7年間を振り返って、自動運転車について予想通りになったことと、予想通りにならなかったこと

「自動化の5つの段階の情報画像」

判定：正解、でも更新が必要です

ブランドの配色と古いマイクロンのロゴ以外にも、自動化の5つの段階に関するこの情報画像は、現在でも正確で関連性があります（私にとっては懐かしい思い出です）。この自動化の5つの段階はマイクロンが独自に作成したものではなく、米国運輸省道路交通安全局（NHTSA）が制定した業界基準です。主に更新が必要なのは、図の「Today」の位置です。多くの新型車が「Partially automated」（一部自動化済み）のステージに到達しており、最新鋭の電気自動車（EV）の中にはステージ4の自律性を実現しているものもあります。段階5の技術も実現しており、一部の都市では試験的な計画が実施されています。ただし、通常こうしたプログラムが実施されるのは、温暖で天候の予測が可能な環境に限られています。段階5に真に到達しているとみなされるためには、車両は遭遇する可能性のあるあらゆる状況や気候条件に対応できなければなりません。では、なぜすべての新車が完全自動運転ではないのでしょうか？ 障害となっている項目は数多くありますが、政府による規制、安全性、総所有コストなどが挙げられます。おそらく、今後7年以内に私たちは段階5に到達するでしょう。マイクロンがメモリ帯域幅と自動車向け集中型ストレージアーキテクチャーにおける画期的なイノベーションを継続することで、その可能性は高まります。メモリ帯域幅と集中型アーキテクチャーにより、段階5の自律性に不可欠なパフォーマンス、信頼性、安全性が向上します。

「自動運転の縁の下の力持ち、メモリ」と「自動運転に欠かせない要素である高速メモリ」

判定：当時も今も変わらず正しい見解

メモリとストレージの技術は、あらゆる水準の自律走行車にとって非常に重要です。自動車のAIは、高速で迅速な判断を下すために、膨大な量のデータを処理する必要があります。自動運転では、過度の遅延や待ち時間は許容されません。人間は、どのような交通状況でも、瞬時の判断にかなり長けています。問題は、私たちが簡単に気を散らしてしまうことです。コンピューターはそうではありません。カメラ、ライダー、センサーは常に警戒しています。高性能な車載計算プラットフォームは、運転中に居眠りすることなく、メモリと車載ストレージから必要なデータを取得している限り、常に計算と判断を行って全員の安全を確保します。高帯域幅のメモリと集中型ストレージソリューションは、これらのデータの課題に対処し、システムを円滑、効率的、安全に実行し続けるために不可欠です。

メモリは、複雑なAIトレーニングモデルや迅速な推論応答を実現するためにも不可欠です。マイクロンは、イノベーションを通じて、負荷の高いAIタスクに必要とされる信頼できる基盤を提供します。マイクロンは、信頼性と効率性の高いメモリとストレージを作ることで、自動運転能力の発展に貢献し、自動車にAIを組み込む上で重要な役割を果たしています。

「自動運転の未来におけるGDDR6の重要性」

判定：不正解

当時、マイクロンのGDDR5Xメモリは車載ソリューションに使用されていました。当初はゲーム向けであったGDDR5XとGDDR6は、その高速な性能により、自動車向けソリューションやネットワーキングアプリケーションに使用されるようになりました。現在、グラフィックやAIアプリケーションには、最新グラフィックスメモリの基準を打ち立てたGDDR7が使用されています。当時は、画面の巨大化が進み、より高い画質が求められているインフォテインメントシステムを中心とした、自動車向けソリューションにおいて、このトレンドが続くものと思われました。テスラのModel 3やCybertruckなどの自動車では、テスラアーケードという車内ゲーム機能まで搭載されており、インフォテインメントシステム上でペダルとハンドルを使ったビデオゲームもプレイできるようになっています（安全上の理由により、運転中はプレイできません）。では、なぜ私たちはこれを間違えたのでしょうか？ 論理的に考えれば、より広い帯域幅、より大容量のグラフィックスメモリが必要になってくるように思えます。

実際にメモリと帯域幅の増強に対するニーズは依然としてあり、自動運転の各レベルで高まっていますが、求められるメモリのタイプがLPDDR（低消費電力ダブルデータレート）メモリに転換していったのです。元はスマートフォン向けの低消費電力ソリューションとして構築されたLPDDR（具体的にはLPDDR5X）でしたが、現代の自動車に最適なものとなりました。

携帯電話と自動車には多くの共通点があります。電源コンセントに接続しておらず、電池で動作し、常にデータを収集して監視するセンサーとコンピューターが満載です。AIによる対話がユーザーから期待されるようになりました。マイクロンは、低消費電力メモリソリューションでのイノベーションを継続することで、パフォーマンスと低消費電力性を向上させ、こうした期待に応えていきます。

最近の例としては、直リンクECCプロトコル（DLEP）を備えたLPDDR5X DRAMの導入が挙げられます。LPDDR5Xに最適化されたエラー訂正コード（ECC）方式は、あらゆるシステムのインラインECCを軽減し、帯域幅を15%～25%¹拡げます。DLEPにより、パフォーマンスが向上するだけでなく、故障率（FIT）が低減し、LPDDR5XメモリシステムはISO 26262 ASIL-Dハードウェアメトリックを達成できるようになります。この新製品はさらに、pJ/b（1ビット当たりピコジュール）で約10%の消費電力を削減し、アドレス可能なメモリ空間が最低6%増加します²。マイクロンが認証を取得したISO 26262 ASIL-D段階のLPDDR5X DRAMを骨格として構築されているため、きわめて重要な自動車用機能安全（FuSa）要件を容易に達成できるようになりました。端的に言えば、DLEPは帯域幅を拡大しつつ消費電力を削減できる、自動運転ワークロードにとって究極のウィンウィンを実現するソリューションなのです。

それでは、次に自動車に使用されるのはどのタイプのメモリとなるのでしょうか？ LPDDRの地位が次の7年間も変わらない可能性もありますし、マイクロンのHBM3EのようなAI向け高帯域幅メモリが自動車にも使用されるようになる可能性もあります。AIがより普及し、完全自動運転での必要性が高まるにつれて、その可能性は高くなるでしょう。しかし、自動運転車に最初に搭載されるのはHBM4やHBM4Eになる可能性もあります。最後に1つ、予想をしたいと思います。マイクロンのHBM製品が自動車ソリューションに導入されるまでに、7年かかることはないでしょう。

結論

私は何が予想通りで、何が予想通りにはならなかったかの答え合わせをするつもりはありません（自分のエゴを押さえることができればですが）。しかし、未来の技術やトレンドに対する視点を評価することは、いい頭の体操になります。一番の要点は、過去7年間で自動車におけるAIへの注目と価値が飛躍的に高まり、AI搭載車向けの高性能メモリとストレージソリューションの重要性も同様に高まったということです。メモリやストレージソリューションの製品自体は交代し、進化して改善されていきますが、解決するべき課題は一貫しています。あらゆるAIの核にあるのがデータであり、そのデータはマイクロンのメモリとストレージソリューションに保存されます。しかし、マイクロンの製品はデータをただ保存するだけではありません。データを実用的なインテリジェンスに変換するプロセスを加速しているのです。