2024年のPCで最も重要な要素の一つはAIです。
2023年末に提供が始まったIntelのCore UltraのようにNPUを搭載したPCの提供が本格化し、MicrosoftのCopilotのようにAIを使ったサービスの提供が多数始まることから、AIの利用が快適に出来るAI PCが注目されることが予想されています。
2023年時点では、ほとんどのAI機能はクラウド側で処理されています。
何のAI機能を使うかによりますが、PCの内部でAIの処理が出来れば、データをクラウドに送る必要が無くセキュリティ的にも問題が無い、インターネットに接続していなくても利用出来るなどの利点があります。
AI PCの定義は各社異なっていますが、おおむねIntelのCore Ultra、AMDのRyzen 8040シリーズのようなNPUが搭載されている製品を採用したPCがAI PCになるようです。2024年後半にはようやくPC向けに本格的なARM系SoCのSnapdragon X Eliteが登場しますが、これにもNPUが搭載されています。
それ以外にも、NVIDIAのGeForce RTXシリーズなどを搭載している製品もAI PCと呼ぶ事があります。
そもそも、PCのAI機能の多くは、AIの中の機械学習の中のディープラーニングの、推論を高速にする機能です。ディープラニングは学習(Learning)と推論(Inference)があります。学習はクラウドで大量のデータから行うのが一般的です。AI PCで可能なのが推論です。学習結果から推論を行い、何らかのAIの成果をだします。その中で2023年に大きな話題になったのが生成AI(Gen AI: Generative AI)です。
2024年初旬現在でNPUを使った例としてよくあるのが、オンライン会議などで使用する、Webカメラの背景処理、音声のノイズ処理などになります。
これらの処理はNPUを搭載していない製品でも可能で、NPU自体は必須では無くAI PCで無くても可能な機能です。NPUを使う事による利点は、CPUでのこの処理をNPUにオフロード出来ることです。
今後、NPUを活用した機能は他にも使えるようになると思われますが、2024年初旬現在でNPUがそれ以外に使える機能はあまりありません。Stable Diffusionなどでの画像作成も可能ですが、このような利用例はあまり多くはありません。
NPUの利用で重要なのが、CPU各社のAI関連ソフトウェアです。
Intelの場合はOpenVINO、AMDはRyzen AI Softwareなどのツールがあります。ソフトウェア開発者はこれらのツールを利用することで、CPUなどの細かな事を配慮せずにシンプルなコードで、CPU、GPU、NPUなどを最大限利用出来るようになっています。
一般的にこのような物がない場合は、開発者はそれぞれのCPU、NPU向けに個別に最適化したコードを書かなければいけませんが、このツールに対応できるコードさえ書けば、そのツールで対応できる環境に最適化したコードが出力されます。
そのため、このようなツールが提供され、そのコードを使う事で、AI機能が最大限利用出来る状態になっていればいるほど、AI PCの性能を最大限発揮できることになります。
また、AI PCのハードウェアとしての性能も注目されます。
一般的なノートパソコンは65WのACアダプターで動作し、バッテリー駆動時はもっと低い電力で駆動しますが、この電力のAI性能がどうなっているかが重要になります。
デスクトップのNVIDIAのハイエンドなGeForce RTXの場合、AIの性能を示すTOPS値で500 TOPSを超えますが、Intel Core Ultraなどはシステム全体でその1/10程度しかありません。デスクトップのハイエンドGeFroce RTXはそれだけで300W程度の電力を必要とするので、対電力あたりのTOPSで比較するとそこまでの性能差はありません。
しかし、システム全体のTOPS値でAI性能はある程度わかるので、実際にAIがどの程度快適に使えるかも、実際にAIサービスがPCで動作するようになると注目されるようになるでしょう。
2024年は、ハードウェアとしてAI PCの登場、クライアントサイドでのAIサービスの登場が期待されます。さらに、それらのAI機能がどの程度快適に動作するのか、そのAI機能が実用になるのか含めて、関連動向を注目しておくとおもしろいと思います。
