　IoT（モノのインターネット）の戦略的可能性により、エンジニアは大量のエッジデバイスの展開を加速させており、それらのデバイスがインターネットに常時接続しなくてもデータの収集、処理、推論を行っています。企業をはじめとする組織はこれまで、エッジで収集したデータをクラウドに送信し、機械学習モデルで処理していました。これはデータ処理を実行するために必要な計算能力がエッジデバイスに欠けていたからです。より強力なプロセッサとモデル圧縮ソフトウェアの発展により、クラウドベースコンピューティングへの依存度は減少しました。

　エッジデバイスは、以前はクラウドで行われていた負荷の高いAI（人工知能）の計算処理を局所的に実行する機能を備えるようになりました。インターネットに接続されるデバイスの数は、2030年までに290億台に達する見込みであり、エッジデバイスでAI処理を行う「エッジAI」のニーズは急激に増加しています。2027年までにエッジデバイスの65％にAIを処理する機能が統合されると予想されています。

エッジAIの進化につながる技術を実現

　エッジAI市場は、2022年の156億米ドルから2029年には1074億米ドルにまで成長すると予想されています。エッジAIは新しい概念ではありませんが、技術の進歩によってその実装はより簡単で経済的になりました。現在、エッジAIの進歩をけん引している原動力は4つあります。

MCU（マイクロコントローラー）およびDSP（デジタル信号プロセッサ）：ベクトルプロセッサはより強力になり、AI処理のニーズに合わせてチップベンダーによってカスタマイズされています。これらのタイプのプロセッサが、現在主流のエッジAIハードウェアです
GPU（グラフィカルプロセッシングユニット）：以前は、ゲームや動画編集などのグラフィックを多用するアプリケーションに使用されていましたが、現在ではAIモデルの学習と推論を行うために使用されています
AIアクセラレータASIC（特定用途向け集積回路）：GPUはAI関連のタスクでCPUよりも優れた性能を発揮しますが、AIワークロード向けにカスタマイズされたASICは、さらなる高速化と優れた効率性を実現します。ASICの一種であるニューラルプロセッシングユニット（NPU）は、AIモデルを処理するために特別に設計されているため、CPUよりもこのタスクに適しています
モデル圧縮技術：通常、エッジデバイスはメモリと処理能力に制約があるため、同レベルの精度とパフォーマンスを維持しながらモデルを圧縮することが重要です。現在最も普及しているAI圧縮手法は以下の通りです
- 枝刈り（Pruning）：パフォーマンスの低下を最小限に抑えながら、AIモデルの効率、速度、メモリ要件を改善するために、不要なパラメーターやそれほど重要でないパラメーターを削除します
- 量子化（Quantization）：モデル内の数値の精度を下げてメモリの負荷を減少させ、モデルの推論速度とエネルギー効率を向上させます
- 知識蒸留（Knowledge Distillation）：複雑なモデルの知識をより単純なものに移行することで、元のモデルの動作とパフォーマンスを模倣できます
- 低ランク因数分解（Low Rank Factorization）：高次元データを低次元データ表現に因数分解することで圧縮し、特性を維持しながら複雑なニューラルネットワークモデルを簡略化します

エッジAIでクラウドへの依存度を減少させる

　エッジAIによってクラウドベースコンピューティングが不要になるわけではありませんが、急激な増加を続けるクラウドでのデータ処理負荷を軽減する必要があることは明らかです。エッジAIの主な利点は、リアルタイム処理と意思決定にあります。これにより、レイテンシが減少し、電力使用量とクラウド処理に関連するコストが削減されます。データの推論を局所的に実行すると、パブリック、プライベート、またはハイブリッドのクラウドに送信して処理される生データが少なくなります。クラウドサービスは特定の用途に不可欠であり、エッジデバイスでデータの推論を実行することで強化できます。