Apple の求人広告によると、同社が RISC-V チップの使用を検討しているという。RISC-V チップは、Apple の A シリーズおよび M シリーズ チップに使用されている ARM アーキテクチャと競合するオープンソース プロセッサ技術である。

しかし、これは同社が ARM ベースのプロセッサを置き換えようとしていることを示していると指摘する人もいるが、それは極めて可能性が低いシナリオだ…

背景

Appleは長年にわたり、モバイルデバイスやその他のデバイス向けに独自のチップを設計してきました。AシリーズチップはARMアーキテクチャ（Appleはロイヤルティを支払っています）をベースにしており、Appleが設計し、TSMCが製造しています。

数年にわたる憶測の末、Apple も Mac でまったく同じアプローチを取り始め、Intel プロセッサを捨てて独自設計の M シリーズ チップを採用し、M1 を皮切りに始めました。

RISCはReduced Instruction Set Computer（縮小命令セットコンピュータ）の略称で、1970年代後半から1980年代初頭にかけてIBM、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校がそれぞれ独自に開発した、より効率的なコンピューティング手法です。ARMチップはRISCチップであり、同社は以下のように定義しています。

RISC（縮小命令セットコンピュータ）は、他のアーキテクチャで一般的に見られる高度に特殊化された命令セットではなく、小規模で高度に最適化された命令セットを利用するマイクロプロセッサアーキテクチャの一種です。RISCは、複合命令セットコンピューティング（CISC）アーキテクチャの代替であり、現在利用可能なCPUアーキテクチャ技術の中で最も効率的なものとされています。 

RISCでは、中央処理装置（CPU）は、処理能力は少ないものの、より高速に実行できる簡素化された命令というプロセッサ設計原理を実装しています。その結果、パフォーマンスが向上します。RISCの重要な特徴は、開発者がレジスタセットを増やし、CPUが実行する並列スレッド数を増やし、CPUの命令実行速度を向上させることで、内部の並列性を高めることができることです。ARM（「Advanced RISC Machine」）は、Arm社が開発した縮小命令セットアーキテクチャ（RISC）に基づく特定の命令セットアーキテクチャファミリーです。このアーキテクチャに基づくプロセッサは、スマートフォン、タブレット、ノートパソコン、ゲーム機、デスクトップパソコン、そしてその他ますます増えているインテリジェントデバイスで広く使用されています。

RISC アーキテクチャの利点は、チップの製造コストを削減し、モバイル デバイスの電力効率を最大化することです。

AppleのRISC-Vチップへの関心

RISC-V（「RISC Five」）は、バークレー校のRISCプロセッサの第5世代です。ただし、大学がこれをオープンソース化したため、他の多くの人々もこれに取り組んできました。

昨日掲載された Apple の求人広告によると、同社は RISC-V チップの開発に携わるプログラマーを募集している。

採用される候補者は、RISC-V ISA アーキテクチャに関する優れた理解と知識に加え、ベクトル プログラミングの観点から ARM CPU コアの NEON マイクロ アーキテクチャに関する実用的な知識を持っている必要があります。

Appleはロイヤリティの支払いを避けるために、将来の世代のAシリーズおよびMシリーズチップでARMからRISC-Vへの移行を計画している初期段階にあるのではないかと推測する者もいる。

これは極めて可能性が低い。アーキテクチャの切り替えは、何年もの計画と準備を要する大規模な取り組みだ。もしAppleがRISC-Vチップへの移行を計画していたなら、MacをIntelからARMに移行する前に、ほぼ確実に移行していたはずだ。

さらに、CNET は、この求人の範囲が非常に限定的であると指摘しています。

求人情報には、プログラマーは「革新的なRISC-Vソリューションと最先端のルーチンを実装する」チームで働きます。「機械学習、ビジョンアルゴリズム、信号処理、ビデオ処理といった分野に必要な計算処理をサポートします」と記載されています。

この仕事は、Mac、iPhone、Apple Watch、Apple TVなどの製品の組み込みサブシステムを設計するAppleのVector and Numericsグループ内のものです。これは、RISC-Vがコンピューティングデバイスを動かすメインプロセッサではなく、サポートハードウェアで利用されることを示唆している可能性があります。

Apple はすでにこうしたタイプの AI タスク向けの特定のニューラル エンジンを開発しているので、今回の作業はその将来のバージョンに関係している可能性があります。

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