Intelは新プロセッサ「Intel Nervana Neural Network Processor for Inference」を発表した。AI用のこのチップはFacebookとの共同開発で、画像認識や画像分類の分野で重要な機能を果たすという。
Intelは2019年1月、人工知能(AI)ワークロード処理に特化したプロセッサ製品群を、新しいIntel AIチップで拡充すると発表した。新しいチップは、AIユーザー向けに推論を高速化できるように設計している。AI分野における推論は、ニューラルネットワークが学習データを基に、データを自動的に分類する機能を指している。
家電見本市「CES 2019」でIntelが発表した「Intel Nervana Neural Network Processor for Inference」(NNP-I)は、Intelの新しいCPUマイクロアーキテクチャ「Ice Lake」に基づき、10ナノメートルプロセスで製造している。Facebookと協力して開発されており、2019年後半にリリースする。
「これはわれわれにとって非常に大きな取り組みだ。われわれはXeonとCoreで成し遂げてきたことに加えて、この取り組みによってAIでも、新たな領域への進出を果たすことになる」。Intelの主席副社長兼データセンター事業本部長を務めるナビン・シャノイ氏は1月8日、CESでの基調講演の中でそう語った。XeonとCoreは、Intelの広く普及したプロセッサ製品ラインだ。
NNP-Iは推論の高速化に特化しており、AIワークフローを持つ企業の利用を想定している。このチップのベースは、Intelが2017年にリリースしたAIワークフロー処理に向いたプロセッサ製品ライン「Intel Nervanaニューラルネットワークプロセッサ」(NNP)だ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
AI技術は業務効率化などの恩恵をもたらす一方で、セキュリティやガバナンスに関する課題も顕在化している。本資料では、2025年版AIセキュリティレポートの結果を基に、AIの利用状況、リスク、セキュリティ対策などを多角的に解説する。
研究開発や設計支援など、製造業におけるAIのユースケースは多岐にわたる。企業の競争力を高めるため効果的にAIを活用するためには、ICTインフラ環境の高度化が不可欠であり、用途に合わせた最適なインフラのデザインが求められる。
ビジネスにおける生成AI活用が進む中、多くの企業がPoC(概念実証)から本番環境への移行に課題を抱えている実態が明らかになった。その解決策の1つである「AIプラットフォーム」の必要性や導入価値について解説する。
競合他社に差をつける手段として注目度が高い「生成AI」。ビジネスメリットの話題には事欠かないが、意外にも企業における生成AI活用度は低い。原因の1つが学習機会の欠如だ。生成AIを効果的に導入し、活用できる人材を育成するためには?
エンタープライズ向け生成AIの導入が進む中、期待した成果が得られていない企業もあり、システムの分断やROIの低下といったリスクも顕在化しつつある。このような課題を解消するためには、どのようなツールが求められるのだろうか。
GPU選定、なぜ迷走しがちなのか? スペック表では分からない“真の判断基準” (2025/8/4)
セキュアなオンプレ環境で企業の生成AI・RAG導入を支える理想的な基盤とは? (2025/7/31)
GPUサーバは買うべきか、借りるべきか――オンプレミス vs. クラウド徹底比較 (2025/7/7)
ドキュメントから「価値」を引き出す、Acrobat AIアシスタント活用術 (2025/3/28)
広がるIBM i の可能性 生成AIによる基幹システム活用の新たな技術的アプローチ (2025/3/28)
なぜクラウド全盛の今「メインフレーム」が再び脚光を浴びるのか
メインフレームを支える人材の高齢化が進み、企業の基幹IT運用に大きなリスクが迫っている。一方で、メインフレームは再評価の時を迎えている。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...