私たちは、想像力が現実となるAI時代に生きています。 SF小説の中の話だった人工知能が、今では日常の様々な部分で私たちが想像できなかった方法で使用されています。
AIを搭載した新しいデバイスは、人間と技術が相互作用し、その使い方に変化をもたらすことで、よりスマートな暮らしを実現しています。
AIとは何か、そしてサムスン電子の半導体とAIが暮らしにもたらしている変化をご覧ください。
私たちは、想像力が現実となるAI時代に生きています。 SF小説の中の話だった人工知能が、今では日常の様々な部分で私たちが想像できなかった方法で使用されています。
AIを搭載した新しいデバイスは、人間と技術が相互作用し、その使い方に変化をもたらすことで、よりスマートな暮らしを実現しています。
AIとは何か、そしてサムスン電子の半導体とAIが暮らしにもたらしている変化をご覧ください。
私たちは、想像力が現実となるAI時代に生きています。 SF小説の中の話だった人工知能が、今では日常の様々な部分で私たちが想像できなかった方法で使用されています。
AIを搭載した新しいデバイスは、人間と技術が相互作用し、その使い方に変化をもたらすことで、よりスマートな暮らしを実現しています。
AIとは何か、そしてサムスン電子の半導体とAIが暮らしにもたらしている変化をご覧ください。
人工知能は、人間の知的行動をどのように機械システムに適用できるかを研究するコンピュータサイエンスの一分野です。 つまり人工知能は、コンピュータやロボットなどの機械システムが人間と同じように考えられるようにします。
人工知能にタスクを与えると、周囲の環境から情報を取得して分析し、適切な答えを選択します。間違った場合は、次回から良い結果が得られるよう代替案を学習します。
人工知能は、機械学習や自然言語処理を含む幅広い技術を総称する用語で、今日ではスマートフォンや家電製品はもちろん、自動運転車や産業製造、医療に至るまで様々な分野で活用されています。 これだけにとどまりません。 人工知能は、私たちの生活のいたるところに存在します。
人工知能は、人間の知的行動をどのように機械システムに適用できるかを研究するコンピュータサイエンスの一分野です。 つまり人工知能は、コンピュータやロボットなどの機械システムが人間と同じように考えられるようにします。
人工知能にタスクを与えると、周囲の環境から情報を取得して分析し、適切な答えを選択します。間違った場合は、次回から良い結果が得られるよう代替案を学習します。
人工知能は、機械学習や自然言語処理を含む幅広い技術を総称する用語で、今日ではスマートフォンや家電製品はもちろん、自動運転車や産業製造、医療に至るまで様々な分野で活用されています。 これだけにとどまりません。 人工知能は、私たちの生活のいたるところに存在します。
人工知能は、人間の知的行動をどのように機械システムに適用できるかを研究するコンピュータサイエンスの一分野です。 つまり人工知能は、コンピュータやロボットなどの機械システムが人間と同じように考えられるようにします。
人工知能にタスクを与えると、周囲の環境から情報を取得して分析し、適切な答えを選択します。間違った場合は、次回から良い結果が得られるよう代替案を学習します。
人工知能は、機械学習や自然言語処理を含む幅広い技術を総称する用語で、今日ではスマートフォンや家電製品はもちろん、自動運転車や産業製造、医療に至るまで様々な分野で活用されています。 これだけにとどまりません。 人工知能は、私たちの生活のいたるところに存在します。
人工知能は、人と同じように周囲の環境や物事を認識することができます。 現在、急速に発展している2つの分野は、画像認識と音声認識です。
画像認識システムは、物や顔の表情だけでなく、その背後にある脈絡やニュアンスも迅速に認識できるように進化しています。これらの認識能力を活用すると、まったく新しいとてもリアルな画像を作成することもできます。
音声認識システムは、ディープラーニングを活用し、数十億の単語だけでなく、複雑なフレーズや文章構造を分析することができます。 この機能により、AIアシスタントサービスはユーザーの命令を理解し、それに応答することができます。
人工知能は、人と同じように周囲の環境や物事を認識することができます。 現在、急速に発展している2つの分野は、画像認識と音声認識です。
画像認識システムは、物や顔の表情だけでなく、その背後にある脈絡やニュアンスも迅速に認識できるように進化しています。これらの認識能力を活用すると、まったく新しいとてもリアルな画像を作成することもできます。
音声認識システムは、ディープラーニングを活用し、数十億の単語だけでなく、複雑なフレーズや文章構造を分析することができます。 この機能により、AIアシスタントサービスはユーザーの命令を理解し、それに応答することができます。
人工知能は、人と同じように周囲の環境や物事を認識することができます。 現在、急速に発展している2つの分野は、画像認識と音声認識です。
画像認識システムは、物や顔の表情だけでなく、その背後にある脈絡やニュアンスも迅速に認識できるように進化しています。これらの認識能力を活用すると、まったく新しいとてもリアルな画像を作成することもできます。
音声認識システムは、ディープラーニングを活用し、数十億の単語だけでなく、複雑なフレーズや文章構造を分析することができます。 この機能により、AIアシスタントサービスはユーザーの命令を理解し、それに応答することができます。
デバイスが自ら考えるには、機械学習という概念が必要です。
機械学習は、時間の経過とともに精度を向上できるようデータから学習できるアプリケーションデバイスの構築に焦点を当てた、AIのサブコンセプトです。コンピュータが特定のタスクを実行するようにプログラミングするのではなく、データのパターンを識別し、自らが信頼できる決定を下すようにします。
デバイスが自ら考えるには、機械学習という概念が必要です。
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デバイスが自ら考えるには、機械学習という概念が必要です。
機械学習は、時間の経過とともに精度を向上できるようデータから学習できるアプリケーションデバイスの構築に焦点を当てた、AIのサブコンセプトです。コンピュータが特定のタスクを実行するようにプログラミングするのではなく、データのパターンを識別し、自らが信頼できる決定を下すようにします。
特定の思考に基づいて新しい判断や結論を導き出す推論能力を利用し、人工知能が既存のデータや結果に基づき新しい判断を下すようにします。
ディープラーニングをベースに人間のようにより柔軟に考えられるようになり、認識した対象との相対的関係についても判断することができます。 これらの能力は、単純な仕事から芸術的な創造に至るまで、私たちの生活を取り巻くさまざまな分野に新しい体験を提供します。
最近話題になっている超巨大人工知能も、この推論能力によって進化しています。 生成系AI(Generative AI)モデルは、プログラミングされたコマンドに依存して結果を出力していた初期の人工知能モデルとは異なり、大容量データの学習に基づいて与えられる状況と命令に対する推論を結果として生成します。
特定の思考に基づいて新しい判断や結論を導き出す推論能力を利用し、人工知能が既存のデータや結果に基づき新しい判断を下すようにします。
ディープラーニングをベースに人間のようにより柔軟に考えられるようになり、認識した対象との相対的関係についても判断することができます。 これらの能力は、単純な仕事から芸術的な創造に至るまで、私たちの生活を取り巻くさまざまな分野に新しい体験を提供します。
最近話題になっている超巨大人工知能も、この推論能力によって進化しています。 生成系AI(Generative AI)モデルは、プログラミングされたコマンドに依存して結果を出力していた初期の人工知能モデルとは異なり、大容量データの学習に基づいて与えられる状況と命令に対する推論を結果として生成します。
特定の思考に基づいて新しい判断や結論を導き出す推論能力を利用し、人工知能が既存のデータや結果に基づき新しい判断を下すようにします。
ディープラーニングをベースに人間のようにより柔軟に考えられるようになり、認識した対象との相対的関係についても判断することができます。 これらの能力は、単純な仕事から芸術的な創造に至るまで、私たちの生活を取り巻くさまざまな分野に新しい体験を提供します。
最近話題になっている超巨大人工知能も、この推論能力によって進化しています。 生成系AI(Generative AI)モデルは、プログラミングされたコマンドに依存して結果を出力していた初期の人工知能モデルとは異なり、大容量データの学習に基づいて与えられる状況と命令に対する推論を結果として生成します。
人は意思決定を行う際、即時の影響だけでなく、今後への影響も考慮します。 時には、最善の結果がすぐに出なくても、長期的に考えてより多くの利益をもたらす選択をすることもあります。
今日の多くの超巨大人工知能システムには、このような判断ができるように訓練されています。 問題をより大きな観点から把握し、最終目標を達成できる最も高い可能性を見つけるために、それぞれのオプションに対する結果まで想像します。
人は意思決定を行う際、即時の影響だけでなく、今後への影響も考慮します。 時には、最善の結果がすぐに出なくても、長期的に考えてより多くの利益をもたらす選択をすることもあります。
今日の多くの超巨大人工知能システムには、このような判断ができるように訓練されています。 問題をより大きな観点から把握し、最終目標を達成できる最も高い可能性を見つけるために、それぞれのオプションに対する結果まで想像します。
人は意思決定を行う際、即時の影響だけでなく、今後への影響も考慮します。 時には、最善の結果がすぐに出なくても、長期的に考えてより多くの利益をもたらす選択をすることもあります。
今日の多くの超巨大人工知能システムには、このような判断ができるように訓練されています。 問題をより大きな観点から把握し、最終目標を達成できる最も高い可能性を見つけるために、それぞれのオプションに対する結果まで想像します。
機械学習はAIに複雑なデータを分析させて、自動的に将来のアクションを予想させるプロセスです。データにラベルを付けて分類し、データセットのパターンを特定することでマシンが素早く正確な意思決定をできる能力が得られます。
人や動物が試行錯誤しながら学習するのに似た強化学習方法を使用すると、マシンとデバイスは明示的なプログラミングなしでその機能を独立して拡張できます。合わせて、これらのプロセスはすべてのAI対応機能と機能性の基盤を形成します。
機械学習はAIに複雑なデータを分析させて、自動的に将来のアクションを予想させるプロセスです。データにラベルを付けて分類し、データセットのパターンを特定することでマシンが素早く正確な意思決定をできる能力が得られます。
人や動物が試行錯誤しながら学習するのに似た強化学習方法を使用すると、マシンとデバイスは明示的なプログラミングなしでその機能を独立して拡張できます。合わせて、これらのプロセスはすべてのAI対応機能と機能性の基盤を形成します。
機械学習はAIに複雑なデータを分析させて、自動的に将来のアクションを予想させるプロセスです。データにラベルを付けて分類し、データセットのパターンを特定することでマシンが素早く正確な意思決定をできる能力が得られます。
人や動物が試行錯誤しながら学習するのに似た強化学習方法を使用すると、マシンとデバイスは明示的なプログラミングなしでその機能を独立して拡張できます。合わせて、これらのプロセスはすべてのAI対応機能と機能性の基盤を形成します。
機械は、ディープラーニングのおかげで、驚くべき精度で画像などの入力データを分析し認識することができます。
これは、私たちの脳と同様の方法でデータを処理し学習できる相互接続されたアルゴリズム層、すなわちニューロンで構成される人工ニューラルネットワーク(ANN、Artificial Neural Network)を通じて可能となります。
ディープニューラルネットワーク(DNN、Deep Neural Network)とは、入力と出力の間に複数の層のある人工ニューラルネットワークで、入力と出力の間に人間の脳のように複雑に連結したさまざまなニューロン層を通じて機能します。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN、Convolution Neural Network)は、一般的に画像や音声、自然言語を処理するデータパターンを識別するために使用されます。
機械は、ディープラーニングのおかげで、驚くべき精度で画像などの入力データを分析し認識することができます。
これは、私たちの脳と同様の方法でデータを処理し学習できる相互接続されたアルゴリズム層、すなわちニューロンで構成される人工ニューラルネットワーク(ANN、Artificial Neural Network)を通じて可能となります。
ディープニューラルネットワーク(DNN、Deep Neural Network)とは、入力と出力の間に複数の層のある人工ニューラルネットワークで、入力と出力の間に人間の脳のように複雑に連結したさまざまなニューロン層を通じて機能します。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN、Convolution Neural Network)は、一般的に画像や音声、自然言語を処理するデータパターンを識別するために使用されます。
機械は、ディープラーニングのおかげで、驚くべき精度で画像などの入力データを分析し認識することができます。
これは、私たちの脳と同様の方法でデータを処理し学習できる相互接続されたアルゴリズム層、すなわちニューロンで構成される人工ニューラルネットワーク(ANN、Artificial Neural Network)を通じて可能となります。
ディープニューラルネットワーク(DNN、Deep Neural Network)とは、入力と出力の間に複数の層のある人工ニューラルネットワークで、入力と出力の間に人間の脳のように複雑に連結したさまざまなニューロン層を通じて機能します。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN、Convolution Neural Network)は、一般的に画像や音声、自然言語を処理するデータパターンを識別するために使用されます。
人工知能の最も興味深いアプリケーションの1つは、従来の技術では処理できないほど大きく複雑なビッグデータを処理することです。 さまざまな産業分野で人工知能の導入に拍車をかけているのは、これらのデータ分析を通じて意思決定に必要な重要な洞察が可能だからです。
かつてない速さで情報を迅速にスクリーニングし分析する機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はデータに隠された洞察をより簡単に発見し活用することができます。
人工知能の最も興味深いアプリケーションの1つは、従来の技術では処理できないほど大きく複雑なビッグデータを処理することです。 さまざまな産業分野で人工知能の導入に拍車をかけているのは、これらのデータ分析を通じて意思決定に必要な重要な洞察が可能だからです。
かつてない速さで情報を迅速にスクリーニングし分析する機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はデータに隠された洞察をより簡単に発見し活用することができます。
人工知能の最も興味深いアプリケーションの1つは、従来の技術では処理できないほど大きく複雑なビッグデータを処理することです。 さまざまな産業分野で人工知能の導入に拍車をかけているのは、これらのデータ分析を通じて意思決定に必要な重要な洞察が可能だからです。
かつてない速さで情報を迅速にスクリーニングし分析する機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はデータに隠された洞察をより簡単に発見し活用することができます。
人工知能をさらに進化させるためには、それに見合ったレベルのコンピューティングインフラストラクチャ、つまり高性能計算(HPC、high-performance computing)の開発が不可欠です。 HPCは、高性能データ分析や機械学習モデルのトレーニングなど、大量のデータを多面的に使用するために活用されています。
HPCはノードとして知られるコンピューティングサーバーとともに並列計算を実現し、最先端の大規模アプリケーションを迅速かつ確実に実行できるようにします。 これらのパフォーマンスと効率性は、指数関数的に増加するデータ処理を可能にする人工知能の進化に不可欠です。
人工知能をさらに進化させるためには、それに見合ったレベルのコンピューティングインフラストラクチャ、つまり高性能計算(HPC、high-performance computing)の開発が不可欠です。 HPCは、高性能データ分析や機械学習モデルのトレーニングなど、大量のデータを多面的に使用するために活用されています。
HPCはノードとして知られるコンピューティングサーバーとともに並列計算を実現し、最先端の大規模アプリケーションを迅速かつ確実に実行できるようにします。 これらのパフォーマンスと効率性は、指数関数的に増加するデータ処理を可能にする人工知能の進化に不可欠です。
人工知能をさらに進化させるためには、それに見合ったレベルのコンピューティングインフラストラクチャ、つまり高性能計算(HPC、high-performance computing)の開発が不可欠です。 HPCは、高性能データ分析や機械学習モデルのトレーニングなど、大量のデータを多面的に使用するために活用されています。
HPCはノードとして知られるコンピューティングサーバーとともに並列計算を実現し、最先端の大規模アプリケーションを迅速かつ確実に実行できるようにします。 これらのパフォーマンスと効率性は、指数関数的に増加するデータ処理を可能にする人工知能の進化に不可欠です。
オンデバイス(On-device)AIの開発は、人工知能サービスをより迅速かつ効率的に提供する上で重要な役割を果たします。 人工知能アルゴリズムとハードウェアおよびソフトウェアの急速な進歩により、人工知能サービスをクラウドからデバイスの内部に移動できるようになりました。これにより、モバイルデバイスや家電製品、自動車などで利用される人工知能サービスにおいて、安定性、プライバシー、性能など多くの利点が得られます。
オンデバイスAIは、ネットワーク依存度を下げ、クラウドよりも速く、バイオメトリクス認証などの機密データを安全に活用することができます。
オンデバイス(On-device)AIの開発は、人工知能サービスをより迅速かつ効率的に提供する上で重要な役割を果たします。 人工知能アルゴリズムとハードウェアおよびソフトウェアの急速な進歩により、人工知能サービスをクラウドからデバイスの内部に移動できるようになりました。これにより、モバイルデバイスや家電製品、自動車などで利用される人工知能サービスにおいて、安定性、プライバシー、性能など多くの利点が得られます。
オンデバイスAIは、ネットワーク依存度を下げ、クラウドよりも速く、バイオメトリクス認証などの機密データを安全に活用することができます。
オンデバイス(On-device)AIの開発は、人工知能サービスをより迅速かつ効率的に提供する上で重要な役割を果たします。 人工知能アルゴリズムとハードウェアおよびソフトウェアの急速な進歩により、人工知能サービスをクラウドからデバイスの内部に移動できるようになりました。これにより、モバイルデバイスや家電製品、自動車などで利用される人工知能サービスにおいて、安定性、プライバシー、性能など多くの利点が得られます。
オンデバイスAIは、ネットワーク依存度を下げ、クラウドよりも速く、バイオメトリクス認証などの機密データを安全に活用することができます。
超高速処理、超高信頼性、超高度データセキュリティの実現に加えて、オンデバイスAIは私たちがモバイルデバイスを利用する方法を進化させます。
たとえば、AI機能を搭載したカメラは、すでにその高度な画像処理によって画像を最適化し、より正確な顔認識でバイオメトリックセキュリティを強化します。仮想現実と拡張現実体験も、AI処理がモバイルデバイスに実装されている場合は、より没入型かつインタラクティブになります。また、自然言語処理および音声認識などの生活機能を移動してクラウドから離すことで、仮想アシスタントをよりスマートで便利にします。
超高速処理、超高信頼性、超高度データセキュリティの実現に加えて、オンデバイスAIは私たちがモバイルデバイスを利用する方法を進化させます。
たとえば、AI機能を搭載したカメラは、すでにその高度な画像処理によって画像を最適化し、より正確な顔認識でバイオメトリックセキュリティを強化します。仮想現実と拡張現実体験も、AI処理がモバイルデバイスに実装されている場合は、より没入型かつインタラクティブになります。また、自然言語処理および音声認識などの生活機能を移動してクラウドから離すことで、仮想アシスタントをよりスマートで便利にします。
超高速処理、超高信頼性、超高度データセキュリティの実現に加えて、オンデバイスAIは私たちがモバイルデバイスを利用する方法を進化させます。
たとえば、AI機能を搭載したカメラは、すでにその高度な画像処理によって画像を最適化し、より正確な顔認識でバイオメトリックセキュリティを強化します。仮想現実と拡張現実体験も、AI処理がモバイルデバイスに実装されている場合は、より没入型かつインタラクティブになります。また、自然言語処理および音声認識などの生活機能を移動してクラウドから離すことで、仮想アシスタントをよりスマートで便利にします。
AIサービスおよびテクノロジーの進化は、高パフォーマンスコンピューティング(HPC)のアプリケーションの限界を克服します。
リアルタイムで大量のデータを処理するライブストリーミングなどのアプリケーションは、超高速、HPC機能が搭載されたITインフラストラクチャにより、鮮明かつクリアなコンテンツを実現します。HPCクラスタも効率性向上はコンピューティングサーバーとストレージ間の迅速なデータ転送を促進します。
さらに、クラスタアーキテクチャは管理リソースがより効率的になるのでHPCのサポートに関連するコストは下がり企業のTCO (総所有コスト)も下がります。
AIサービスおよびテクノロジーの進化は、高パフォーマンスコンピューティング(HPC)のアプリケーションの限界を克服します。
リアルタイムで大量のデータを処理するライブストリーミングなどのアプリケーションは、超高速、HPC機能が搭載されたITインフラストラクチャにより、鮮明かつクリアなコンテンツを実現します。HPCクラスタも効率性向上はコンピューティングサーバーとストレージ間の迅速なデータ転送を促進します。
さらに、クラスタアーキテクチャは管理リソースがより効率的になるのでHPCのサポートに関連するコストは下がり企業のTCO (総所有コスト)も下がります。
AIサービスおよびテクノロジーの進化は、高パフォーマンスコンピューティング(HPC)のアプリケーションの限界を克服します。
リアルタイムで大量のデータを処理するライブストリーミングなどのアプリケーションは、超高速、HPC機能が搭載されたITインフラストラクチャにより、鮮明かつクリアなコンテンツを実現します。HPCクラスタも効率性向上はコンピューティングサーバーとストレージ間の迅速なデータ転送を促進します。
さらに、クラスタアーキテクチャは管理リソースがより効率的になるのでHPCのサポートに関連するコストは下がり企業のTCO (総所有コスト)も下がります。
AIは自動運転車の開発への道を開いたばかりではなく、通勤をより安全で効率的にするための鍵も握っています。
接続された車両は、さまざまな機能がある中で、
1) 運転者が気づく前に潜在的な危険を検知し、事故を避けるためにハンドルを制御、
2) 故障の防止に役立つクリティカルなコンポーネントを監視、
3) 運転者の脇見や眠気運転を検知するために、数十～数百のセンサーを使用し運転者の視線と頭の位置を監視。
イノベーションの推進
AIは自動運転車の開発への道を開いたばかりではなく、通勤をより安全で効率的にするための鍵も握っています。
接続された車両は、さまざまな機能がある中で、
1) 運転者が気づく前に潜在的な危険を検知し、事故を避けるためにハンドルを制御、
2) 故障の防止に役立つクリティカルなコンポーネントを監視、
3) 運転者の脇見や眠気運転を検知するために、数十～数百のセンサーを使用し運転者の視線と頭の位置を監視。
イノベーションの推進
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接続された車両は、さまざまな機能がある中で、
1) 運転者が気づく前に潜在的な危険を検知し、事故を避けるためにハンドルを制御、
2) 故障の防止に役立つクリティカルなコンポーネントを監視、
3) 運転者の脇見や眠気運転を検知するために、数十～数百のセンサーを使用し運転者の視線と頭の位置を監視。
イノベーションの推進
スマートTVにAIを実装することで、お好みのエンターテインメントを楽しむ方法が変わります。
サムスン電子などは、AIを使用してユーザーによりパーソナライズされたコンテンツを推奨し、簡単な音声コマンドでTVを制御できるようにしています。さらに、サムスン電子の最新のモデルでは、機械学習を使用して最も没入型の高い解像度で好きなコンテンツをお楽しみいただけるようにしています：8K。ビルトインAIプロセッサはあらゆる種類のコンテンツを明瞭な8Kへアップスケールし、ユーザーの視聴体験を次のレベルへ移行しています。
スマートTVにAIを実装することで、お好みのエンターテインメントを楽しむ方法が変わります。
サムスン電子などは、AIを使用してユーザーによりパーソナライズされたコンテンツを推奨し、簡単な音声コマンドでTVを制御できるようにしています。さらに、サムスン電子の最新のモデルでは、機械学習を使用して最も没入型の高い解像度で好きなコンテンツをお楽しみいただけるようにしています：8K。ビルトインAIプロセッサはあらゆる種類のコンテンツを明瞭な8Kへアップスケールし、ユーザーの視聴体験を次のレベルへ移行しています。
スマートTVにAIを実装することで、お好みのエンターテインメントを楽しむ方法が変わります。
サムスン電子などは、AIを使用してユーザーによりパーソナライズされたコンテンツを推奨し、簡単な音声コマンドでTVを制御できるようにしています。さらに、サムスン電子の最新のモデルでは、機械学習を使用して最も没入型の高い解像度で好きなコンテンツをお楽しみいただけるようにしています：8K。ビルトインAIプロセッサはあらゆる種類のコンテンツを明瞭な8Kへアップスケールし、ユーザーの視聴体験を次のレベルへ移行しています。
人工知能、データセンター、ハイパーコネクテッド(超接続)、メタバス…これらはデジタル転換期の時代に私たちの生活をを絶えず変化させている主要なプラットフォームです。
過去のパソコンやスマートフォンがそうだったように。 これらの新しいプラットフォームの成長を見ると、それらの成長と半導体技術の進歩が密接に関連していることがわかります。 一方が進化すると、もう一方も進化し、新たな開発を引き起こし、次の革新の必要性を生み出します。
サムスンは、幅広い先端半導体製品と技術を通じ、様々なアプリケーションでより進化した人工知能に出会えるよう、その基盤を築いています。
世界中が熱狂している生成系AIと同レベルの超巨大AIを実現するためには、膨大な大量データを高速で処理する必要があり、既存のコンピューティング構造では限界があり、新しいパラダイムのメモリ技術が絶対に必要です。
HBM-PIM(Processing-In-Memory)は、超高速メモリであるHBM(High Bandwidth Memory)が演算機能の一部を担うよう設計することで、CPU中心の中央演算処理過程を分権型に変えた製品です。 CPUのみ演算を担当する既存のアーキテクチャを変更し、一部の演算をメモリ上で行うことで、データ処理全体を飛躍的に向上できる次世代メモリ技術とされています。
生成型AIに使用される言語モデルの場合、PIM を適用することで、すべての計算機能の80% 以上を高速化できると推定されています。 HBM-PIMを適用して性能改善効果を算出した結果、HBMを使用したGPUアクセラレータを活用した場合に比べて、AIモデルの性能が約3.4倍以上向上することが確認されました。
CXL-PNM(Processing-Near-Memory)も前述のHBM-PIMと同様に、メモリ半導体に演算機能を搭載した技術で、演算機能をメモリの隣に位置させ、CPUとメモリ間のデータ移動を減少させることでボトルネック現象を削減し、CPUの演算処理機能を最大化する役割を果たします。
CXLベースのPNMソリューションは、メモリ容量を簡単に追加できるCXLインタフェースを活用し、従来のGPUアクセラレーターに比べて4倍の容量を提供できます。 さまざまな顧客ニーズに合ったAIモデルを一度に処理するのに適しており、超巨大AI言語モデルにも使用できます。 また、PCIeインターフェースを使用したアクセラレーターと比較すると、AIモデルの読み込み速度も2倍以上速くなります。
サムスン電子は、HBM-PIM、CXL-PNMソリューションをはじめ、これをサポートするソフトウェアと実行方法、性能評価環境などをオープンソースで公開し、AIメモリエコシステムの拡張に向けた取り組みを続けています。
エクシノスプロセッサは、より強力で効率的なオンデバイスAIのための先端ニューラルプロセッシングユニット(NPU)を搭載し、LPDDR5などのメモリソリューションは、AIシステムの実装に必要な高性能処理に最適化されています。
人工知能、データセンター、ハイパーコネクテッド(超接続)、メタバス…これらはデジタル転換期の時代に私たちの生活をを絶えず変化させている主要なプラットフォームです。
過去のパソコンやスマートフォンがそうだったように。 これらの新しいプラットフォームの成長を見ると、それらの成長と半導体技術の進歩が密接に関連していることがわかります。 一方が進化すると、もう一方も進化し、新たな開発を引き起こし、次の革新の必要性を生み出します。
サムスンは、幅広い先端半導体製品と技術を通じ、様々なアプリケーションでより進化した人工知能に出会えるよう、その基盤を築いています。
世界中が熱狂している生成系AIと同レベルの超巨大AIを実現するためには、膨大な大量データを高速で処理する必要があり、既存のコンピューティング構造では限界があり、新しいパラダイムのメモリ技術が絶対に必要です。
HBM-PIM(Processing-In-Memory)は、超高速メモリであるHBM(High Bandwidth Memory)が演算機能の一部を担うよう設計することで、CPU中心の中央演算処理過程を分権型に変えた製品です。 CPUのみ演算を担当する既存のアーキテクチャを変更し、一部の演算をメモリ上で行うことで、データ処理全体を飛躍的に向上できる次世代メモリ技術とされています。
生成型AIに使用される言語モデルの場合、PIM を適用することで、すべての計算機能の80% 以上を高速化できると推定されています。 HBM-PIMを適用して性能改善効果を算出した結果、HBMを使用したGPUアクセラレータを活用した場合に比べて、AIモデルの性能が約3.4倍以上向上することが確認されました。
CXL-PNM(Processing-Near-Memory)も前述のHBM-PIMと同様に、メモリ半導体に演算機能を搭載した技術で、演算機能をメモリの隣に位置させ、CPUとメモリ間のデータ移動を減少させることでボトルネック現象を削減し、CPUの演算処理機能を最大化する役割を果たします。
CXLベースのPNMソリューションは、メモリ容量を簡単に追加できるCXLインタフェースを活用し、従来のGPUアクセラレーターに比べて4倍の容量を提供できます。 さまざまな顧客ニーズに合ったAIモデルを一度に処理するのに適しており、超巨大AI言語モデルにも使用できます。 また、PCIeインターフェースを使用したアクセラレーターと比較すると、AIモデルの読み込み速度も2倍以上速くなります。
サムスン電子は、HBM-PIM、CXL-PNMソリューションをはじめ、これをサポートするソフトウェアと実行方法、性能評価環境などをオープンソースで公開し、AIメモリエコシステムの拡張に向けた取り組みを続けています。
エクシノスプロセッサは、より強力で効率的なオンデバイスAIのための先端ニューラルプロセッシングユニット(NPU)を搭載し、LPDDR5などのメモリソリューションは、AIシステムの実装に必要な高性能処理に最適化されています。
人工知能、データセンター、ハイパーコネクテッド(超接続)、メタバス…これらはデジタル転換期の時代に私たちの生活をを絶えず変化させている主要なプラットフォームです。
過去のパソコンやスマートフォンがそうだったように。 これらの新しいプラットフォームの成長を見ると、それらの成長と半導体技術の進歩が密接に関連していることがわかります。 一方が進化すると、もう一方も進化し、新たな開発を引き起こし、次の革新の必要性を生み出します。
サムスンは、幅広い先端半導体製品と技術を通じ、様々なアプリケーションでより進化した人工知能に出会えるよう、その基盤を築いています。
世界中が熱狂している生成系AIと同レベルの超巨大AIを実現するためには、膨大な大量データを高速で処理する必要があり、既存のコンピューティング構造では限界があり、新しいパラダイムのメモリ技術が絶対に必要です。
HBM-PIM(Processing-In-Memory)は、超高速メモリであるHBM(High Bandwidth Memory)が演算機能の一部を担うよう設計することで、CPU中心の中央演算処理過程を分権型に変えた製品です。 CPUのみ演算を担当する既存のアーキテクチャを変更し、一部の演算をメモリ上で行うことで、データ処理全体を飛躍的に向上できる次世代メモリ技術とされています。
生成型AIに使用される言語モデルの場合、PIM を適用することで、すべての計算機能の80% 以上を高速化できると推定されています。 HBM-PIMを適用して性能改善効果を算出した結果、HBMを使用したGPUアクセラレータを活用した場合に比べて、AIモデルの性能が約3.4倍以上向上することが確認されました。
CXL-PNM(Processing-Near-Memory)も前述のHBM-PIMと同様に、メモリ半導体に演算機能を搭載した技術で、演算機能をメモリの隣に位置させ、CPUとメモリ間のデータ移動を減少させることでボトルネック現象を削減し、CPUの演算処理機能を最大化する役割を果たします。
CXLベースのPNMソリューションは、メモリ容量を簡単に追加できるCXLインタフェースを活用し、従来のGPUアクセラレーターに比べて4倍の容量を提供できます。 さまざまな顧客ニーズに合ったAIモデルを一度に処理するのに適しており、超巨大AI言語モデルにも使用できます。 また、PCIeインターフェースを使用したアクセラレーターと比較すると、AIモデルの読み込み速度も2倍以上速くなります。
サムスン電子は、HBM-PIM、CXL-PNMソリューションをはじめ、これをサポートするソフトウェアと実行方法、性能評価環境などをオープンソースで公開し、AIメモリエコシステムの拡張に向けた取り組みを続けています。
エクシノスプロセッサは、より強力で効率的なオンデバイスAIのための先端ニューラルプロセッシングユニット(NPU)を搭載し、LPDDR5などのメモリソリューションは、AIシステムの実装に必要な高性能処理に最適化されています。
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