Waymoの5nm「carTPU」は自動運転の頭脳ではない——センサー融合を担う前段プロセッサの全貌

Waymoのカスタム「Sensor Fusion Processor」は、Waymo Driverのセンサー側に位置するコンピュート層と捉えるのが適切です。社内では「carTPU」と呼ばれていると報じられるこの5nm ASICは、帯域幅の大きいセンサーデータを取り込み、特徴を抽出し、メインの走行コンピューターに渡すための融合済み機械学習（ML）表現を生成します。車両の自動運転スタック全体を置き換える単独の頭脳ではありません。171

走行判断の前に動く専用シリコン

Waymoはこのチップを、未加工のセンサーデータをリアルタイムで処理・融合し、ニューラルネットワークを実行するために設計した5nmの専用ASICと説明しています。狙いは、センサーから最初の画素やデータが入ってから、走行判断に使われる下流の表現ができるまでの時間を短縮することです。1719

この役割分担は重要です。ASICが知覚処理の負荷が大きい初期段階を受け持つ一方、車載プラットフォーム全体は異種混在型（ヘテロジニアス）です。Waymo独自のML技術に加え、CPU、GPU、その他のアクセラレーターを組み合わせ、処理の制御、データ移動、ログ記録などを分担させています。1

したがって、「Waymoが1個のチップでNvidiaを置き換えた」という話ではありません。Waymoはハードウェアパートナーとして、NvidiaとAMDに加え、Micron、Samsung、SanDisk、Socionext、TSMCの名前も挙げています。173

リアルタイムで融合するデータ

Waymoが公表資料で明示しているセンサーは、次の3種類です。

• LiDAR：周囲の三次元情報を取得
• レーダー：検知や測距を補完
• カメラ：高解像度の映像を取得

プロセッサはこれらのストリームをリアルタイムで処理し、特徴抽出とニューラルネットワークによるセンサー融合を行います。低照度環境での知覚を改善する時間方向のノイズ除去（temporal denoising）にも対応するとWaymoは説明しています。1

Hot Chipsでの発表を報じた記事によると、システムは13台の高解像度カメラ映像を同時処理し、カメラ、LiDAR、レーダーから得た埋め込み表現がセンサー融合エンコーダーに入力されます。158

一方、利用可能な一次資料だけでは、マイクのデータ融合までは独立に確認できません。第6世代のセンサー構成に外部音声受信機が含まれることは確認できますが、それだけでマイク入力がこのASICによって融合されているとは言えません。23

Hot Chips報道で明らかになった仕様

最も詳しい数値は、Waymoの公式発表ではなく、Hot Chipsの報道や発表資料から伝えられたものです。報道ベースの構成は次の通りです。1516

仕様	報道された内容
製造プロセス	TSMC 5nm N5の車載向け実装
パッケージ	45×45mm FCBGA
ダイ面積	208mm²
メモリ	パッケージ内LPDDR5X
メモリ帯域幅	273GB/s
消費電力	75W未満
ML性能	1,000 TOPS超
ホスト接続	PCIe Gen5 x8、25Gb Ethernet

ただし、パッケージ、ダイ、メモリ、消費電力の数値は、Waymoの公式発表で独立に確認された仕様ではなく、報道された情報として読む必要があります。公式発表が確認しているのは、チップの目的、5nm製造、異種混在型アーキテクチャー、1,000 TOPS超という性能、そしてパートナー企業の構成です。実装の細部の多くは二次報道によるものです。1715

重要なのはTOPSよりレイテンシー

報道された設計では、Waymoが開発した画像処理、ビデオコーデック、MIPIセンサー入力、スクラッチパッドメモリのブロックに加え、第三者製GPU機能、PCIe Gen5、25Gb Ethernet、セキュアブートIPなどを組み合わせています。各処理要素には、2MBのバンク分割SRAMが搭載されるとも報じられています。1516

この設計の重点は、単に処理性能の大きな数字を掲げることではありません。Waymoは、決定性のある低レイテンシー処理と、ハードウェアとソフトウェアの緊密な協調設計を重視しています。発表内容を報じた記事では、大規模な「メガカーネル」をコンパイラー中心で実行し、センサー入力から埋め込み表現に至る経路を、ソフトウェアとシリコンの両面から調整する方式が説明されています。15

車載コンピューティングでは、膨大なデータをリアルタイム処理しながら、消費電力、発熱、設置スペース、振動、故障耐性の制約にも対応しなければなりません。Waymoによると、コンピュートプラットフォームは液冷を採用し、2系統の独立したコンピュートエンジンを備えています。一方が故障した場合は、もう一方が引き継ぎます。1

「1,000 TOPS超」だけでは性能は測れない

1,000 TOPS超という数字は目を引きますが、TOPSだけで自動運転コンピューターの実力を評価することはできません。何種類の演算を前提にした数値なのか、モデルをどれだけ効率よく動かせるのか、データ移動にどれだけの負荷がかかるのか、そして生のセンサー入力から有用な表現までをどれほど速く生成できるのかが重要です。

Waymoの説明からは、このASICが同社独自のセンサー構成とモデルに最適化された前段アクセラレーターであることが分かります。車両に入ってきた場所に近いところでデータを処理することで、すべての生データを汎用的な中央プロセッサーへ送る場合に比べ、帯域幅の効率とレイテンシーの改善を狙っています。172

また、現時点の報道だけでは、1,000 TOPS超が単一のエンジンに適用される数字なのか、冗長構成の2系統を合算した数字なのかは明らかになっていません。追加説明がない限り、この数値をそのまま実効システムスループットと解釈することはできません。14

Waymoが示した戦略は「センサー・ソフト・半導体」の一体設計

WaymoのDaniel Rosenband氏は、目標を人間と同等の知覚を再現することではなく、「人間よりはるかに少ない事故を起こす超人的なドライバー」と表現しました。この説明は、カメラだけに依存するのではなく、カメラ、LiDAR、レーダーを組み合わせる考え方とともに示されています。6

ハードウェア戦略も同じ方向を向いています。Waymoは自動運転に必要な条件に合わせ、センサー、アルゴリズム、シリコンを協調設計しています。第6世代のWaymo Driverでは、高解像度カメラ、イメージングレーダー、LiDARが一体となって機能するマルチモーダルなセンシングシステムを採用しています。22

Rosenband氏はさらに、将来的には車内で大幅に大きなAIモデルを動かし、最終的には1兆パラメーター規模のモデルを車両に搭載する構想にも言及しました。車載コンピューターを「ピザ箱」ほどのサイズからノートパソコン程度へ小型化する目標も示しています。ただし、これらは将来構想であり、今回のプロセッサーがすでに実現した機能ではありません。6

今回の発表をどう読むべきか

今回の発表を「Waymoがロボタクシーを単独で走らせられるチップを作った」と理解するのは正確ではありません。より本質的なのは、同社が自動運転の初期段階にある難題、つまり複数の高帯域センサーストリームを、メインの自律走行システムが扱える信頼性の高い低遅延の表現へ変換する処理パイプラインを専用設計していることです。

公式発表から確認できる中核は、1,000 TOPS超のML性能、カメラ・LiDAR・レーダーのリアルタイム融合、異種混在型の車載コンピュート、冗長な処理エンジン、そして幅広いハードウェアパートナーを備えた5nmのセンサー処理ASICです。171

45×45mmのパッケージ、208mm²のダイ、273GB/sのLPDDR5X帯域幅、75W未満の消費電力といった詳細は、設計を具体的にイメージする材料になります。ただし、これらは主に報道で伝えられた仕様です。1511

一連の情報が示すのは、Waymoが自動運転を単純なAI演算性能の競争ではなく、エッジコンピューティングとシステム工学の問題として捉えていることです。そこでは、TOPSの大きさだけでなく、レイテンシー、信頼性、センサーの多様性、消費電力、そしてハードウェアとソフトウェアの協調設計が同じように重要になります。