第288回 人工知能時代には必須か？ 最近、プロセッサに搭載されている「NPU」って何
最近、プロセッサに「NPU」と呼ばれる人工知能（AI）処理に特化したユニットが搭載されるのがちょっとしたブーム（？）になっている。このNPUって、GPUなどと何が違うのか、なぜプロセッサに搭載されるようになってきたのか解説しよう。 プロセッサに搭載されている「NPU」って何？ Intelの最新プロセッサ「Core Ultra」には、人工知能（AI）処理に特化した「NPU」が搭載されている。NPUは、スマートフォン向けのプロセッサにも搭載が進んでいる。ところで、このNPUはCPUやGPUと何が違うのだろうか？ 写真は、Intelのプレスリリース「AI PCの新時代の到来を告げるインテル Core Ultra プロセッサー」のCore Ultraプロセッサーの写真を使って、「CPU」「GPU」「NPU」の文字を載せたもの。 今回のお題は「NPU」である。出だしから注釈になってしまうが、NPUと
IntelのCPUとNVIDIAのGPUが同一チップに？
現在、最先端の半導体チップを開発・製造・販売するバリューチェーンに大変革が起こりつつあることをご存じだろうか。これまでは異なるメーカーから個別供給されていた半導体チップが、1つのパッケージの中に統合されて供給される時代が到来しようとしているのだ。その背景にあるのが「チップレット」と呼ばれる技術であり、半導体業界の関連企業がこぞって注目している。チップレット技術の概要とその技術的なインパクト、それによってもたらされる近未来を解説する。 米Intel（インテル）のCPU（中央演算処理装置）と米NVIDIA（エヌビディア）のGPU（画像処理半導体）、場合によっては米Qualcomm（クアルコム）の移動通信用ベースバンドチップや韓国Samsung Electronics（サムスン電子）のDRAM（一時記憶向けメモリー）まで――。これまで個別供給されていた別メーカー製の半導体チップが、1つのパッケー
OpenACC ディレクティブによるプログラミング by PGI Compilers
コンピューティング環境が、従来の CPU だけで処理される時代から変化しようとしています。電力効率の問題を内在しメモリ帯域幅の制約から「CPU 自体の性能向上」が期待できない中で、GPU や DSP と言った、今まで特殊用途のプロセッサを利用し、汎用的な処理を行うソフトウェア環境が整備されつつあります。ここでは、こうした異種プロセッサを活用する「ハイブリッド・コンピューティング」のソフトウェア環境の一つである、OpenACC (Open Accelerator) の使用法に関して纏めます。OpenACCは、2008 年から PGI が取り組んだ PGI Accelerator Programming Model の考え方を踏襲し、2011 年に新しく標準規格化されたものです。OpenMP のようなディレクティブ・ベース（ソース上に指示行を挿入する形態）のプログラミング手法を採用し、GPU
ハードウエアの選択肢が急増、CPU万能時代は終焉
計算処理には「CPU」だけでなく「GPU」や「FPGA」、メインメモリーには「DRAM」や「3D XPoint」、ストレージには「ハードディスク」「NANDフラッシュ」「3D XPoint」――。現在、コンピュータの構成要素の選択肢が急増し始めている。 10年前であれば、業務アプリケーションを稼働するサーバーコンピュータでは計算処理にはCPUを、メインメモリーにはDRAMを、ストレージにはハードディスクを使うのが当たり前だった。むしろ他の選択肢が無かった。 しかし最近は様相が異なる。CPU、DRAM、ハードディスクという従来の定番ハードウエアの性能向上が頭打ちになり、定番以外のハードウエアを選ばなければアプリケーションの処理性能を向上するのが難しくなった。まず始まったのはストレージにおけるNANDフラッシュの採用だが、いよいよ計算処理やメインメモリーについても、定番以外の採用が不可欠になり
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Intel、AMD GPUを1パッケージに統合した新CPUを正式発表 ～Core i7-7700HQ+GeForce GTX 1060を上回る性能を実現 - PC Watch
