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。
ハードウェアのAI用語一覧（3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3ページ目です。
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。
テンソルコア
Tensor Coreは、NVIDIAのGPUに搭載されているディープラーニング向けの高性能な演算ユニットです。行列積演算を効率的に処理することで、ニューラルネットワークの学習や推論の速度を大幅に向上させます。
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。
論理量子ビット
論理量子ビットとは、量子コンピュータのエラーを訂正する機能を持たせた仮想的な量子ビットのことです。ノイズに弱い物理量子ビットを複数集めてエラーを検知・修正し、大規模な計算を安定して実行できるようにするために不可欠な技術とされています。
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。
古典コンピュータ
古典コンピュータとは、現代の一般的なコンピュータ全般を指す言葉であり、量子コンピュータとの対比として用いられます。情報を「0」または「1」の2進数（ビット）として処理する仕組みを持ち、私たちが日常的に使用しているスマートフォンやPCから、大規模なスーパーコンピュータまで、ほぼすべての情報処理基盤を担っています。
メモリ帯域幅
メモリ帯域幅とは、コンピュータのプロセッサとメモリ間でデータを転送できる速度の限界を示す指標です。AIの学習や推論において大規模なモデルやデータを扱う際、この帯域幅の広さが処理速度を大きく左右する重要な要素となります。
倍精度浮動小数点数
倍精度浮動小数点数は、コンピュータ上で実数を表現するためのデータ形式の一つです。64ビットのメモリ領域を使い、極めて広い数値範囲と高い精度を持つため、高精度な科学技術計算やAIモデルの学習において重要な役割を果たします。
ムーアの法則
ムーアの法則とは、半導体の積載密度が約1.5年〜2年ごとに2倍になるという指標・経験則です。Intelの創業者のひとりであるゴードン・ムーア氏が提唱しました。半導体性能の飛躍的向上と低価格化をもたらし、コンピュータの高性能化やAI技術の発展を支える重要な基盤となりましたが、近年は物理的限界が指摘されています。
NVSwitch
NVSwitchとは、NVIDIAが開発した高速なGPU間通信を実現するためのスイッチチップです。複数のGPU間を超高速かつ低遅延で接続することで、大規模なAIモデルの学習やHPC処理においてボトルネックを解消し、システム全体を一つの巨大な仮想GPUとして効率的に動作させることが可能になります。
量子ゲート
量子ゲートとは、量子コンピュータにおいて量子ビットの状態を操作するための基本的な論理演算の単位です。従来のコンピュータにおける論理ゲートに相当し、重ね合わせや量子もつれを利用した複雑な計算プロセスを実現する中核的な役割を果たします。
RDMA
RDMA（Remote Direct Memory Access）とは、CPUを介さずにネットワーク経由で離れたコンピュータ間のメモリ同士を直接データ転送する技術です。転送に伴うCPUの負荷を激減させ、低遅延かつ高スループットな通信を実現します。大規模なAIモデルの分散学習において、多数のGPU間通信を高速化するための必須基盤技術となっています。
NVMe
NVMe（Non-Volatile Memory Express）は、高速なフラッシュメモリの性能を最大限に引き出すために設計されたストレージインターフェース規格です。従来の規格に比べて圧倒的な高速データ転送と低遅延を実現し、AI開発における大規模データの読み書きボトルネックを解消する重要な技術となっています。
スケールアップ
スケールアップとは、単一のコンピューターのプロセッサやメモリなどの性能を向上させることで、AIの学習や推論の処理能力を高める手法です。システム全体の処理能力を強化するための基本的なアプローチの一つです。
量子計算
量子力学の原理を利用して膨大な計算を高速に処理する次世代の計算パラダイムです。従来のスーパーコンピュータでは困難な最適化問題や創薬、機械学習の高度化への応用が期待され、AI分野の処理能力の限界を打破する技術として注目を集めています。
キャッシュメモリ
キャッシュメモリとは、CPUやGPUなどのプロセッサとメインメモリの間に配置される高速な小容量メモリです。よく使うデータを一時保存することで、AIモデルの学習や推論処理におけるデータ読み込みの待ち時間を短縮し、システム全体の処理効率を大きく向上させます。
量子アニーリング方式
量子アニーリング方式は、量子力学の性質を利用して、膨大な選択肢の中から最適な解を高速に探索する計算手法です。特に「組合せ最適化問題」の解決に特化しており、物流の経路最適化や金融のポートフォリオ作成、機械学習のパラメータ調整などへの応用が期待されています。汎用的な量子ゲート方式とは異なるアプローチです。
量子ゲート方式
量子ゲート方式は、量子力学の原理を利用して複雑な計算を高速に行う量子コンピュータの計算モデルの一つです。量子ビットに対して量子ゲートと呼ばれる論理演算を順次適用することで、従来のコンピュータでは困難な高度な処理を実行します。
超伝導
超伝導とは、特定の物質を極低温に冷却した際に電気抵抗が完全にゼロになる現象です。エネルギー損失のない送電や高速な電子デバイスの実現に貢献し、次世代のAIインフラを支える量子コンピュータやディープラーニング向け高性能プロセッサの基盤技術としても注目されています。
量子コンピューター
量子コンピューターは、量子力学の物理法則（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ー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。AIモデルの訓練加速や、新薬開発に向けた化学シミュレーションなど、複雑な最適化問題を解決する技術として期待されています。
TSV
TSV（シリコン貫通電極）は、シリコンウエハを垂直に貫通する電極技術です。AI処理に不可欠な超高速・大容量メモリであるHBMや、最先端のGPUなどの半導体パッケージングにおいて、チップ間を最短距離で接続し、データ転送の超高速化と省電力化を両立する中核的な技術として採用されています。
VRAM
VRAM（ビデオRAM）は、GPU専用の超高速なメモリ領域です。ディープラーニングなどのAI処理において、大規模なモデルデータや計算中の中間データを一時的に保持する役割を担います。VRAMの容量や転送速度は、動作させるAIモデルの規模や処理速度に直結するため、AIの学習や推論を実行するハードウェアの選定において最も重要なスペックの一つです。
学習サーバー
学習サーバーとは、AIや機械学習モデルの訓練処理を専門に行う高性能なコンピューターシステムです。膨大なデータを高速に処理するため、GPUやTPUなどの強力な演算装置を複数搭載し、ディープラーニングなどの重い負荷がかかる計算を効率的に実行します。