Intel が Microsoft の新しい AI PC の定義を共有し、AI PC アクセラレーション プログラムと Core Ultra Meteor Lake NUC を発表…

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AIの登場は、実績のあるPCプラットフォームに新たなハードウェアおよびソフトウェア機能を導入する絶好の機会をもたらしましたが、AI PCの定義は依然として曖昧です。Intel、AMD、Apple、そしてまもなくX Eliteチップを発表するQualcommなど、多くの企業が、標準的なCPUコアやGPUコアに加え、専用のAIアクセラレータを搭載したチップを搭載したチップを開発しています。しかし、AI PCの定義については、各社それぞれ独自の見解を持っています。

Microsoft と Intel が共同開発した新しい定義によると、AI PC には、Microsoft の Copilot をサポートする Neural Processing Unit (NPU)、CPU、GPU が搭載され、キーボードの右側にある 2 番目の Windows キーに代わる物理的な Copilot キーがキーボード上に直接搭載されるとされています。Copilot は、現在 Windows 11 の新しいバージョンに組み込まれている LLM を搭載した AI チャットボットです。現在はクラウドベースのサービスで動作しますが、Microsoft はパフォーマンスと応答性を向上させるためにローカル処理を有効にする予定であると報じられています。この定義は、Copilot キーなしで出荷されている既存の Meteor Lake および Ryzen ラップトップが実際には Microsoft の公式基準を満たしていないことを意味しますが、Microsoft の新しい定義によって、このキーがほぼ普遍的に採用されると予想されます。

IntelとMicrosoftは現在、共同開発したAI PCの定義を推進していますが、Intel自体はよりシンプルな定義を持っており、それぞれがAI固有のアクセラレーション機能を備えたCPU、GPU、NPUを必要とするとしています。Intelは、必要なコンピューティングの種類に基づいてこれら3つのユニット間でAIワークロードをシャッフルすることを想定しています。NPUは、写真、オーディオ、ビデオ処理などの低強度のAIワークロードに優れた電力効率を提供しながら、クラウドベースのサービスよりも高速な応答時間を実現し、バッテリー寿命とパフォーマンスを向上させるとともに、データをローカルマシンに保持することでデータのプライバシーを確​​保します。これにより、CPUとGPUは他のタスクに解放されます。GPUとCPUは、より負荷の高いAIタスクに介入しますが、複数のAIモデルを同時に実行すると比較的限られたNPUに負担をかける可能性があるため、これは必須です。必要に応じて、NPUとGPUはLLMを連携して実行することもできます。

AIモデルはメモリ容量と速度を貪欲に必要とします。前者はより大規模で正確なモデルを実現し、後者はより高いパフォーマンスを提供します。AIモデルには様々な形やサイズがあり、IntelはLLMを実行する際にメモリ容量が重要な課題となると述べています。一部のワークロードでは16GB、使用するモデルの種類によっては32GBが必要になる場合もあります。

当然のことながら、特にノートパソコンではコストがかなり上昇する可能性がありますが、Microsoftはまだ最小メモリ要件を定義づけていません。当然のことながら、OEMメーカーと様々な構成オプションについて協議を続けるでしょう。ワークステーションやエンタープライズ向け機器とコンシューマー向けハードウェアでは目標は異なりますが、エントリーレベルのAI搭載PCでは標準モデルよりも多くのDRAMが搭載されるようになると予想されます。ついに8GBノートパソコンに別れを告げることになるかもしれません。

IntelはAIによって多くの新機能が実現されると述べているが、AI導入はまだ初期段階にあるため、多くの新しいユースケースは未だ定義されていない。ユーザーデータに基づいてローカルでトレーニングされたチャットボットやパーソナルアシスタントは論理的な出発点であり、NVIDIAのChat with RTXやAMDのチャットボット代替機能は既に存在している。しかし、NPU上で動作するAIモデルは、PCに搭載されている既存のハードウェアやセンサ​​ーをより有効に活用することもできる。

例えば、視線検出機能とOLEDパネルの省電力機能を組み合わせることで、許容範囲内であればリフレッシュレートを下げたり、ユーザーがPCから離れると画面をオフにしたりすることでバッテリー寿命を延ばすことができます。ビデオ会議でも背景セグメンテーションなどの技術が活用されており、そのワークロードをCPUからNPUに移行することで最大2.5Wの電力を節約できます。これは大したことではないように思えるかもしれませんが、Intelによると、場合によってはバッテリー寿命が1時間延びる可能性があるとのことです。

その他の用途としては、視線補正、自動フレーミング、背景ぼかし、背景ノイズ低減、音声文字変換、会議メモ作成などが挙げられます。これらの機能の一部は、Zoom、Webex、Google Meetなどの企業からの直接的なサポートを受けて、NPU上で動作するように構築されています。企業はすでに、独自のコードベースから学習するコーディングアシスタントの開発に取り組んでおり、また、ユーザーデータで学習できる検索拡張生成（RAG）LLMを開発している企業もあります。RAG LLMは、検索クエリに回答するためのデータベースとして使用され、より具体的で正確な情報を提供します。

その他のワークロードには、Adobe Creative Cloudソフトウェアスイートに搭載されている機能のような、画像生成や音声・動画編集などがあります。セキュリティも大きな焦点であり、例えばAIを活用したフィッシング対策ソフトウェアはすでに開発中です。Intelのエンジニアは、動画検出を用いて手話をテキスト化するアプリケーションも開発しており、ユーザーに計り知れないメリットをもたらす、思いもよらないアプリケーションが数多く存在することを示しています。

Intel開発キットは、Core Ultra Meteor Lakeプロセッサを搭載したASUS NUC Pro 14で構成されていますが、Intelはまだ詳細な仕様を公開していません。ただし、システムは様々なフォームファクターで提供されることが分かっています。また、各システムには、起動に必要なソフトウェアスタック、プログラミングツール、コンパイラ、ドライバーがプリロードされています。

インストール済みのツールには、Cmake、Python、Open Vinoなどがあります。IntelはONNX、DirectML、WebNNもサポートしており、今後さらにサポートを拡大していく予定です。IntelのOpenVinoモデルズーには現在、280以上のオープンソースで最適化された事前学習済みモデルが登録されています。また、ONNX向けに173モデル、Hugging Face向けに150モデルが登録されており、最も人気のあるモデルは月間30万回以上ダウンロードされています。