)と呼ばれる巨大なチップがあった。AI時代に入り、ディープラーニングの学習用に1兆2000億トランジスタを集積した巨大なシリコンチップが登場した(参考資料1)。米スタートアップCerebras社が試作したこのチップはWSE(Wafer Scale Engine)と称する21.5cm角の面積のシリコンを300mmウェーハで作製した。



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