レノボとインテルがCore Ultra搭載「AI PC」で取り組む次世代PCの姿
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AI技術の浸透を背景にGPU（Graphical Processing Unit）の開発で他を圧倒するNVIDIAに対し、かつてのCPU（Central Processing Unit）の王者Intelは完全に後塵を拝している状況です。
そうした状況もあってかIntelは数年前からNPU（Neural Processing Unit）搭載のPC開発に本腰を入れ始めた流れがあります。
知られた話ですが、GPUは元々は画像処理のために用いられるもので、並列処理を得意とし、AI＝機械学習との相性が良いとされ、近年市場が拡大しています。
一方でGPUは、一般的に機械学習専用のプロセッサよりは効率が悪いとされます。そこで注目されているのが、その名の通り人間の脳を模した機構で機械学習に最適化されたNPUというわけで、Intelが、 NVIDIAと同じGPU土俵で真っ向から戦うのではなく、違うアプローチから攻めていこうとしている様子が伺えます。
ですが、この市場にはこれもまた機械学習用のプロセッサTPU（Tensor Process Unit）を保有するGoogleがおり、決して楽な戦いではないと思われます。
ただ見方を変えると、CPU、GPU、NPU、TPUはそれぞれ得意とする処理・領域が異なることから、単に市場が細分化してきたと見ることもできます。Intelにとってはかつての一強の時代から、領域特化への戦略転換が求められているということなのかもしれません。
ちなみにCPU、GPU、NPU、TPUの違いについてはこちらの記事がわかりやすいです。
https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/スマホはパソコンよりもハードやOS面での制限がある。
その制約を、NPUというニューラルプロセシングユニットと呼ばれる、人工知能(特に文字通りニューラルネットワーク)に特化した機能を持つ回路によって補おうという施策をインテルが発表した。
カメラや動画編集には生成AI始め新技術は相性が良く、財布やiD化したスマホへのセキュリティの強化をハードウェア側としてはアピールしたいところだろう。
スマホが一つのパソコンよりも多機能でアシスタント的な使われ方をするのは、そう遠くない未来かもしれない。Copilotの場合、PCにAIチップが搭載されても、クラウド上の遅いGPT-4をすべてローカルに持ってくるのは不可能でしょう。
クラウドとローカルの役割分担が気になります。テキストなど文書のベクトル化、ベクトルのテキスト化といった、入出力周りならありそうですが。
もっとも軽量化も進んできたので、用途特化型AIを幾つもPC側で動かすのかもしれません。音声認識等は典型です。
