NPU

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AI・テクノロジー

2026年のNPU搭載マイコンで変わるエッジAI:TI TinyEngineとルネサスRA8P1が拓く組み込みAIの新時代

2026年、AIの処理場所は大きく変わりつつあります。かつては巨大なデータセンターのGPUに頼っていたAI推論が、いまや数ドルのマイクロコントローラ(MCU)の上で動く時代が始まりました。 zenn.devの分析によると、2024年時点で全AI推論の30%がエッジで実行されていましたが、2026年にはこの比率が55%に跳ね上がっています。この急成長の背景にあるのが、NPU(ニューラル処理ユニット)を統合した新世代マイコンの登場です。 なぜ今、マイコンにAIが必要なのか? これまでエッジデバイスでAIを動かすには、Raspberry Piのようなシングルボードコンピュータや、高価なMPU(マイクロプロセッサ)が必要でした。しかし、こうしたデバイスには以下の課題がありました: * 消費電力が大きい — バッテリー駆動が困難 * コストが高い — 量産品への搭載が難しい * システムが複雑 — 外付けメモリやOSが必要 * クラウド依存 — ネットワーク遅延やプライバシー懸念 一方で、産業現場やウェアラブル機器では「リアルタイム性」「低消費電力」「プライバシー保護」への要
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AI・テクノロジー

エッジAIハードウェア革命2026:NPUの進化とジェネレーティブAIの民主化

目次 * はじめに — エッジで動くAIの時代が来た * NPUとは何か — CPU・GPUとの違いと進化の歴史 * 2026年のNPU比較 — Intel・Qualcomm・AMD・Apple・Hailo * Raspberry Pi AI HAT+ 2 — $130でジェネレーティブAIを手に入れる * エッジでのLLM実行 — 何ができて、何ができないのか * 産業・教育への波及効果 — 工場から教室まで * 開発者向けガイド — エッジAIを始めるためのツールチェーン * よくある質問(FAQ) * まとめ — 2026年は「エッジAI普及年」 はじめに — エッジで動くAIの時代が来た 2024年、AI推論の30%がエッジデバイスで実行されていました。2026年、その数字は55%に跳ね上がっています。 わずか2年でクラウドとエッジの比重が逆転しました。この劇的な変化の背景にあるのは、NPU(Neural Processing Unit)の急速な進化です。 かつて「AI=クラウド」という等式は自明でした。
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