PCI Express
PCI Expressは、コンピュータのマザーボード上でCPUとGPUやSSDなどの周辺機器を高速に接続するための拡張バス規格です。近年の生成AIの学習や推論において、膨大なデータを高速にやり取りするための基盤技術として不可欠な存在となっています。
ハードウェアのAI用語一覧（5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5ページ目です。
ロボットアーム
ロボットアームは、人間の腕に似た構造と機能を持つ機械装置です。関節部をモーター等で駆動させ、先端のアタッチメントを動かすことで、溶接や組み立て、ピッキングなどの多様なタスクを実行します。近年は、コンピュータビジョンや強化学習などのAI技術と融合することで、事前のプログラミングなしに自律的に動作する高度な制御が可能になっています。
メインメモリ
メインメモリとは、コンピュータが現在実行中のプログラムやデータを一時的に記憶する主記憶装置のことです。AIの学習や推論においては、膨大なパラメータやデータセットを高速に処理するため、メインメモリの容量や転送速度が全体のパフォーマンスに大きな影響を与えます。
誤り訂正符号
誤り訂正符号とは、データ通信や記憶媒体への保存時に発生したデータの破損や誤りを、送信側があらかじめ追加した冗長データを用いて受信側で自動的に検出・訂正する技術です。AI分野では、大容量モデルを扱うハードウェアの信頼性確保や、量子コンピュータにおける量子誤り訂正などに不可欠な役割を果たしています。
量子エンタングルメント
量子エンタングルメント（量子もつれ）とは、複数の量子が密接に結びつき、一方の状態が決まるともう一方の状態も瞬時に決まる現象です。次世代の量子コンピュータにおいて、超高速な情報処理や量子機械学習の性能を飛躍的に高める核心的な物理現象として期待されています。
インメモリ・コンピューティング
インメモリ・コンピューティングとは、データをハードディスクやSSDではなく、高速なメインメモリ上に常駐させて処理を行う技術です。AIの学習や推論における膨大なデータアクセスを高速化し、大規模言語モデルの処理やリアルタイム分析において重要な役割を果たしています。
NANDフラッシュ
NANDフラッシュは、電源を切ってもデータが消えない非揮発性の半導体メモリです。高密度化と大容量化に優れ、SSDやスマートフォンの記憶媒体として広く普及しています。AI分野では、大規模言語モデルのデータ保持や学習・推論用データの保存領域として不可欠であり、エッジAIやAIサーバーのデータ処理基盤を支えています。
ニューロモーフィックコンピューティング
ニューロモーフィックコンピューティングは、人間の脳の神経回路の構造や動作原理を模倣した電子回路を用いて行う超低消費電力な計算技術です。従来のコンピュータが得意としないパターン認識やリアルタイム処理を、極めて少ないエネルギーで実行できる次世代の人工知能基盤として期待されています。
メモリ領域
メモリ領域とは、コンピュータやGPU内部でデータやプログラムを一時的に記録・保持するために割り当てられる記憶空間のことです。AI分野では、ディープラーニングモデルのパラメータや学習データ、LLMの推論時に生成されるKVキャッシュなどを配置する場所として重要であり、適切なメモリ領域の管理が計算処理の高速化や効率化に直結します。
GPUクラスター
GPUクラスターとは、多数のGPUを高速なネットワークで相互接続し、一体の計算資源として動作させるシステムです。深層学習や大規模言語モデルの学習など、膨大な行列演算を要するAI分野において、分散学習による高速な並列処理を実現するための基盤として不可欠な役割を担っています。
FP16
FP16（半精度浮動小数点数）は、コンピュータで数値を表現するためのデータフォーマットの一つで、符号部1ビット、指数部5ビット、仮数部10ビットの計16ビット（2バイト）で実数を表現します。ディープラーニングのトレーニングや推論において、メモリ帯域幅の節約や計算速度の高速化、モデル軽量化のために広く採用されているデータ型です。
ネットワーク帯域
ネットワーク帯域とは、通信回線やネットワークにおいて、単位時間あたりに送信できるデータの最大容量（データ転送レート）のことです。AIモデルの分散学習や、クラウドを介した推論処理において、大量のパラメータやデータを高速にやり取りするための重要なインフラ要素であり、AIシステムの処理性能を左右します。
半精度浮動小数点数
半精度浮動小数点数（FP16）とは、コンピュータで数値を処理する際に16ビット（2バイト）のデータ長を使用するデータ形式です。従来の単精度浮動小数点数（FP32）と比べてメモリ消費量を半分に抑え、計算処理速度を大幅に向上させることができるため、大規模なディープラーニングモデルの学習や推論において標準的に活用されています。
ノイマン型コンピュータ
ノイマン型コンピュータとは、プログラムとデータを同じメモリに格納し、CPUが逐次的に読み出して処理を行う現代のコンピュータの基本構造です。AIの急速な発展に伴い、メモリとCPU間のデータ転送がボトルネックとなる課題も浮き彫りになっています。
インメモリコンピューティング
インメモリコンピューティングとは、データを従来の補助記憶装置ではなくメインメモリ上に展開して高速に処理する技術です。AIの学習や推論における膨大なデータアクセスを劇的に高速化し、リアルタイムな情報処理を実現する基盤として注目されています。
非ノイマン型
非ノイマン型とは、演算器と記憶装置が一体化していたり、データと命令を別々に扱ったりする従来のノイマン型コンピュータの制約を打破した次世代の計算機アーキテクチャです。AIやニューラルネットワークの膨大な並列処理を高速かつ省電力で実行できる基盤技術として期待されています。
PCIe
PCIe（PCI Express）とは、コンピュータ内部でグラフィックボードや各種拡張カードをマザーボードに接続するための高速データ転送規格です。AI分野では、大規模な計算処理を行うGPUや専用アクセラレータを接続する標準インターフェースとして不可欠であり、学習や推論の処理速度向上に重要な役割を果たします。
計算リソース
計算リソースとは、AIのモデル構築や実行に必要なコンピュータの処理能力、メモリ、ストレージなどの総称です。特に大量のデータ処理を伴う深層学習では、GPUやTPUといったプロセッサを中心とする計算リソースの確保が、開発スピードやモデルの性能を決定づける極めて重要な要素となっています。
誤り耐性型量子コンピュータ
誤り耐性型量子コンピュータ（FTQC）とは、計算途中に発生するエラーを量子エラー訂正技術によって自動的に修復しながら、大規模かつ正確な計算を実行できる次世代の量子コンピュータです。現行の量子デバイスが持つノイズ問題を克服し、AIモデルの高速化や新薬・新材料の開発など、実用的な社会課題の解決に革新をもたらすと期待されています。
SATA
SATA（Serial ATA）は、パソコン内部でハードディスクやSSDなどのストレージをマザーボードに接続するための規格です。かつての主流規格であるIDEの後継として普及し、高速なデータ転送を実現しました。
量子超越性
量子超越性とは、特定の計算問題において、最先端のスーパーコンピューターでも現実的な時間内に解き終えることが不可能な処理を、量子コンピューターが圧倒的な速度で実行できることを証明する状態や概念のことです。
物理量子ビット
物理量子ビットとは、量子コンピュータを構成する情報の最小単位であり、現実のデバイス上で物理的に実装された量子状態を指します。ノイズやエラーの影響を受けやすい特性があり、実用的な計算には誤り訂正が不可欠です。
HPC
HPC（High Performance Computing）とは、スーパーコンピュータや大規模な並列計算システムを用いて、高度で膨大な演算処理を高速に実行する技術や手法の総称です。AI分野では、大規模言語モデルの学習や複雑なシミュレーションに不可欠な基盤技術として広く活用されています。
3Dパッケージング
3Dパッケージングは、複数の半導体ダイを三次元的に積み重ねて高密度に実装する技術です。AIの高性能化や省電力化に伴い、AI半導体やGPUの処理速度とデータ転送効率を飛躍的に向上させる基盤技術として注目を集めています。