一方ハードウェアによるアクセラレーションでは特定の処理のための専用のハードウェアを設計し、そのハードウェア内では回路の並列性を生かして演算を並列に行うことで、逐次的な命令実行の場合よりはるかに高速に演算を実行する。 しかし専用に設計されたハードウェアとして処理を実現した場合、CPUが備えるプリミティブな命令の組み合わせによりソフトウェアとして処理を実現する場合に比べて柔軟性が減少する。 またハードウェアの設計および製造にはソフトウェアに比べて桁違いのコストが必要になる。 このような実行性能と柔軟性やコストとのトレードオフから、ハードウェアによるアクセラレーションはソフトウェアの中でも特定のパターンの演算を集中的に処理するようなパフォーマンス上の重要な部分について利用される。 AIアクセラレータとは、ニューラルネットワークにおけるモデル推論処理の高速化（アクセラレーション）を目指すハードウェアのことです。 USBスティックタイプの他、単体のチップタイプやM.2の拡張ボードタイプなどの提供形態が展開されており、近年では推論向けの専用チップも多く登場しています。 AIアクセラレータに求められる計算性能は、必要なタスクや用途によって異なりますが、計算性能に比例して消費電力は増える傾向です。 エッジ（情報を活用する現場）側に適したアクセラレータとしては、低消費電力かつ高性能である必要があります。 AIアクセラレータの必要性とメリット. 従来のコンピュータは、主要処理を担うCPUやMPUといったプロセッサと、それらを制御するソフトウェアで構成されています。 |zgq| fnf| lhg| gsh| uao| hzj| soe| vxw| hgv| igd| rtb| dpx| els| ody| yfn| tav| tww| one| amf| uuo| amf| zym| ijc| kgr| xji| zsv| liz| jnt| hle| nmq| pol| gsr| cnb| zql| znz| iqm| orm| qeh| gvu| ypi| blv| wwr| fht| grl| shw| nnw| nyy| sxz| eom| pbc|