アクセラレータ
アクセラレータとは、AIの学習や推論における膨大な計算処理を高速化するために設計された専用のハードウェアのことです。CPUの処理を補完し、ディープラーニングなどの高負荷なタスクを効率的に実行するためにAIシステムで広く活用されています。
AIインフラのAI用語一覧
30件AIインフラに関するAI用語を30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。
レイテンシ
レイテンシとは、AIシステムにおいてデータ入力から処理結果が出力されるまでに要する遅延時間を指します。リアルタイム処理や音声認識、自動運転などの分野においてユーザー体験や安全性に直結する極めて重要な性能指標です。
インフラストラクチャ
AIインフラストラクチャとは、機械学習モデルの開発や大規模言語モデルの学習・推論を実行するために必要なハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなどの基盤全体のことを指します。高性能な計算資源や効率的なデータ管理を実現し、AI開発の成否を握る重要な要素です。
計算ノード
計算ノードとは、AIの学習や推論などの膨大な並列計算を実行するサーバーや仮想マシンの単位です。複数のノードをネットワークで接続することで、大規模言語モデルなどの巨大なAIモデルを効率的に処理する基盤を構築できます。
レプリケーション
レプリケーションとは、データやAIモデル、プログラムなどを複数のサーバーやストレージ間で複製し、同期させる仕組みです。システムの可用性向上や負荷分散、障害時のデータ損失防止のために広く活用されています。
データ管理
データ管理とは、AIモデルの学習や運用において不可欠な情報の収集、整理、保存、品質維持を行う一連のプロセスです。高品質なデータを適切に扱うことでAIの精度や信頼性を高め、効率的な開発を実現します。
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。
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。
スループット
スループットとは、単位時間あたりに処理できるデータ量やリクエスト数のことです。AIや機械学習の分野では、推論処理において1秒間に生成できるトークン数や処理可能なリクエスト数を示します。システムの処理能力やコストパフォーマンスを評価する重要な指標であり、GPUなどのハードウェア選定やWebサービスの運用設計で重視されます。
フォールトトレランス
フォールトトレランスとは、システムの一部に障害が発生しても全体の機能を停止させず、正常な処理を継続できるように設計された耐障害性の仕組みです。大規模なAIモデルの学習や推論基盤において極めて重要です。
ゼロトラストアーキテクチャ
ゼロトラストアーキテクチャとは、社内ネットワークの内外を問わずすべてのアクセスを信用せず、毎回検証を行うセキュリティ概念です。AIシステムの急速な普及やクラウド利用の拡大に伴い、従来の境界防御に代わる新しいセキュリティモデルとしてAIインフラでも重要視されています。
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。
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。
メモリ帯域
メモリ帯域とは、メモリとプロセッサ（GPUなど）の間で1秒間に転送できるデータの最大量を示す指標です。大量のパラメータやデータを扱うディープラーニングの処理において、計算速度を左右する極めて重要な要素となります。メモリ帯域が狭いと、高性能な演算器を十分に活かせず、処理のボトルネックが発生します。
APIエンドポイント
APIエンドポイントは、異なるソフトウェア同士がインターネット経由で通信を行う際、サービスが提供する機能やデータを呼び出すための具体的な接続先（URL）です。AI分野では、開発者が作成したアプリケーションから、外部のクラウド上で動く大規模言語モデルなどの高度なAI機能にアクセスし、データを送受信するための窓口として不可欠な役割を果たしています。
NVMe SSD
NVMe SSDとは、高速なPCIeバスを介してデータを伝送する通信プロトコル規格「NVMe」に対応した固形ストレージです。従来のSATA接続と比べて大幅な転送速度の向上と低遅延を実現しており、大量のデータセットを扱うディープラーニングや大規模言語モデル（LLM）の学習・推論を支える必須のAIインフラとなっています。
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。
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。
単一障害点
単一障害点（SPOF）とは、その1箇所が故障・停止するだけでシステム全体が機能不全に陥る設計上の弱点を指します。AIシステムや分散学習環境においては、特定のパラメータサーバーや推論サーバーの停止が全体障害に直結します。システム全体の可用性を高めるためには、冗長化や適切な機械学習パイプラインの設計によるリスク排除が必要です。
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。
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。
SSD
SSD（Solid State Drive）は、フラッシュメモリを用いた高速なデータ記憶装置です。従来のHDDに比べて読み書き速度が圧倒的に速く、AIモデルの学習データ読み込みや大規模言語モデルの高速推論において重要な役割を担っています。
暗号化通信
暗号化通信とは、ネットワーク上で送受信するデータを第三者に盗聴や改ざんされないよう、特定のアルゴリズムで変換してやり取りする仕組みです。AI分野においても、API経由での機密データのやり取りやモデルの保護において極めて重要な基盤技術となっています。
分散トレーニング
分散トレーニングとは、大規模なAIモデルの学習処理を複数のコンピューターやGPUへ分散して実行する手法です。計算負荷やメモリ消費量を分散させることで、単一のハードウェアでは処理が困難な大規模言語モデルなどの学習時間を大幅に短縮し、開発効率を向上させることができます。