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今日の技術主導の世界では、AIが産業に革命を起こしています。スマートフォン、PC、自動車など、あらゆる領域において、エッジデバイスで動作するAIワークロードにおけるメモリとストレージの果たす役割は、今や欠かせないものとなっています。マイクロンテクノロジーでは、GPU（Tensorコアなど）やTPU、NPUなどのコンピューティング能力が極めて重要である一方で、AIワークロードはコンピューティングリソースを使い切る前にしばしば「メモリの壁」に突き当たることを認識しています。業界をリードするマイクロンのメモリとストレージソリューションは、エッジでのこうした極端なデータ需要を満たすように設計されており、パフォーマンス、効率、信頼性を保証します。
エッジデバイスは長年にわたって急増しており、大量のデータストリームを静かに収集して処理しています。現在、推論機能は急速に進歩しており、AIワークロードをデータの発生源に近い場所で実行できるようになりました。この進化は、メモリとストレージメーカーにとって大きな機会となります。ガートナーは、2025年の生成型AI対応エッジデバイスハードウェアに対する支出は99.5%増の39億ドルに達すると見積もっています。DRAMとNANDにおいて技術をリードするマイクロンは、AIエコシステムの重要なプレイヤーであり、この機会で優位に立つ適したポジションにあります。
エッジデバイス上でAIがどのように成長するかを検討する際には、次の5つの重要な点を知っておく必要があります。
1. エッジでの推論が効率性を高め、AIの導入を加速
エッジAI推論は、レイテンシーの短縮、プライバシーの向上、ネットワーク接続への依存度の低減、運用コストの削減、電力効率の向上など、具体的な利点をもたらします。エッジデバイスは、データをクラウドに送信するのではなくローカルで処理することで、より高速で応答性の高いAI体験を提供すると同時に、エッジデバイスとデータセンター間で大量のデータセットを絶えず転送する必要がないため、大幅なエネルギー節約にもつながります。
この進化は大きな変化を示しています。エッジデバイスはかつて、自動運転などの課題をクラウドサーバーに大きく依存しており、遅延や接続性のリスクが生じていました。今日では、エッジでの高度な推論により、車両はセンサーデータを即時で処理し、クラウドの応答を待たずに即座に意思決定を行うことができます。これらの改善により、新たなエッジAIの可能性が広がり、ユーザーエクスペリエンスが向上します。消費者がこれらの利点を直接体験するにつれて、AIの導入は加速するでしょう。
2. エッジにおける高度な推論がAIの分散モデルを加速させても、不可欠であり続けるクラウドの存在
エッジコンピューティングは急速に進歩していますが、クラウドは依然としてAI生態系の重要な部分です。エッジの俊敏性とクラウドの規模を組み合わせた分散モデルは、AIワークロードに最適なソリューションとして浮上しています。クラウドは引き続き大規模なデータ処理、モデルトレーニング、集中型管理を、エッジデバイスはリアルタイムの推論やローカル処理を担うでしょう。これが実際にどのように機能するかを確認するには、「取り込みからインサイトまで：AIデータパイプラインを加速させるマイクロンのポートフォリオ」をご覧ください。この短いビデオでは、大規模なAIデータを構造化と正規化することで、エッジとクラウド間のシームレスな連携が可能になり、効率的なAI性能が実現される仕組みについて説明します。
この連携は、両方の環境の長所を活用するハイブリッドアプローチの基盤となります。エッジの俊敏性とクラウドの拡張性を組み合わせることで、組織は柔軟性、効率性、回復力を獲得できます。この基盤の上に構築されたエージェント型AI、つまり人間の介入なしにインテリジェントな意思決定を行う自律型AIシステムは、エッジとクラウドの連携を強化し、パフォーマンスの最適化、セキュリティの強化、さらには効率的なリソース配分を実現します。具体的には、デバイスに搭載されたAIエージェントが、処理が難しい高度な問い合わせに直面した場合、クラウドやデータセンター上のより複雑なまたは特化型のAIモデルにシームレスにアクセスし、回答を得ることが可能です。その結果、より正確な応答が返されるようになります。
こうして、エッジデバイスは、規模や特殊なモデルを必要とする課題にのみクラウドに依存し、それ以外は独立して推論を行えるようになります。
3. エッジAIとクラウドAIは究極のデータ課題
AIワークロードをエッジとクラウドの両方の環境で管理しようとすると、特有のデータ課題が生じます。膨大な量と多様なデータに加え、即時処理の必要性から、革新的なソリューションが求められています。マイクロンの最先端のメモリとストレージテクノロジーは、こうした課題に対応できるよう設計されており、複雑なAIデータワークロードに求められるパフォーマンス、信頼性、効率性を提供します。
特にトレーニングや推論のフェーズにおいて、メモリがボトルネックとなっていることは大きな問題です。高帯域幅メモリ（HBM3E）はクラウドにおけるこれらの障害を軽減するのに役立ち、LPDDR5Xはエッジデバイスに高い帯域幅と電力効率を提供します。これらのメモリテクノロジーにより、ワークロードがクラウドでもエッジでも、AI処理をスムーズかつ効率的に実行できます。
マイクロンは業界におけるリーダーシップとノウハウを通じて、製品を利用されているお客様がこうしたデータ課題に効果的に対処できるよう支援しています。
4. AIにとってメモリとストレージはこれまで以上に重要
AIモデルの複雑さが増すにつれて、メモリとストレージ容量の需要が増加します。エッジデバイスとクラウドインフラの両方が、性能を損なうことなく、これらの拡張モデルを支援する必要があります。マイクロンのメモリとストレージソリューションは、こうした要件に応えられるよう設計されており、AIに必要とされる能力と速度を提供します。
マイクロンの製品は、業界をリードするプロセスノードを基盤としており、優れた電力効率を実現しています。最先端の1γ（1ガンマ）プロセスノードは、あらゆる競合の一歩先をゆく技術です。AIデータセンターでは、高帯域幅メモリ（HBM3EとHBM4）がAI加速のメモリ壁を打ち破ります。AIデータセンターで最高レベルの性能を引き出すには、メモリとストレージを最適に組み合わせた包括的な階層構成が不可欠です。高密度DDR5モジュールやLPDDR5Xに加え、Micron CZ122を使用したCXLベースの拡張メモリプール、Micron 9650 NVMe™ SSDを使用したローカルSSDデータキャッシュ、Micron 6600 IONを使用したネットワークデータレイクが、その中核を成すソリューションです。
同様に、エッジデバイスでは、AIワークロードの応答性を維持するために、メモリとストレージの平衡の取れた組み合わせが必要です。LPDDR5Xなどの低電力DRAMは即時処理に必要な帯域幅を提供し、高速で効率的なストレージはモデルデータと推論結果を処理します。ユニバーサルフラッシュストレージ（UFS）4.0は、モバイルやAI PCに速度と信頼性を提供し、Micron 4600 NVMe SSDなどのPCIe Gen5ベースのSSDと組み合わせることで、携帯電話から次世代AI PCまで、エッジAIがシームレスに実行されることを保証します。
5. データ関連の課題すべてを自力で解決しようとしなくても大丈夫です。マイクロンにお任せください
45年以上の経験を持つマイクロンは、携帯電話メーカー、PC OEM、自動車メーカーの信頼できるパートナーです。マイクロンのメモリとストレージソリューションにおけるノウハウは、他に類を見ないものです。私たちは、お客様のAIに関する目標を達成するため尽力しています。データに関連する極めて難しい課題を解決し、AIの革命を加速する新しいチャンスを追求するなら、業界の知識と革新的な製品を備えたマイクロンは理想的なパートナーです。私たちは力を合わせれば、AIの複雑さを乗り越え、知能的な技術を推進することができます。
AIが進化し続けるにつれて、エッジアプリケーションと装置におけるメモリとストレージの役割はますます重要になっています。モバイル、PC、自動車、産業、ロボット工学といった各分野の企業は、AIワークロードの成功を左右する要素として、これらの優先順位を高める必要があります。マイクロンは、高速、効率的、信頼性の高いソリューションでこれらの企業を支援します。
マイクロンの製品はデータをただ保存しているだけではありません。データを実用的なインテリジェンスに変換するプロセスを加速しているのです。