ASICとは? 特定用途向けのチップとCPU・FPGAとの違い

身近なところでは

スマホで見る動画のデータは、送りやすいように小さく縮めてあります。再生するときは、それを元の映像に戻す計算が休みなく続きます。多くのスマホでは、この計算を専用の回路が受け持ちます。たとえばAppleは2023年、iPhone 15 Proのチップに専用の回路を入れたと発表しました。AV1という形式の動画を元に戻すための回路です。

ネットの検索や翻訳の裏側にも、専用のチップがあります。Googleは2016年、AIの計算のために自社で設計したチップ「TPU」を公表しました。ビットコインの「採掘」に使う機械にも、その計算しかできないチップが入っています。

こうした「1つの仕事のために作ったチップ」を、ASICと呼びます。スマホの動画の回路のように、チップの一部に入る専用の回路も、考え方は同じです。この記事では、なぜわざわざ専用のチップを作るのか、どうやって作るのかを順に見ていきます。

ASICとは: 1つの仕事のために設計したチップ

ASICは、英語のApplication Specific Integrated Circuitの頭文字です。日本語では「特定用途向け集積回路」と訳します。名前のとおり、決まった用途のために設計した集積回路(IC)です。

反対の考え方が、何にでも使える汎用のチップです。代表はCPUで、プログラムを入れ替えれば、計算も文書作りもゲームもこなせます(「CPUとは?」)。ASICは、使い道を最初から絞ります。その代わり、その仕事だけはとても上手にこなします。

「1つの仕事」の幅は、チップによって違います。ほぼ1種類の計算だけをくり返すASICもあります。1つの製品のために、たくさんの働きをまとめて設計したASICもあります。どちらも「その用途のためだけに作る」点が共通です。

どんなところで使われている?

• ビットコインの採掘: ビットコインでは、データから決まった長さの数を作る計算をくり返し、条件に合う答えを探します。この計算はハッシュ関数の一種で、SHA-256と呼ばれます。Canaan社は、2013年1月にASICを使った採掘機を出荷し、それが世界で最初だったと説明しています。
• AIの計算: GoogleのTPUは、AIで使う「掛けて足す」計算に絞ったチップです。2016年の公表の時点で、すでに1年以上データセンターで使っていました。
• 動画: スマホのチップの中の動画用の回路のほか、データセンター用の専用チップもあります。Googleは2021年の論文で、動画の形式を変換するための専用チップを報告しました。
• ネットワーク: データセンターで、データを行き先ごとに振り分ける装置(スイッチ)の中のチップです。Broadcom社は2022年、Tomahawk 5というチップの出荷を発表しました。1つのチップで、1秒に51.2テラビット(1テラは1兆)のデータを振り分けます。
• 車: Teslaは2019年、運転を支援する機能のために自社で設計したチップを、学会Hot Chipsで説明しました。1チップの電力は40ワット未満に抑えたとしています。

しくみ1: なぜ専用だと速く、電力が少ないのか

CPUは、仕事の手順を書いた命令を、メモリから1つずつ取り出して実行します。取り出し、意味を読み解き、計算し、結果をしまう。どんな仕事にも対応できる代わりに、計算そのもの以外の手間が毎回かかります。

ASICでは、仕事の手順そのものを回路の形にしてしまいます。データは、決まった順に並んだ計算の回路を流れていくだけです。命令を読み解く手間がなく、使わない回路も入れずに済みます。同じ計算の回路をたくさん並べて、同時に動かすこともできます。

効果の大きさを示す例が、初代のTPUです。Googleの2017年の解説では、当時同じデータセンターで使っていたCPUやGPUと比べています。TPUは、それらより15〜30倍速く動きました。電力あたりの性能では30〜80倍でした。ただし、比べたのは、学習を終えたAIに答えを出させる計算だけです。

つまり、「速い」「電力が少ない」は、設計のときに決めた仕事についての話です。決めた仕事以外は、ASICは基本的にこなせません。

しくみ2: 最初の費用と、1個あたりの費用

ASICの費用は、2つに分けて考えるとわかりやすくなります。1つ目は、作る数に関係なく、最初に一度だけかかる費用です。これをNREと呼びます。英語のNon-Recurring Engineeringの略で、「くり返さない開発の費用」という意味です。

NREの中身は、主に3つです。大勢の技術者が長い期間をかけて設計し、確かめるための人件費。設計用のソフトや、他社が作った回路の設計図を使うための使用料。そして、回路の模様を描いた原版(マスク)を作る費用です。

マスクは、おおまかに言うと、チップの層ごとに1枚ずつ必要です。調査会社SemiAnalysisの2022年の記事によると、先端のチップでは層が60を超えます。そのため、マスク一式はとても高くなります。しかも、マスクは1つの設計の専用品で、ほかのチップには使い回せません。

2つ目は、1個作るたびにかかる費用です。シリコンの円い板(ウエハ)の上に回路を作り、切り分け、外とつなぐ入れ物(パッケージ)に入れて検査する費用です。不要な回路を持たないASICは小さく作れるので、この費用は安く済みます。

1個あたりの費用は、NREを作った数で割った分と、1個を作る費用の合計です。ここからは、説明のために作った仮の数字で計算します。NREを30億円、1個を作る費用を500円とします。1万個だけ作ると、1個あたり約30万円です。1,000万個作れば、1個あたり800円まで下がります。

つまり、ASICが得になるかどうかは、作る数で大きく変わります。何千万台も売れる製品や、Googleのように自社で大量に使う会社に向くのは、このためです。少ししか作らないなら、既製品のCPUや、あとから回路を書き換えられるFPGAのほうが安く済みます。FPGAとの分かれ目は、「FPGAとは?」の図で見られます。

しくみ3: ASICができるまで

ASICの設計の大きな流れは、ほかのチップとほぼ同じです(「集積回路(IC)とは?」の「ICができるまで」)。ここでは、ASICで特に大事な点を中心に見ていきます。

まず、チップに何をさせるかを決めます(仕様)。次に、回路の働きを専用の言葉で書きます。チップの中では、一定の間隔で合図が来るたびに、データが記憶の部品から部品へ移ります。その移り方と途中の計算を書く書き方を、RTLと呼びます。

書いた働きは、ソフトが、0と1を処理する小さな回路のつながりに自動で直します。この作業を論理合成と呼びます。人がトランジスタを1個ずつ描くわけではありません。

直すときの材料は、あらかじめ設計して検証した部品集です。ANDのような小さな論理の回路や、1ビットを覚える回路が入っています。部品は高さがそろっていて、レンガのように列に並べられます。この部品をスタンダードセルと呼びます。

次に、部品をチップの上にどう並べ、どの道で配線するかを決めます(配置配線)。そして、決めた速さで動くか、工場の製造の決まりを守っているかを、コンピュータで細かく確かめます(検証)。

確かめ終えた設計データを、製造する側に渡すことをテープアウトと呼びます。製造側は、データからマスクを作り、工場でウエハの上に回路を作ります。設計と製造を別の会社が受け持つ形は「ファウンドリとは?」で説明しています。

工場から戻った最初のチップは、実際に動かして確かめます。ここで誤りが見つかると、マスクの一部または全部を作り直すことになり、お金と数か月の時間を失います。そのため、製造の前に、設計した回路をFPGAに入れて動かしてみることもよくあります。

かかる期間の一例を見てみましょう。Googleは初代のTPUについて、設計からデータセンターでの運用まで15か月だったと説明しています。同社はこれを、とても短く済んだ例として紹介しています。

CPU・GPU・FPGA・ASICの違い

回路を仕事に合わせるほど、その仕事の効率は上がります。その代わり、ほかの仕事への柔軟さや、作り始めやすさを手放します。4つの違いを、話を簡単にして表にまとめます。

CPU・GPU・FPGAは、どれも既製品のチップを買って使います。仕事の中身は、プログラムや回路の設定であとから決めます。ASICだけは、仕事の中身をチップを作る前に決め、回路として作り込みます。

スマホなどのチップには、AIの計算に絞った回路も入っています。これをNPUと呼びます。使い道を絞って効率を上げるという考え方は、ASICと同じです(「NPUとは?」)。GPUがAIに使われる理由は「なぜAIにGPUが使われるの?」で説明しています。

実際の製品では、これらが組み合わさります。スマホの中心のチップは、CPU・GPU・NPU・動画の回路を1つにまとめたSoCです。AppleのAシリーズのように、自社の製品のためだけに設計するSoCは、ASICの一種です。多くのメーカーに売るSoCは、次に説明するASSPにあたります。言葉の関係は「ASIC・FPGA・SoCの違い」で表にしています。

ASSPとの違い: 多くの会社に売る専用品

用途を絞ったチップでも、カタログに載せて多くの会社に売るものがあります。これをASSP(特定用途向け標準品)と呼びます。英語のApplication Specific Standard Productの頭文字です。

狭い意味のASICは、ある1社や1つの製品のために作るチップです。ASSPは、用途は決まっていても、だれでも買える既製品です。たとえば先ほどのTomahawk 5は、多くの機器メーカーが買って使う製品です。この分け方に当てはめれば、ASSPに近いと言えます。

ただし業界では、こうした製品も含めて広く「ASIC」と呼ぶことがよくあります。Tomahawk 5も「スイッチのASIC」と呼ばれることがあります。言葉の範囲は人や場面によって違うので、文脈で判断しましょう。

試作の費用を分け合うしくみ

マスクがそれほど高いなら、小さな会社や大学はASICを試作できないのでしょうか。実は、試作の費用を下げるしくみがあります。何組もの設計を1組のマスクに並べ、1回の製造でまとめて作るのです。これをMPWと呼びます。乗り合いのバスにたとえて、シャトルとも呼びます。

マスクとウエハの費用は、使う面積に応じて参加者で分け合います。受け取れるチップの数は限られ、量産には使えません。それでも、自分の回路が本物のシリコンで動くかを確かめられます。

たとえばTSMCは、1998年からCyberShuttleという名前でこのサービスを行っています。日本では1996年、東京大学にVDEC(大規模集積システム設計教育研究センター)が発足しました。全国の大学の設計データを集めて、安く試作するしくみを提供してきました。

なお、試作のあとで量産するには、自分専用のマスクを作ります。MPWで下がるのは試作の費用で、量産のための費用ではありません。

よくある誤解

数字で見る

マスクの費用は、調査元や契約によって大きく違う推定値です。おおよその桁の目安として見てください。また、「◯nm」は製造技術の世代の名前で、チップのどこかの長さではありません(「「2nm」「3nm」は何の長さ?」)。

もっと詳しく学ぶ

• 違いを表で見る: ASIC・FPGA・SoCの違い、CPU・GPU・NPUの違い、IDM・ファブレス・ファウンドリの違い
• 次の一歩の用語: ASIC(詳しい解説)、ハードウェア記述言語、STA(回路が決めた速さで動くかを調べる)、PDK(工場が設計する会社に渡す決まりとデータの一式)
• 数字で試す: ダイ数・歩留まり計算ツールで、チップを小さくすると1枚のウエハから取れる数がどう増えるかを計算できます。
• 関連する記事: 「半導体チップはどうやって作られる?」(工場の中の流れ)、「マイコンとは?」(多くの機器で使われる汎用の小さなコンピュータ)