エッジAIを加速させるマイクロンのテクノロジー

相互接続されたノードと接続線で構成された抽象的なネットワーク図

エッジAIは、データが生成・使用される場所の近くにインテリジェンスをもたらし、リアルタイムで応答性が高く、パーソナライズされたエクスペリエンスを実現します。

AIの次なる波は、エッジから始まる

エッジとは、物事の終わりや、境界、限界を指す言葉だと言われます。しかし、もしそのエッジこそがAIエクスペリエンスの出発点だとしたら、どうでしょうか? マイクロンのテクノロジーが、デバイス上にデータを保存するだけでなく、そのデータを実用的なインテリジェンスへと変換するプロセスをどのように加速させるのかをご覧ください。

海辺の夕日と波を背景にスマートフォンを持つ手

エッジAIの可能性と成長

AIアプリケーション向けのメモリ製品とストレージ製品

マイクロンの電力効率に優れたメモリおよびストレージソリューションのポートフォリオは、自動車、スマートフォン、PCなど、幅広い分野でエッジAIを実現します。

自動車

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パーソナルコンピューティング

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モバイル

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データをインテリジェンスへと変換するスピードを加速

よくある質問

エッジAIとは、人工知能モデルを中央集中型のクラウドサーバーではなく、データが生成される場所に近いエッジデバイス上で直接展開、実行することです。

 

クラウドAIとは、人工知能モデルを集中型クラウドコンピューティングインフラ上で展開、実行するものであり、データは処理、保存、分析のために遠隔サーバーに送信されます。

 

エッジAIとクラウドAIの主な違いは、AIの計算が行われる場所にあります。

 

AIはデータから始まり、データはあらゆる場所に存在しています。クラウドAIのトレーニングに使用されるデータの大半は、エッジAIデバイスから取得されています。AIは、分散型AIモデルを通じてクラウドとエッジコンピューティングの両方を活用し、より効率的でスケーラブルなソリューションを提供します。従来、AIの処理とトレーニングは大規模データセンターに集中していましたが、リアルタイムアプリケーションへの需要が高まる中で、分散型エッジAIの活用が進んでいます。大規模な計算やモデル学習にはクラウドを活用しつつ、エッジデバイス上でデータをローカルに処理することで、デバイス自体による意思決定を可能にします。また、さまざまな環境においてAIを効果的に利用できるようになります。

 

広帯域幅メモリ(HBM)LPDDR5Xといったマイクロンの高度なメモリおよびストレージソリューションは、こうしたハイブリッドアプローチを実現するうえで欠かせない存在です。これにより、多様な環境において、効率的でスケーラブル、かつ応答性に優れたAI運用が実現しています。

膨大なデータへの高速アクセスを可能にするメモリは、AIの根幹を支える存在です。メモリがあってこそ、複雑なモデルの学習やリアルタイムの意思決定が可能になるのです。データがなければAIは存在しないも同様です。AIの可能性を最大限に引き出すには、クラウドからエッジに至るまで、データの保存、転送、処理を驚異的なスピードと効率で行う必要があります。マイクロンの高性能メモリソリューションは、AIシステムが大規模なデータセットを迅速に処理し、高速な計算を実行できるようにすることで、より高精度な結果の実現を支えています。

ストレージは、世界中のデータを効率的に管理するための基盤として、AIに不可欠な存在です。マイクロンの高性能ストレージソリューションは、高速なデータアクセスと世界中のデータを保存できる大容量を両立します。これにより、AIシステムが膨大なデータセットを迅速に処理できる環境を実現し、インテリジェントな意思決定を可能にします。データに高速にアクセスできれば、さまざまなAIアプリケーションにおけるAIイノベーションが加速します。

エッジデバイス上で動作するAIの市場は、著しい成長を遂げています。ガートナーの予測によると、2025年には企業で生成されるデータの約75%が、従来の集中型データセンターやクラウドの外で生成・処理される見込みです。これは、2018年の約10%から大幅な増加となります。この劇的な変化は、リアルタイムのデータ処理や効率向上の必要にせまられている自動車、スマートフォン、AI PCといった分野で、エッジAIの採用が加速していることを示しています。2024年のエッジAI市場規模は約125億米ドルと評価されています。さらに、2025年から2034年にかけて年平均成長率(CAGR)24.8%で成長し、2034年までに1094億米ドルに達すると予測されています。この成長は、ニューラルネットワークテクノロジーの進歩、AI対応デバイスの普及、そして効率的かつ安全なデータ処理に対する需要の高まりによって支えられています。

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