技術革新が進む生成AI、開発者に押し寄せる4つの課題をどう解決するか?
生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。
2025/01/29
生成AIへの投資が拡大し、技術革新が進む中、開発者には考慮すべき幾つかの課題が押し寄せている。本資料では、「生成AIワークロードの効率的な実行と規模の拡大」をはじめとする4つの課題を解説した上で、その解決策を紹介する。
2025/01/29
生成AIアプリに対するニーズがかつてないほど高まっているものの、開発の現場では新技術がリリースされるたびに、その対応に忙殺されているのが現状だ。こうした状況を打開すべく、AI/ML開発の主要フレームワークの統合が実現した。
2024/12/11
大規模言語モデル(LLM)は、クラウドからエッジに至るあらゆる環境でAIの可能性を引き出す上で欠かせないものだが、一方で膨大な演算リソースとエネルギーも必要になる。この問題を解決し、AIの快適な利用を可能にする手段があるという。
2024/12/11
IoT開発が活発なのがイメージングの分野である。特に人工知能(AI)や機械学習(ML)を利用した人物検出などは、この代表格といえる。一方、こうしたニューラルネットワークを組み込みデバイスで処理するのは容易なことではない。
2024/12/10
AIワークロードの実行には膨大な処理能力や電力が必要になるが、AI推論というアプローチならAIトレーニングほどのリソースを消費せず、時間やコストも抑えられる。そこでCPUが果たす役割とは、どのようなものだろうか。
2024/12/10
ゲームの評価を左右する要素として無視できないのが、グラフィックスのクオリティーだ。精緻かつリアルなグラフィックスは、プレイヤーのゲーム体験の質を高める効果がある一方で、デバイスのGPU負荷や消費電力の増大が避けられない。
2024/10/28
グラフィックスエンジン「Unreal Engine」のスマートデバイス版が登場し、ゲームを通じたユーザー体験の質が向上した。一方で、デバイスの消費電力の増大も招くことになった。資料では、消費電力の増大を改善する方法を探る。
2024/10/28
コンピュータビジョンはAIワークロードだけでなく、カメラや動画データを扱うAIアプリケーションにおいても重要な役割を果たしている。画像処理における演算を最適化し、開発者の負担を解消しつつ処理性能を最大化する方法を解説する。
2024/10/28
すでにさまざまな業界において活用が進んでいるAIだが、そのワークロードを実行するための基盤となるデータセンターの運用負荷は高まる一方だ。この状況を打開すべく登場したのが、処理性能と電力効率を両立するプロセッサだ。
2024/10/28
PC市場の新たな主流として、期待が寄せられるWindows on Arm。Armベースの半導体チップの効率性を容易に活用できるため、AIアプリケーションの効率的な動作が期待できるメリットは大きい。今後はどのような展開が待っているのか。
2024/10/28