NPU（Neural Processing Unit）が登場するまでは、汎用性の高いCPUと、画像処理に強いGPUが主流でした。AI技術の進化とともに、NPUが注目されるようになり、より効率的にAI処理が行えるようになりました。最近では、NPUを搭載したパソコンも登場し、さらに高速で省電力なAI処理が可能となっています。ICT市場調査コンサルティングのＭＭ総研によると、AIパソコンは今後5年間で急速に普及が進み、2028年度には法人向け年間出荷台数の3分の3に相当する525万代規模まで需要が拡大すると予想されています。（出典元：MM総研）
しかし、CPUやGPUと比較すると、NPUについて理解していない方は多いのではないでしょうか。そんな方のために、本記事では、NPUの基本、NPUとCPU・GPUの違い、そしておすすめのNPU搭載パソコンについて詳しく解説します。
NPUとは？
NPU（Neural Processing Unit）とは、ニューラルネットワーク（Neural Network）に特化した処理を高速に行うために設計されたプロセッサです。その名の通り、脳のニューロンをモデルにした処理方法に基づいており、機械学習やディープラーニングの基盤を支える重要な役割を果たします。
それではさっそく、NPUの由来や発展、特化と役割、CPUとGPUとの関係性についてご説明します。
NPUが注目される理由と発展
NPUが注目されるようになったのは、2010年代後半です。それまでは、汎用的なタスクをこなすCPUや、並列処理に強いGPUがAI処理にも使われていましたが、AI技術の進化に伴い、これらのプロセッサでは効率的に処理できないタスクが増えてきました。特に、機械学習やディープラーニングのような複雑で大量のデータを扱う処理においては、専用に設計されたデバイスの必要性が高まりました。そこで導入されたのがNPUです。
大きな話題となったのは、2010年代後半にAppleがiPhoneに「Neural Engine」と呼ばれるNPUを搭載したことです。それに続き、他のスマートフォンメーカーやハードウェア企業においてもNPUを搭載し始めました。
パソコンにNPUをいち早く取り入れた企業の一つがIntelです。Intelは、2023年に発表されたCore Ultraシリーズのプロセッサで、NPU（Neural Processing Unit）を初めて搭載しました。このプロセッサにより、顔認識、音声アシスタント、自然言語処理などのAIタスクが高速に実行され、リアルタイムでのAI処理が大幅にスムーズになりました。
AMDもまた、Ryzen 8000Gシリーズにおいて、AIアクセラレーション機能を強化したプロセッサを提供しています。このプロセッサは、AI処理を効率化するための専用回路を持ち、バッテリー駆動での効率的なAI処理が可能です。これにより、リアルタイム翻訳や映像・音声編集、字幕生成といったAIタスクをクラウドに依存せず、ローカルデバイスで実行できるようになりました。
NPUは何に特化している？
NPUはAI処理に特化しています。特化できる理由は、以下の通りです。
- ニューラルネットワークに最適化: NPUは、AIにおける膨大な行列計算や畳み込み演算を高速処理するための専用回路を持っており、特にニューラルネットワークの推論処理で優れた性能を発揮します。
- 並列処理に特化: NPUは大量のデータを同時に処理できる並列計算ユニットを備え、AIタスクに特化して並列処理が効率的に行えるよう設計されています。
- 効率的なメモリ管理: NPUはデータの読み書きが最適化され、AI処理に必要なメモリ操作が迅速に行われることで、全体的なパフォーマンスが向上します。
- 省電力で高効率: AIタスクに特化したNPUは、無駄な電力消費を抑え、モバイルデバイスでも長時間効率的にAI処理が可能です。
- リアルタイム処理: NPUは顔認識や音声認識など、リアルタイムでのAI処理において低遅延で応答できるよう最適化されています。
これらにより、リアルタイムの顔認識や音声認識（例：Siri、Google Assistant）や、低消費電力でのAI処理（例：スマートフォンやスマートウォッチ）、自動運転やリアルタイム制御（例：自動運転車やドローンなど）、高精度な画像処理・動画編集（例：複雑な画像処理など）が可能となりました。
NPUとGPUの違い
NPUを比較するにあたってもう一つ欠かせないものが、GPUです。GPU（Graphics Processing Unit）とは、グラフィックス処理を専門に行うプロセッサです。もともとは3Dグラフィックスやゲームの描画をスムーズにするために開発されました。
性能の違い
今度は、NPUとGPUについて、処理速度と消費電力がどのように違うのかご説明します。また、それに関連して、Core Ultraについてもご説明します。
処理速度
まずは、処理速度です。GPUは、もともとグラフィックス処理や映像レンダリングのために開発されたため、大規模な並列処理が得意です。AIのトレーニングや大規模データの処理において高いパフォーマンスを発揮しますが、特に推論タスクに関しては、効率が劣ることがあります。一方でNPUは、AI処理に特化した設計を持ち、特にニューラルネットワークの推論フェーズにおいて最適化されています。GPUと比べて、推論処理をリアルタイムで高速に実行できるため、顔認識や音声認識などのタスクで高い処理速度を発揮します。
消費電力
次に、電力効率です。GPUは、複雑な計算を大量に同時処理できる強力なユニットですが、消費電力が高いという特徴があります。特にAIモデルのトレーニングやビデオ編集などの処理で、多くの電力を消費します。NPUは、AIタスクに特化した専用設計により、電力効率が非常に高いです。これにより、スマートフォンなどのバッテリー駆動デバイスでも、長時間にわたって効率的にAIタスクを処理することができます。
NPUとCPUの違い
NPUを比較するにあたって欠かせないのがCPU（Central Processing Unit）です。この言葉を聴いたことのある人は多いでしょう。CPUと呼ばれ、中央処理装置として多くのPCに搭載されており、汎用的なタスクを処理するプロセッサです。
性能の違い
では、NPUとCPUについて、処理速度と消費電力がどのように違うのかご説明します。
処理速度
まずは、処理速度の違いです。NPUは、大量のデータを並列に処理する設計のため、顔認識や音声認識などリアルタイムのAI処理が高速に行えます。一方で、CPUは汎用的なタスクをこなすために設計されており、シングルスレッドの処理に優れています。アプリケーションの実行やOSの制御など、幅広いタスクに対応します。
消費電力
次に、電力効率です。NPUは、AIタスクに特化しているため、電力効率が非常に高いです。一方で、CPUは汎用的に設計されているため、消費電力が大きくなりがちです。特に、AI処理のような特定のタスクを行う際には、より多くの電力を消費し、効率が低下します。
さて、NPUとCPU・GPUの違いを表で見てみましょう。
ちなみに、CPUはクロック周波数 (GHz) 、GPUはCUDA/Streamプロセッサー数などの基準で性能を評価されますが、NPUにはTOPS (Tera Operations Per Second)という基準があります。これは、「そのシステムが1秒あたり何兆回の演算を実行できるか」というものです。たとえば、20TOPSであれば、1秒間に20超回の演算を実行できる力を持っている、ということです。
各メーカーがAIパソコンの性能の根拠を示す際に、このTOPSを基にすることがありますが、ある特定のタスクにフォーカスした値となっているかもしれません。しかしながら、判断材料のひとつになることは間違いないでしょう。
Core Ultraの性能
IntelのCore Ultraというキーワードは聴いたことがあるかもしれません。ここでは、Core UltraがどのようにNPUと関係しているかご説明します。
新しい技術
最新のCore Ultraプロセッサは、第14世代Intelプロセッサとして登場しています。すでにご説明した、CPU、GPU、NPUの三位一体となったシステムを提供することで、従来のプロセッサを超える性能となりました。さらに、電力効率が大幅に向上しており、高性能を維持しつつ省電力化が図られています。これにより、バッテリーの持続時間が延びるだけでなく、システムの熱管理も改善されるでしょう。
Wi-Fi 7や現時点では非対応ですが80GbpsであるThunderbolt5の搭載も予定されています。また、Intel Application Optimazation（APO）という能機が追加されました。高速なPコアとEコアについて、ゲームによっては振り分けが難しかったところ、対応ゲームについては適切な振り分けがされ、フレームレートについて、1割以上の改善が期待されます。
処理能力
処理能力に関しては、第14世代Core Ultraプロセッサが多くのタスクを並行して処理するために、マルチコアアーキテクチャを採用しています。これにより、AIを使用した負荷の高い作業でもスムーズな動作が可能です。
NPU搭載AIパソコンを購入すべき？
現時点で、AIパソコンの購入は、AI処理を多用するユーザーに大きなメリットがあるということはお分かり頂けたかと思います。AIを活用するアプリや作業が増える中、より高い処理能力を求めるユーザーにとっては非常に有効な選択肢です。その上で、おすすめしたい機種をご紹介します。
GEEKOM GT1 MEGAです。このミニPCは、第14世代のIntel Core Ultraプロセッサーを採用しており、NPUを搭載することで、画像処理や音声処理などのAI機能を効率よく実行できるようになりました。これは、今後ますます普及が予想されるAI対応のアプリケーションに対して優れた力を発揮します。
たとえばこんな経験はありませんか？動画編集中に、カットごとの色調補正に時間がかかる。配信時に背景ぼかしを入れるとPCが重くなる。商品写真の切り抜きに1枚5分もかかっている。プレゼン資料作りに毎回3時間以上かかる。ローカルで AIモデルを動かすと、他の作業が全くできない。
この製品の、具体的なメリットは、こういったシチュエーションでの困りごとが改善できるということです。また、省電力性能も本機種の特徴です。グリーンミニPCリーダーという高度な電力管理技術が搭載されており、使用シーンに応じてエネルギー消費を調整し、長時間使用時でも省電力を実現します。
GEEKOM GT1 MEGAは、性能と価格のバランスが優れている点も大きな魅力です。メモリはDDR4 32GBを搭載。ストレージは通常版で1TB、上位版で2TB。Wi -Fi 6E。価格は同クラスのPCと比較してかなりお手頃。上に挙げたような想像的な作業やビジネス用途で頻繁にAIツールを使用する場合、大いに投資する価値があると言えます。
一方で、一般的な用途（ウェブブラウジングやオフィスソフトの使用がメイン）であれば、NPUを積んでいないモデルでも十分に対応できるため、他のPCの方がより適切なこともあります。
まとめ
CPUやGPUが優れているのはもちろんのことですが、NPUも特にAI関連のタスクに秀でていることをご説明しました。
イメージしてみてください。数年後、あなたの日常生活はNPUによって、こんな風に変わっているかもしれませんよ。
朝、目覚めると同時に、部屋のスマートホームシステムが最適な照明と温度を自動調整します。NPU搭載のパーソナルアシスタントは、あなたの体調とスケジュールを分析し、その日に必要なエネルギー量に合わせた朝食メニューを提案。自動運転車での通勤中は、車載NPUが周囲の交通状況を解析し、最適なルートを選択しながら、安全で快適な運転を実現します。
オフィスでは、あなたのPCに搭載されたNPUが、複雑なデータ分析や創造的な作業をサポートします。会議での発言は瞬時に文字に起こされ、重要なポイントが自動的に要約されていきます。プレゼン資料の作成時には、あなたの簡単なアイデアスケッチが洗練されたビジュアルへと変換されていきます。海外クライアントとの会話も、ニュアンスまで捉えた自然な通訳でスムーズに意思疎通ができます。
休日には、同じNPU搭載PCが趣味の創作活動を手助けします。写真編集では、思い描いた通りの雰囲気に自動補正。作曲では、あなたのハミングから完成された楽曲を生成。さらに、没入型ゲームでは、NPUが生成するリアルタイムの物語があなたを新しい冒険へと導きます。
このような未来は、もう遠くないと思います。NPUの進化により、私たちの創造力は増幅され、日常のタスクはより効率的になるはずです。
あなたも、この新しいデジタルライフへの扉を開いてみませんか？NPU搭載PCは、そんなわくわくする未来への第一歩となるはずです。
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