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半導体設計に使うEDA（Electronic Design Automation）で業界最大手の米Synopsys（シノプシス）。同社の創業者であり、現在、会長兼CEO（最高経営責任者）を務めるAart de Geus氏に話を聞いた（図1）。同社が開発・実用化した論理合成と呼ばれるEDA（製品名はDesign Compiler）はロジック半導体の設計を変革した。論理合成なくしては、先端のマイクロプロセッサーやスマートフォン向けSoC（System on a Chip）は設計できなかっただろう。この論理合成に匹敵する変革を設計にもたらすのがAI（人工知能）/機械学習だと同氏はいう。その意味を同氏は語った。
図1 Aart de Geus氏
来日した際に日本シノプシスで撮影（写真：日経クロステック）
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半導体微細化（いわゆるMoore（ムーア）の法則）のペースが鈍るなか、半導体で処理すべきデータ量は増大する一方である。デジタルトランスフォーメーションやHPC（High Performance Computing）、AI、自動運転/ADAS（先進運転支援システム）、5G以降のモバイル通信など、市場で期待の大きなアプリケーションでは大量のデータ処理が必要だからだ。
de Geus氏は、求められるデータ処理能力をMooreの法則になぞらえてSysMooreと呼んでいた（図2）。また、SysMooreと区別するために、Mooreの法則をClassicMooreとした。
図2 半導体微細化（ClassicMoore）のペースは鈍る一方で、求められるデータ処理能力（SysMoore）は上昇する
（出所：Synopsys）
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