AmbiqのAsk the Expertブログシリーズでは、Ambiqの優秀なプロフェッショナルが業界に関する洞察や技術的な専門知識を提供しています。
この記事では、Ambiqの人工知能担当副社長であるカルロス・モラレスが、Ambiqに入社した理由を教えてください。
私は幸せな誤解によって最初の仕事に就いた。私の履歴書には「マイクロコード」の経験が記載されていたが、たいていの企業は、私が大学のプロジェクトで使った難解なコーディングの一種だと認識するだろう。マイクロコード」とは「ファームウェア」のことだった。非常に混乱した面接の後、私はシリコンバレーに移り、IBMに入社した。
その後、9つの会社、4つの新興企業、そして数え切れないほどのプロジェクトを経て、私はより意図的に探すようになった。
When I first heard of Ambiq®, I nearly dismissed their claims of leveraging sub-threshold silicon design approaches out-of-hand: many other companies had tried to make sub-threshold work and failed, sometimes spectacularly. It was ‘common knowledge’ that sub-threshold wasn’t practical: sure, you could build a test chip, and maybe piece together a demo for CES, but the complexity, design, and manufacturing challenges made it impractical. Imagine my surprise and excitement when I realized Ambiq hadn’t just solved the sub-threshold puzzle but had taken that solution to market to the tune of millions of devices per month.
私は仰天した。
私が次に懸念したのは、Ambiqのデバイスが通常ターゲットとしているエッジ・デバイス、つまりAIが通常扱うよりも何桁も小さいコンピュート・リソースとメモリー・リソースを持つバッテリー駆動のデバイスにAIを導入することが現実的かどうかということだった。AI、特にディープラーニングの世界では、メモリは32GBから、コンピュートリソースは毎秒数百兆回の演算から始まり、そこから急上昇し、多くの場合、データセンターの広大なスペースを占有する。
ここでもまた、私は嬉しい驚きを覚えた。この小さなシリコンの破片で高度なAIを実現するために、いくつかの強力なトレンドが集約されていることを発見したのだ：
- まず、AIの研究者たちが、AIをより小さくすることに目を向け、量子化、刈り込み、蒸留技術といったアルゴリズムの大幅な進歩をもたらした。
- 第二に、ソフトウェア・スタックが成熟し、AI開発者の活気あるエコシステムが生まれ、革新的で興味深いAIアプリケーションが生み出されるようになった。
- 第3に、これら2つのトレンドは、AutoMLやローコード／ノーコード開発などの技術を活用し、データとアイデアがあれば誰でもAIを使えるようにする、AIを民主化するツールの誕生につながった。
All that was missing was a way to bring these innovations to the mass market in a practical way. For example, consider smartwatches: many of their features are heavily reliant on AI (it’s how they know if you’re running or how they listen for your commands), but the intense computational requirements meant that either they ran out of battery in a day, or that they had to rely on a datacenter to perform the computation, using battery to transmit all that stuff back and forth, slowing the interaction down, and exposing your personal data in the process. Ideally, all that AI should run right on your wrist.
そこで登場したのが、Ambiqの電気を節約する超能力である：
超高効率演算は、あらゆる場所で高度なAIを実現するために必要な最後のトレンドである。
SPOT® means I can compute something ten times (or more) using the same power it usually takes to compute it once. It takes a while to mentally adjust to being an order of magnitude more capable than you are used to – it’s like jumping and suddenly finding yourself above the rooftops. The second jump, though, is a blast. Once you make that mental adjustment and start realizing what you can do with that extra power, that is where things get exciting.
テクノロジーは困難で挑戦的な分野であり、特に私のキャリアのように最先端に身を置くことを選んだ場合はなおさらだ。すべてが “バージョン・ゼロ “で、ゼロからすべてを創造しているとき、勝利はまれで、苦戦を強いられる。それは常に満足のいくものだが、いつも楽しいわけではない。
そしてそれは、Ambiqが私に思い出させてくれたもうひとつのことでもある：顧客を喜ばせることは楽しい。AIの能力を自慢することは楽しい。勝つことは楽しい。
今後数ヶ月間、以下のトピックのいくつかについて書いていくつもりだ：
- 制約付きAIの研究動向と技術
- 節電のヒントとトレードオフ
- あらゆるエッジデバイスに搭載されるAI主導の新機能
このトピックに関する他の記事もお楽しみに。
