人工知能の影響は、データセンターからエッジに至るまで、あらゆる場所に及んでいます。

生成人工知能は、人工知能の変革の重要な原動力となり、私たちの日常生活に幅広く広範囲に影響を与えています。ここ 1 年で、人工知能テクノロジーは消費者の生活に徐々に浸透してきました。 MWC 2024 のニュースと製品発表では、次世代の生成 AI アプリケーションの可能性が強調されています。このテクノロジーはあらゆる場所で使用され、エッジおよびエンドポイント デバイスに直接統合され、創造性とコミュニケーションを前例のない高みに押し上げます。

「エッジ人工知能」とは、人工知能アルゴリズムをネットワーク エッジ インフラストラクチャに、またスマートフォン、カメラ、センサー、IoT デバイスなどの端末に直接導入することを指し、これによりクラウド サーバーの必要性が排除されます。状況に応じた時間処理と意思決定。この AI 処理の分散化により、待ち時間の短縮、プライバシーの強化、インターネット接続が制限されている場合の信頼性の向上など、いくつかの利点が得られます。

たとえば、スマート ウォッチに人工知能エッジ機能が搭載されているとします。これは、ウォッチがクラウド サービスに依存せずにローカルで一部のタスクを実行できることを意味します。たとえば、時計は組み込みの人工知能モデルを活用して、音声認識、翻訳、状態監視などのタスクを実行し、高速な応答時間を提供できます。エッジ コンピューティングへのこのアプローチは、処理を高速化するだけでなく、データを転送するための外部サーバーの必要性を減らすため、個人のプライバシーの保護にも役立ちます。

エッジ人工知能の鍵は、効率的な推論能力、つまり、予測や意思決定を行うための訓練された人工知能モデルの使用にあります。パフォーマンスを向上させるには、特殊なメモリ技術を採用し、エンドデバイスの特定のニーズに合わせてカスタマイズする必要があります。モデルが大きくなるほど精度と結果の忠実度が向上するため、デバイスの電力とスペースの制約の中で、より大きなメモリ容量と帯域幅の必要性が今後も高まり続けます。

設計者が AI/ML 推論用のメモリを選択する際には多くの選択肢がありますが、重要なパラメータの帯域幅に関しては、GDDR メモリが優れたパフォーマンスを発揮します。携帯電話や多くの IoT デバイスでは、消費電力とスペースの制約が重要であるため、LPDDR がメモリとして選ばれています。エッジ AI 推論用のメモリを選択する場合は、帯域幅、容量、消費電力、コンパクトなフォーム ファクターの間で適切なバランスをとる必要があります。

エッジ デバイスとエンドポイント デバイスのセキュリティを確保することは重要です。これらのデバイスは、個人情報からビジネス上の独自の洞察に至るまで、機密データの収集と処理において重要な役割を果たしており、サイバー攻撃の価値の高い標的となっています。マルウェア、データ侵害、不正アクセスなどのさまざまな潜在的な脅威から AI デバイスを保護するには、強力なセキュリティ対策を実装することが重要です。これには、暗号化プロトコル、セキュア ブート メカニズム、およびハードウェア ベースのセキュリティ機能を使用して、データ転送中および保存中のストレージを確実に保護する必要があります。

エッジ人工知能の台頭は、創造性、革新性、パーソナライズされたエクスペリエンスのための新たな機会をもたらします。ただし、AI の可能性を最大限に発揮するには、推論とエッジ デバイスの保護のためのメモリ テクノロジーが進化し続ける必要があります。

Rambus のメモリ インターフェイス コントローラーは、GDDR および LPDDR に高帯域幅、低遅延のメモリ パフォーマンスを提供し、現在および将来の人工知能推論のニーズを満たします。さらに、Rambus は、ハードウェア レベルで最先端のセキュリティを実現し、エッジおよびエンドポイント デバイス上の AI アプリケーションを保護するセキュリティ IP の広範なポートフォリオを備えています。

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