2026年10月21日 06:30
推論特化2nm半導体で医用画像処理を開発
3行まとめ
- •推論特化2nm半導体で医用画像処理システム開発
- •現行GPU比で速度5倍以上、効率10倍以上を目標
- •製造はRapidusが望ましいが未定
詳細
背景
LSTC（最先端半導体技術センター）、北海道大学、富士フイルム、GEヘルスケア・ジャパン、imecが、推論に特化した2nm世代半導体を活用する医用画像処理システムの開発プロジェクトについて説明した。医用画像の処理は大量のデータを扱うため、処理速度と消費電力の両面で高い性能が求められる分野である。
内容
プロジェクトでは、現行のGPUと比較して画像処理速度を5倍以上、画像処理のエネルギー効率を10倍以上にすることを目標に掲げている。AIの学習ではなく推論に用途を絞った半導体を設計することで、医用画像処理に最適化した性能を狙う。参加機関は大学、医療機器メーカー、半導体研究機関にまたがり、半導体の設計から医療現場での応用までを共同で進める体制となっている。
製造体制
2nm世代半導体の製造については、国内で量産を目指すRapidusが望ましいとしながらも、現時点では製造委託先は未定とした。製造先が確定していないため、開発した半導体の実用化時期や量産体制は今後の調整事項として残っている。
なぜ重要か
国内の産学が連携し、推論特化の2nm世代半導体で医用画像処理の高速化・省電力化を狙う取り組み。国産半導体の活用先としてRapidusとの関係も注目点となる。
元記事を読む — ITmedia AI+