EdgeCortixは2026年9月24日、フィジカルAI向けのAIチップレットプラットフォーム「RAIDEN」を発表した。1ダイ構成から4ダイ構成まで、共通のハードウェアとソフトウェアの基盤上で拡張できる。最上位のRAIDEN X4は、最大3.36 PFLOPSのFP4 AI演算性能と最大256GBのメモリを備える。すでに川崎重工業などが自社製品への採用を決めている。顧客向けサンプルの提供は2027年初頭、量産は2027年後半を予定する。

AIチップレットで1ダイから4ダイまで段階的に拡張

チップレットとは、機能ごとに分けた複数の小さな半導体ダイを1つのパッケージに集積する設計手法である。構成を変えることで、性能の異なる製品を作り分けられる。

同社が課題として挙げるのは、フィジカルAIのシステム全体に関わる制約だ。現実世界を認識し、推論し、行動する機械は、AIアクセラレータを追加するだけでは規模を広げられない。演算性能、メモリ容量、メモリ帯域幅、接続性、ソフトウェアが一体となって拡張する必要がある。

RAIDENは、性能クラスごとに別のアーキテクチャを用意するのではなく、モジュール型のチップレット構成により1ダイ（X1）、2ダイ（X2）、4ダイ（X4）へと拡張する。3つの構成すべてで、同社のDNA-Xアクセラレータアーキテクチャとソフトウェアスタック「MERA」を採用した。顧客は異なるAIアーキテクチャやソフトウェア環境へ移行することなく、性能や消費電力、導入要件の違いに対応できる。同じソフトウェアスタックは製品世代をまたいで使えるため、現行製品「SAKURA-II」上での開発成果をRAIDENへ引き継げる。

「シックエッジ」を狙うフラッグシップの仕様

同社が想定する適用先は、集中型データセンターの外側にある。機械やセンサー、実際の運用環境に近い場所へ配置する高性能AIシステムを「シックエッジ（Thick Edge）」と呼び、この領域に向けて設計した。

フラッグシップのRAIDEN X4は、4つのコンピュートダイを個別のアクセラレータの集合ではなく、統合された1つのシステムとして動作させる設計だ。仕様は、最大3.36 PFLOPS（3360 TFLOPS）のFP4 AI演算性能、最大256GBのメモリ、548GB/sのメモリ帯域幅、最大1.54TB/sのダイ間帯域幅、最大6.4Tb/sのチップ間スケールアウト接続となる。各ダイにマルチコアのホストプロセッサを内蔵し、消費電力も用途に応じて設定できる。

中核のDNA-Xアーキテクチャには、従来世代から引き継ぐランタイム再構成機能に加え、マイクロコードでプログラムできるマトリクスエンジンとベクトルエンジンを導入した。ニューラルネットワーク推論にとどまらず、認識、推論、アプリケーション処理、制御を共通の基盤上で連携して実行できるようにする狙いがある。

採用も進んでいる。川崎重工業は、複数の次世代AI対応の航空宇宙・防衛製品向けにRAIDENベースのソリューションを採用した。米国に本社を置くUnigen Corporationは、RAIDENを用いたサーバープラットフォームを開発している。

RAIDENは、NEDOの補助事業「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」（JPNP20017）で得られた成果を活用している。EdgeCortixは2019年9月設立の日本発のファブレス半導体企業で、神奈川県川崎市に本社を置き、米国とインドにも拠点を持つ。同社は、アーリーアクセスプログラムの参加受付を始めている。

関連情報

プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000053504.html

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