Intel社は深層学習の高速化を狙った次世代メニーコアチップ「Knights Mill」を2017年に出荷する計画。（画像：米Intel社）
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人工知能（AI）の処理を高速に実行できるハードウエアの開発が、にわかに活発になってきた。製品化計画や先行メーカーの買収、研究開発の事例が相次ぎ浮上している。
現在のAIブームの火付け役であるディープラーニング（深層学習）技術では、膨大なデータを使った学習や、学習済みのディープ・ニューラル・ネットワーク（DNN）による推論の実行に、GPUを組み込んだサーバー機を使うことが多い。深層学習向けGPUで強い米NVIDIA社を追って、米Intel社をはじめとする多くのメーカーが、あの手この手で挑む格好である（図1）。どの方式が優勢かは現状では不透明で、AI向けの標準プロセッサーを巡る戦いは当分続きそうだ。
図1 AIチップの開発がにわかに活発に
人工知能（AI）の学習や推論を高速かつ低消費電力で実行するチップの開発が進んでいる。ディープラーニング（深層学習）技術を使った学習や推論を、現在主流のGPUなどよりも効率良く実行することを狙ったFPGAや専用チップ、桁違いの低消費電力化を目指す脳型チップなどを手掛ける企業が増えてきた。
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