2023年は、さまざまな分野において、生成AI（人工知能）にとって画期的な年となりました。年末になることには、「AI PC」という別の言葉に注文が集まりました。AI PCとは？簡単に説明すると、AI PCはPCアーキテクチャをアップグレードしたものと言えます。クラウドプラットフォームを必要としない、生成AI機能を備えたコンピュータデバイスとして幅広く定義されています。従来のPCと同様に、CPU（中央処理装置）とGPU（グラフィック処理装置）が搭載されており、さらに、従来のPCには搭載されていないNPU（ニューラル処理ユニット）も備わっています。NPUは、低消費電力で大量のデータを迅速に処理することができます。ローカルLLM（大規模言語モデル）と組み合わせることで、産業、商業および教育業界における生成AIの開発がさらに加速されます。
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では、AIコンピューティング、AI PC、メモリの間には、どのような関係性があるのでしょうか？AIシステムを脳に例えるなら、コンピュータメモリは脳の記憶領域に相当します。人間の脳が学習や意思決定のために情報を保存したり取り出したりする必要があるように、AI PCもデータやモデルのパラメータを保存および管理するためにメモリを必要とします。メモリは大規模言語モデルで使用されるデータを格納するため、アクセス速度もさまざまなタスクのAIコンピューティング性能に影響をおよぼします。また、AI PCとは通常、デバイスをクラウドに接続することなく、PC上で生成AIを使用することを指します。PCにネットワーク接続がなくても、デバイス上で生成AIを使用できます。

したがって、メモリはAI PCにおいて重要な役割を果たし、システム全体のパフォーマンスとAIタスクの実行効率性に直接影響します。AIの動作にはトレーニングやディープラーニングのために大量のデータが必要となりますが、通常これらのデータはメモリに一時的に保存されます。学習済みのAIモデルには多数のパラメータが含まれており、モデルの複雑さが増すにつれてパラメータの数も増加し、これらのパラメータを保存するにあたり、十分なメモリ容量が必要になります。したがって、高速かつ大容量のメモリを確保することで、データアクセス速度が向上し、モデルのトレーニングプロセスの高速化につながります。トレーニングされたモデルを実際のアプリケーションにインポートするときには、メモリを最適化し、モデルサイズを削減し、メモリ使用効率を向上させることが非常に重要です。
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ハードウェア面では、CPUメーカーは、高速化（即時応答、低遅延）、安全性の向上（ローカルストレージ）、そして経済性の向上（サーバーへの依存を低減）という目標を追求するために、端末デバイスでのAI処理能力に焦点を当てています。Intel NPU、AMD Ryzen AI、Apple Neural Engine、Qualcomm NPUなどのテクノロジーはいずれも、ニューラル加速エンジンを統合することで端末デバイス上でのクライアントAIアプリケーションを実現することに特化したものであり、ユーザーはクラウドコンピューティングに依存する必要がなくなります。AI推論はオフラインで実行できるため、生産ニーズを満たて、効率的なコンピューティングを備えたAI PC開発の基礎を築くことができます。
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IntelとAMDからは2024年に新しいプラットフォームが発売されることが予想されており、すべての新しい仕様にはDDR5が搭載される予定です。これにより、DDR5の市場シェアと普及率も加速し、それと同時にPCプロセッサの置き換えも促進されることでしょう。この置き換える波により、AI PCの活発な開発が促進されると予想されます。データアクセス速度の高速化を実現するために、高速かつ大容量のDRAMを必要とするアプリケーションは、大規模サーバーやデータセンター、ハイエンドワークステーションだけではありません。新しいテクノロジーを好み、AIを通じて創作したいと考えているユーザーや、物理的な速度と容量に対してより高い要件を求めるゲーマーにとって、待望のAI体験は手の届くところにまできています。

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2023年は、さまざまな分野において、生成AI（人工知能）にとって画期的な年となりました。年末になることには、「AI PC」という別の言葉に注文が集まりました。AI PCとは？簡単に説明すると、AI PCはPCアーキテクチャをアップグレードしたものと言えます。クラウドプラットフォームを必要としない、生成AI機能を備えたコンピュータデバイスとして幅広く定義されています。従来のPCと同様に、CPU（中央処理装置）とGPU（グラフィック処理装置）が搭載されており、さらに、従来のPCには搭載されていないNPU（ニューラル処理ユニット）も備わっています。NPUは、低消費電力で大量のデータを迅速に処理することができます。ローカルLLM（大規模言語モデル）と組み合わせることで、産業、商業および教育業界における生成AIの開発がさらに加速されます。