TEE
TEE（Trusted Execution Environment）とは、プロセッサ内に作られる保護領域で、データを安全に処理する技術です。メインOSや管理者権限から隔離された環境でプログラムを実行するため、外部からの攻撃やデータ漏洩を防ぎます。AI分野では、医療データなどの機密情報を保持したまま学習や推論を行う機密コンピューティングの基盤として重要視されています。
ハードウェアのAI用語一覧（2ページ目）
197件ハードウェアに関するAI用語を197件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
ストレージ
ストレージとは、コンピュータ上でデータやプログラムを長期間保存するための記憶装置およびその領域のことです。AI分野では、大規模な学習データセットやモデルの重みパラメータを安全かつ高速に保持・読み出しするために不可欠なインフラ基盤となります。SSDやHDD、クラウドストレージなど多様な形態が存在します。
GPUリソース
AIの学習や推論などの膨大な計算処理を効率的に実行するために割り当てられる、GPUの演算能力やメモリといった資源のこと。ディープラーニングの開発や運用において不可欠なインフラ要素として、クラウドサービスなどで広く管理・提供されています。
量子重ね合わせ
量子重ね合わせとは、量子力学の基本原理の一つであり、量子ビットが0と1の状態を同時に保持できる現象です。この性質を利用することで、量子コンピュータは従来のコンピュータを遥かに凌駕する超並列計算を行うことが可能となり、AIや最適化問題の高速化への応用が期待されています。
アセンブリ言語
アセンブリ言語とは、コンピュータのCPUが直接理解できる「機械語」と1対1で対応した、人間が解読しやすい低級プログラミング言語です。AIモデルの高速化やハードウェアの限界性能を引き出すために、極めて低レイヤーの最適化処理で使用されます。
プロセッサ
プロセッサとは、コンピュータにおいてデータ処理や演算を担う中心的なハードウェア部品です。指示されたプログラムに従って制御や計算を実行します。近年では、ディープラーニングなどのAI処理に特化したGPUやNPU、TPUといった多様なプロセッサが登場しており、高速な学習や推論を支える重要な基盤となっています。
サーバー
サーバーとは、ネットワークを介して他のコンピューターからの要求に応じ、データや機能を提供するシステムです。AI分野では、膨大なデータを処理するGPU搭載サーバーがディープラーニングなどの学習に不可欠なほか、完成した機械学習モデルを配備して推論処理を高速に行う基盤として機能します。オンプレミスやクラウドコンピューティングを通じて柔軟に利用されています。
量子コンピュータ
量子コンピュータは、量子力学の物理現象である「重ね合わせ」や「量子もつれ」を利用して、従来のコンピュータでは膨大な時間がかかる複雑な計算を高速に処理する次世代の計算機です。組合せ最適化問題や暗号解読、新素材の開発、さらには量子機械学習への応用が期待され、世界中で研究開発が進められています。
CPUクラスター
複数のCPU搭載ノードをネットワークで接続し、全体として一台の強力な計算機システムとして動作させる仕組みです。AIのデータ前処理や推論処理などで幅広く活用されています。
バンド幅
バンド幅とは、単位時間あたりに転送できるデータ量の最大値を指します。AIや機械学習の分野においては、ネットワークの通信速度だけでなく、GPUとメモリ間などのデータ転送能力を表す極めて重要な指標として扱われ、大規模モデルの学習や推論の処理性能を左右します。
単精度浮動小数点数
単精度浮動小数点数（FP32）とは、コンピュータで実数を表現するためのデータフォーマットの一つで、32ビットのデータ幅を使用します。符号部1ビット、指数部8ビット、仮数部23ビットで構成され、AIのディープラーニングにおいてモデルの初期の学習や高精度な推論を実行する際の標準的なデータ型として広く利用されています。
浮動小数点数
浮動小数点数は、コンピュータ内で実数を仮数と指数に分けて表現するデータ形式です。非常に広い範囲の数値を効率的に扱えるため、ディープラーニングの計算においてパラメータの表現に不可欠です。一方で有限のビット数による近似であるため、丸め誤差などの精度上の限界が存在し、計算処理時には注意が必要です。
ノイマン型アーキテクチャ
ノイマン型アーキテクチャとは、CPU、メモリ、入出力装置を備え、プログラムとデータを同じメモリ領域に格納して順次実行するコンピュータの基本構造です。現代の多くのAI処理を支える基盤技術ですが、AIの高速化においてはデータ転送のボトルネックが課題となっています。
DRAM
DRAMとは、コンピュータの主記憶装置として広く使われる揮発性メモリです。AI分野では、大規模言語モデルの学習や推論において膨大なデータを高速に処理するための不可欠なパーツとして、その重要性が高まっています。
メモリ容量
AIの学習や推論において、モデルのパラメータやデータを一時的に保持できるデータ量を指します。特にGPUメモリ容量は、大規模言語モデルの処理性能や扱えるバッチサイズを決定する重要な指標です。
IoT機器
IoT機器とは、さまざまなモノがインターネットに接続され、データの収集や遠隔操作を可能にするデバイスです。センサーを通じて現実世界の情報を取得し、クラウド上のAIなどで分析・活用することで、スマートホームや工場などの効率化に貢献しています。
Tensorコア
Tensorコアは、NVIDIAのGPUに搭載されているディープラーニングおよび行列演算処理に特化した専用演算ユニットです。積和演算を高速かつ効率的に実行できるよう設計されており、混在精度演算を活用することで、従来のCUDAコアと比較してAIモデルの学習や推論の処理速度を飛躍的に向上させます。
スーパーコンピュータ
スーパーコンピュータとは、一般的なコンピュータを遥かに凌駕する極めて高い演算処理能力を持つ大型計算機です。AIの開発や気象予測、創薬などの膨大なデータ処理において不可欠なインフラとして、現代の科学技術や産業の発展を支えています。
固定小数点数
固定小数点数は、小数点の位置を固定して数値を表現するデータ形式です。浮動小数点数に比べて計算処理がシンプルで、メモリ消費量や消費電力を大幅に削減できます。AI分野では、学習済みモデルの軽量化手法である量子化において利用され、スマートフォンやIoT機器などのエッジAIデバイスで効率的な推論処理を実現するために重要視されています。
シングルコアプロセッサ
シングルコアプロセッサとは、一つのCPUチップ上に処理回路である「コア」を一つだけ搭載したプロセッサのことです。複数の中央演算処理装置を持つマルチコアプロセッサと異なり、複雑な並列処理や大規模な機械学習の計算には不向きですが、単純な逐次処理を確実に行う基礎的な仕組みです。
ニューラルプロセッシングユニット
ニューラルプロセッシングユニット（NPU）は、ディープラーニングなどの人工知能モデル処理を高速かつ省電力で行うために設計された専用のプロセッサです。スマートフォンやPCなどの端末に搭載され、クラウドを使わないエッジAIのリアルタイムな推論処理を効率的に実行する役割を果たしています。
ウェアラブルデバイス
ウェアラブルデバイスとは、身につけて使用する小型の計算端末の総称です。スマートウォッチやスマートグラスなどがあり、内蔵された各種センサーから心拍数や運動量などのデータを常時収集します。最近ではエッジAIや機械学習を活用することで、リアルタイムでの健康状態の分析や音声認識による操作が可能になっています。
高帯域幅メモリ
HBM（High Bandwidth Memory）は、AI処理に不可欠な大規模データを高速に転送するための高性能な積層型メモリ技術です。従来のメモリに比べて圧倒的な帯域幅を実現し、LLMなどの大規模言語モデルの学習や推論の高速化に広く採用されています。
アクチュエーター
アクチュエーターとは、電気信号や流体エネルギーを機械的な運動へと変換する駆動装置のことです。AIやセンサーが認識・判断した結果を受け取り、ロボットのアームやモーターを実際に動かす役割を担うため、知能システムと物理世界の架け橋として不可欠な存在です。