2020年を超えたあたりから、AI（人工知能）の進化が把握できないほど早く、それに伴い様々な利用方法が生み出されています。
その中でも重要な役割であるNPU（Neural Processing Unit）ですが、これが一体どのようなものか疑問に思いますよね。
結論から言うとNPUは、AI処理に特化したプロセッサで、従来のCPUやGPUに比べて、高速で少ないエネルギーでAIの処理をこなすことができます。
最近のパソコンはNPUが搭載されており、iPhoneやGoogle Pixelなど、スマホにも搭載されるようになりました。
本記事では、NPUとは何か、そのメリット、そしてNPUを搭載した代表的なデバイスについて詳しく解説していきます。
NPUとは？何ができるの？
NPU（Neural Processing Unit）とは、ニューラルネットワークの計算に特化したプロセッサのことです。
従来のCPUやGPUとは異なり、NPUはAIや機械学習を効率よく処理できます。
NPUは、深層学習のアルゴリズムを高速に処理する能力を持ち、大量のデータを短時間で分析・学習することが可能です。
NPUは、スマートフォンやパソコン、さらには自動運転車などの様々なデバイスに搭載され、AIの普及に必須のパーツとなるでしょう。
CPUやGPUとの違い
| プロセッサ | 特徴 | 得意なこと | 消費電力 |
|---|---|---|---|
| CPU | 汎用プロセッサ。幅広いタスクを処理可能。 | シングルスレッド性能が高く、一般的な計算やタスク処理に優れる。 | 高め。多様なタスクに対応するため、消費電力が大きい。 |
| GPU | 並列処理に特化。多くのコアを持つ。 | グラフィックス処理や並列計算、ディープラーニングのトレーニングに適している。 | 中程度から高め。高性能な処理能力により、消費電力が大きい場合がある。 |
| NPU | ニューラルネットワーク計算に最適化。 | AI推論や深層学習モデルの高速処理に優れる。 | 低め。特定のタスクに最適化されており、効率的に電力を消費。 |
CPU（Central Processing Unit）は、コンピュータの中心的な処理装置として、さまざまなタスクを処理する汎用プロセッサです。
一方、GPU（Graphics Processing Unit）は、主にグラフィックスの処理を高速に行うために設計されたプロセッサですが、並列処理能力の高さからAIや機械学習の分野でも利用されています。
これに対してNPUは、ニューラルネットワークの計算に特化しており、AI関連の処理を効率よく行うために最適化されています。
NPUは、深層学習モデルのトレーニングや、推論を高速かつ低消費電力で行える点が特徴です。
この違いにより、NPUはAIアプリケーションのパフォーマンスが大幅に改善され、CPUやGPUではできないこともできるようになります。
ニューラルネットワークとは？
ニューラルネットワークとは、生物の脳の神経回路を模倣したコンピュータシステムの一種です。
これは、数多くのノード（ニューロン）とそれらを繋ぐエッジ（シナプス）から構成されており、データを入力し、そのデータを基に学習し、出力を生成する仕組みです。
人間の脳に似た半導体とも言っていいでしょう。
ニューラルネットワークは、データのパターンを認識し、複雑な問題を解決する能力を持っています。
特に、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で優れた成果を上げています。
学習過程では、徐々に学習することも可能で、正確な予測を行えるように進化するでしょう。
これにより、ニューラルネットワークは自己学習が可能で、データ量が増えるにつれてその性能が向上します。
AIの進化の基盤となるニューラルネットワークは、未来のデジタル社会において不可欠な要素となっています。
NPUがスマホやPCに必要な理由
| 機能 | 搭載されているAI技術 |
|---|---|
| カメラ | 自動フォーカス、顔認識、被写体追跡、シーン認識、自動露出補正 |
| 写真 | 画像補正、ノイズ除去、背景ぼかし、スマートHDR、カラー調整 |
| ビデオ会議 | ノイズキャンセル、リアルタイム翻訳、背景ぼかし、顔追跡、音声認識 |
| 音声アシスタント | 音声認識、自然言語処理、音声コマンド解析、学習機能 |
| マップアプリ | 経路最適化、交通予測、渋滞回避、地点推薦 |
| メール | スパムフィルター、自動返信提案、言語解析 |
| SNSアプリ | 画像解析、ユーザー行動予測、コンテンツ推薦 |
| 音楽ストリーミング | 楽曲推薦、リスナー行動分析、オーディオ最適化 |
| 翻訳アプリ | 自動翻訳、文脈理解、音声翻訳 |
| ゲーム | NPCの動作学習、プレイヤー行動予測、リアルタイムグラフィック最適化 |
NPUの利用により、パソコンやスマホのAI処理が圧倒的に早く動きます。
最近のパソコンは高性能なのにも関わらず、バッテリーの持続時間が長いのは、NPUも大きく関係しています。
パソコンだけでなく、スマートフォンやVRゴーグルにも搭載される他、自動車や家電など身の周りにも利用され始めます。
ネット環境がなくてもAIを動かせる
NPUのもう一つの大きな利点は、ネット環境がなくてもAIを動かせる点です。
従来のAI処理は、クラウド上で行われることが多く、インターネット接続が必須でした。
しかし、NPUはデバイス内で直接AI計算を行うことができるため、インターネットに接続されていなくても、高度なAI機能を利用することが可能です。
これにより、ネットワークが不安定な環境や、オフラインの状況でもAIを活用したアプリケーションをスムーズに動作させることができます。
例えば、外出先での仕事や、セキュリティが求められる環境においても、NPUを搭載したデバイスは強力なAI処理能力を発揮し、クラウドにデータを送ることなくAIを利用できます。
消費電力を下げられる
NPUは、AI処理に特化したチップなので、CPUやGPUに比べて消費電力が大幅に抑えられるのが特徴です。
なぜなら、最近はビデオ会議やカメラにもAIが搭載されており、普段通りデバイスを利用するだけでAIは処理を行っています。
従来のCPUやGPUでは膨大な電力を消費するようになりましたがNPUにより、こうしたAI処理を効率的に行い、消費電力を大幅に削減します。
これにより、バッテリーの持ちが向上し、より長い時間利用できるようになります。
セキュリティ対策につながる
NPUは、AI処理を効率化するだけでなく、セキュリティ対策にも効果的です。
最近の端末は1秒間で行われる処理数が、私たちが普段触れない数値を叩き出しております。
これを通信していると膨大なデータが外部に送信され、セキュリティリスクが高まります。
しかし、NPUを活用することで、データをデバイス内で処理することが可能になり、外部への通信を最小限に抑えられます。
これにより、ハッキングやデータ漏洩のリスクを低減し、重要な情報をより安全に守ることができます。
NPUを搭載しているPCやスマホ一覧
| メーカー | プロセッサ名 | デバイス |
|---|---|---|
| Apple | Mチップ | MacBook、iPad Pro、iMac |
| Intel | Core Ultra | Copilot PC、Intel Evo対応ノートPC |
| Samsung | Exynos | Galaxy Sシリーズ、Galaxy Note |
| Tensor | Pixelシリーズ（Pixel 6以上） | |
| Qualcomm | Snapdragon | Xiaomi、OnePlusなど |
| Huawei | Kirin | Huawei Pシリーズ、Mateシリーズ |
| MediaTek | Dimensity | OPPO、Vivo、Realme |
NPUを製造している代表的な半導体メーカーとして、Apple、Intel、Samsungなどが挙げられます。
これらの企業は、それぞれ独自の技術と設計でNPUを開発し、様々なデバイスに搭載しています。
AppleのMチップシリーズや、IntelのCore Ultra、SamsungのExynosなど、これらのプロセッサはNPUを内蔵しており、高性能かつ効率的なAI処理を実現しています。
これにより、ユーザーは高いパフォーマンスを享受できるだけでなく、消費電力の低減やリアルタイム処理の向上といった利点を得ることができます。
AppleのMチップシリーズ
AppleのMチップシリーズは、NPUを内蔵した高性能プロセッサで、特にAI処理も高速で処理できます。
M1チップから始まり、最新のM4チップに至るまで、Appleは独自の技術でNPUを最適化し、AI計算を高速かつ効率的に行えるようにしています。
これにより、MacやiPadなどのデバイスでAI機能が利用可能となり、様々なタスクをこなしてくれるでしょう。
また、Mチップシリーズではありませんが、iPhoneもAIの処理に特化する仕組みになっており、手のひらで高機能なAIを操作することも可能になりました。
Copilot PC(IntelのCore Ultra)
IntelのCore Ultraプロセッサは、NPUを統合した次世代のプロセッサとして注目されています。
Core Ultraは、高性能なCPUコアと高効率なNPUを組み合わせることで、AI処理の高速化と消費電力の低減を実現しています。
さらに、Core Ultraは、幅広いアプリケーションに対応できる柔軟性を持ち、デスクトップパソコンからノートパソコンまで、さまざまなデバイスで利用されています。
最近ではCopilot PCとも言われており、マイクロソフトのCopilotを簡単に呼び出すこともできます。
Exynosシリーズ(Galaxyスマホなど)
サムスンのExynos 9シリーズ、特にExynos 9820は、NPUを搭載した高性能なプロセッサです。
このプロセッサはGalaxy S10などに搭載されており、8K動画の撮影や、重いゲームをプレイするのに役立っています。
サムスン独自の技術で開発されたNPUを内蔵しており、画像認識や音声アシスタント、拡張現実（AR）など、様々なAI機能を効率的に処理します。
また、Exynos 9820は、バッテリー寿命の延長とパフォーマンスの最適化を両立させる設計がなされており、ユーザーは快適な環境を得られます。
サムスンのNPU搭載プロセッサは、モバイルデバイスにおけるAIの可能性を広げ、次世代のスマートデバイスの進化を支えています。
Google Tensor （Pixelシリーズなど）
Googleといえば検索エンジンや、YouTubeなどを思い浮かべると思いますが、最近生成AIであるGeminiを開発したことでも注目を集めています。
サービスだけでなく最近はスマートフォンにも力を入れており、Pixelシリーズのスマホも人気のスマートフォンとなっています。
Google Pixelといえば消しゴムマジックなど、画像の編集を思い浮かべますが、その機能もGoogleが開発したGoogle Tensorによって処理が行われています。
Googleは生成AIとデバイスともに力を入れており、今後の動きも目を離せない状態です。
NPUの進化で生成AIをスマホやPCで動かせる
NPUチップの普及により、AIが私たちの生活にさらに溶け込むようになるでしょう。
従来は高価で専門的な環境が必要だったAI処理が、NPUの導入により手軽にAIを利用できるようになり、一般消費者でもAIの恩恵を受けられます。
例えば、スマートフォンやパソコンでの画像認識や音声アシスタント機能が飛躍的に向上し、日常生活の中でAIが自然に溶け込むようになりました。
また、NPUを搭載したデバイスは、教育や医療、エンターテインメントなど、様々な分野で新しい可能性を開拓しています。
これにより、AIがもたらす便利さや効率性が広く普及し、社会全体の生産性向上に貢献しています。
NPUチップの進化と普及は、未来のデジタル社会を支える重要な要素となり、AIの可能性を無限に広げる鍵となるでしょう。
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