DGX
DGXは、NVIDIAが開発・提供するディープラーニングやAIの研究・開発に特化した超高性能なスーパーコンピュータ・システムです。最新のGPUや高速なインターコネクトを備え、大規模言語モデルなどの学習を効率的に行える点が特徴です。
ハードウェアのAI用語一覧（7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7ページ目です。
イベントベースカメラ
イベントベースカメラは、画素ごとに輝度の変化（イベント）のみを検知して高速に出力する革新的なイメージセンサーです。従来のカメラのように一定周期でフレーム全体を撮影するのではなく、動きがあった部分のデータだけをリアルタイムに送信するため、超高速、低遅延、低消費電力、かつ広いダイナミックレンジを実現し、自動運転やロボット制御などのAI分野で注目されています。
ニューロモーフィックデバイス
ニューロモーフィックデバイスとは、人間の脳の神経回路網を模倣して情報処理を行う半導体チップです。従来のコンピュータに比べて圧倒的な省電力と高速な並列処理を実現し、エッジAIや次世代ロボットの頭脳として期待されています。
ECC
ECC（Error Correcting Code：誤り訂正符号）は、メモリや通信経路で発生したデータの破損（ビット反転）を自動的に検出・修復する技術です。AIのディープラーニングや大規模言語モデル（LLM）のトレーニングでは、膨大な計算を数週間から数ヶ月にわたり連続して実行するため、ハードウェアの安定性を確保し計算エラーを防ぐためにECC対応メモリが不可欠です。
RAID
RAID（レイド）とは、複数のハードディスクやSSDを組み合わせて1つの仮想的なドライブとして扱うストレージ技術です。データの処理速度向上やデータの保護（冗長化）を目的としており、大量のデータセットを高速に読み書きする必要があるAIの学習環境や、大規模なデータを保管するサーバーにおいて不可欠な技術となっています。
量子デコーヒーレンス
量子デコーヒーレンスとは、量子コンピュータの計算素子が外部環境と相互作用することで、保持している量子状態が破壊され、通常の古典的情報に変化してしまう現象です。量子コンピュータの実用化において、計算エラーを引き起こす最大の課題となっています。
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。
ノイマン型
ノイマン型とは、データとプログラムを同一のメモリに格納し、CPUがそれを順次読み込んで実行するコンピュータの基本設計方式です。現代のスマートフォンやサーバーの多くに採用されています。ハードウェアを物理的に変更せず、ソフトウェアの書き換えのみで多様な処理を行える汎用性の高さが最大の特徴です。
シリコンインターポーザ
シリコンインターポーザとは、複数の半導体ダイを微細な配線で高密度に接続するためのシリコン製の仲介基板です。AIの高性能化に伴い巨大化するプロセッサやHBMなどのメモリを効率よく統合し、次世代の高速な演算基盤を支える不可欠な技術として注目を集めています。
デバイスドライバ
デバイスドライバとは、オペレーティングシステムがプリンターやGPUなどのハードウェア機器を直接制御し正常に動作させるための専用ソフトウェアです。AI開発において、膨大な計算を処理するGPUの性能を最大限に引き出すために不可欠なシステムコンポーネントです。
DPU
DPU（Data Processing Unit）は、データセンターのネットワーク処理やセキュリティ、ストレージ管理などのデータ処理に特化した新型のプロセッサです。CPUやGPUの負荷を大幅に軽減し、AI処理の効率を最大化するインフラとして注目されています。
ニューロモルフィック
ニューロモルフィックとは、人間の脳の神経回路の構造や情報処理の仕組みを模倣した次世代のコンピュータアーキテクチャおよび半導体チップのことです。従来のコンピュータに比べて圧倒的な省電力性と高速なリアルタイム処理を実現できる技術として注目されています。
ゲート型量子コンピュータ
ゲート型量子コンピュータは、量子力学の重ね合わせやもつれを利用して複雑な計算を高速で行う次世代の計算機です。従来のコンピュータでは膨大な時間がかかる最適化問題や化学シミュレーションなどの解決が期待されています。
電極
電極とは、生体や電子回路において電気信号の入力や検出を行う導体のことである。AI分野、特にブレイン・マシン・インターフェース（BMI）においては、脳内の神経細胞（ニューロン）が発する微弱な電気信号（脳波）を検出し、AIによる解析を経て義肢の操作や意思伝達を行うための極めて重要なインターフェースとして機能する。
ニューロモルフィック・コンピューティング
人間の脳の神経回路の構造や情報処理の仕組みを模倣した次世代のコンピュータ技術です。従来のコンピュータと比較して圧倒的な省電力性と高速な並列処理を実現できる可能性があり、エッジAIや次世代AIデバイスの基盤として注目を集めています。
ハーバードアーキテクチャ
ハーバードアーキテクチャとは、データ用と命令用の記憶装置およびバスを物理的に分離したコンピュータの設計構造です。同時にアクセスできるため高速ですが配線が複雑化します。
仮想サーバー
仮想サーバーとは、物理的な1台のコンピューター上にソフトウェア技術を用いて論理的に構築された複数の仮想的なサーバー環境のことです。ハードウェア資源を効率的に共有し、AIモデルの学習や推論をはじめとする様々なシステム開発に広く活用されています。
AIインフラストラクチャ
AIインフラストラクチャとは、機械学習やディープラーニングモデルの開発・学習・運用を支えるハードウェアやソフトウェア、ネットワーク環境の総体を指します。膨大な計算処理を高速化し、大規模なAIシステムを安定して稼働させるための基盤です。
AIチップ
AIチップとは、人工知能や深層学習の処理を高速かつ効率的に行うために設計された専用の半導体です。従来の汎用プロセッサに比べて膨大な行列計算を並列で処理する能力に優れており、データの学習や推論を短時間かつ低消費電力で実行できます。データセンターからスマートフォンまで幅広く活用されています。
InfiniBand
InfiniBandは、超高速かつ低遅延なデータ転送を実現する高性能コンピューティング向けのネットワーク規格です。特に大規模な機械学習やAIモデルの分散学習において、GPU間の通信ボトルネックを解消するために不可欠な技術として広く採用されています。
神経形態学的コンピューティング
神経形態学的コンピューティングとは、人間の脳の神経回路網の構造や動作原理を模倣した次世代の計算ハードウェア技術です。従来のコンピュータと比較して極めて高いエネルギー効率を誇り、リアルタイム処理や超低消費電力が求められるエッジAIデバイスやロボティクス分野での活用が期待されています。
インフラ
AIインフラとは、人工知能や機械学習モデルの開発・運用を支える基盤となるハードウェアおよびソフトウェアの総称です。高性能なGPUやTPU、大容量ストレージ、高速ネットワーク、そしてそれらを効率的に制御するコンテナオーケストレーションやデータ管理ツールなどが含まれ、現代のAI技術の発展と大規模化に不可欠な存在となっています。
半導体
半導体は電気を通す性質と通さない性質の中間を持つ物質およびそれを利用した電子部品です。AI分野では、大規模なデータ処理やモデルの学習・推論を高速かつ効率的に行う基盤として不可欠な役割を果たしています。GPUやNPUなどのAI特化型チップも半導体技術によって実現されており、現代のAI性能向上を強力に支えています。
HBM
HBM（High Bandwidth Memory）は、AI処理に不可欠な超広帯域かつ大容量の次世代DRAM規格です。複数のDRAMダイを垂直に積み重ねてスルーシリコンビアで接続し、従来のメモリと比較して圧倒的なデータ転送速度を実現しています。