パナソニックエナジーの次世代AIインフラ戦略と、推論特化2nm半導体を用いた医用画像処理システム開発

概要

パナソニックエナジーのCTOは、BATTERY JAPANで電池技術の開発やAIデータセンター向け電池技術について説明した。別の開発プロジェクトでは、推論特化の2nm世代半導体を医用画像処理に用いる計画が示され、GPU比5倍以上の処理速度と消費エネルギー10分の1以下を目標に掲げている。

パナソニックエナジーのCTOは、BATTERY JAPANでの講演に関連して、同社の電池技術の開発状況やAIデータセンター向け電池技術への見解を説明した。記事では、AIインフラを支える電池とBBUに関する同社の取り組みを扱っているが、具体的な製品仕様や供給開始時期は示されていない。

LSTCや北海道大学などが、推論に特化した2nm世代半導体を用いる医用画像処理システムの開発プロジェクトを進めている。GPUと比べて画像処理速度を5倍以上、画像処理のエネルギーを10分の1以下にすることを目標としている。これらは開発目標であり、達成済みの性能ではない。

プロジェクトではRapidusによる2nm半導体の製造を想定しているが、記事時点で製造は確定していない。医用画像処理への適用と性能目標は開発計画として示されたもので、実運用での性能や導入実績は確認できない。

## 電源技術と計算基盤の二つの課題

AIデータセンターでは、計算処理を担う半導体だけでなく、電力を安定して供給する蓄電・バックアップ技術も重要になる。パナソニックエナジーの話題は電池側からAIインフラを捉えるものであり、半導体の処理性能を前面に出す医用画像処理プロジェクトとは、同じAI需要に対して異なる課題を扱っている。

2nm半導体のプロジェクトは、汎用GPUとの比較を開発目標として掲げる一方、製造委託先が未確定で、性能も実証前の段階にある。したがって現時点で競争力を評価する際は、目標値そのものより、チップ製造の確定、医用画像処理での検証、実システムへの組み込みが進むかを分けて見る必要がある。