【今週のニュース：2024.4.4】GPU市場はNVIDIAにほぼ独占されていますが、NPUはこれに変化を与える可能性は高いですか？

Tesla starts rolling out one-month FSD free trial for qualified vehicles in the US

https://www.teslarati.com/tesla-rolls-out-one-month-fsd-free-trial-us/

テスラは米国の適格な車両所有者に対して、1か月間の無料Full Self-Driving（FSD）トライアルを提供し始めました。このトライアルは、車両が自動運転モードでほぼどこにでも運転できるようになるものですが、完全自動運転ではなく、ドライバーの監視が必要です​ (Teslarati)​。

テスラの自動運転のコードは何で書かれていて何行程度ありますか？

テスラの自動運転技術に関するコードの具体的な言語や行数は一般に公開されていませんが、テスラは主にPython、C++、およびCUDAを使っていることが知られています。これらの言語は、テスラの自動運転アルゴリズムやニューラルネットワークの開発に適しています。コードの総行数に関しては、非公開ですが、高度な自動運転技術の開発には数百万行のコードが含まれることが一般的です。

FSD v12前後でのコードの作成方法の違いを教えて下さい

テスラのFull Self-Driving (FSD) バージョン12の前後でのコード作成方法の詳細な変更点は公開情報では明確ではありませんが、一般的にテスラは自動運転技術を進化させるためにアルゴリズムの改善、データ処理能力の向上、および学習モデルの最適化を継続的に行っています。具体的な変更点についてはテスラからの公式な発表や技術文書を参照する必要があります。

Andrej Karpathyが言うところの「Software 2.0」について教えて下さい

Andrej Karpathyの「Software 2.0」とは、従来のコーディング（Software 1.0）ではなく、ニューラルネットワークを通じて問題を解決するアプローチを指します。この概念では、プログラマーが直接コードを書く代わりに、大量のデータと学習アルゴリズムを使ってコンピュータにタスクを学習させます。これにより、システムはデータから直接動作を学び、効率的に問題を解決する方法を発展させることができます。

FSDv12からSoftware 2.0でコードが書かれているそうです。使用感にどのような違いが生まれますか？

FSDバージョン12でのSoftware 2.0の採用により、自動運転システムがよりデータ駆動型となり、より複雑な状況に対応できるようになることが期待されます。具体的には、運転の滑らかさや予測の正確性が向上し、システム全体の反応速度や決定プロセスが改善される可能性があります。ユーザーとしては、より自然で直感的な運転体験を感じることができるようになるでしょう。

ソフトウェアをアップデートするだけで自動運転機能を提供している企業はTesla以外にもありますか？

テスラ以外にも、ソフトウェアアップデートを通じて自動運転機能を提供している企業はいくつか存在します。例えば、Cruiseは完全自動運転タクシーサービスを提供し、Baiduは自動運転技術のApolloプラットフォームを開発し、ロボタクシーサービスを中国で展開しています。また、Waymoはフェニックスとサンフランシスコで公共の乗客を対象とした自動運転タクシーサービスWaymo Oneを提供しています。これらの企業は、ソフトウェアとハードウェアの両面で革新を進め、自動運転技術の商業化を目指しています​ (CarEdge)​​ (Technology Magazine)​。

Intel confirms Microsoft’s Copilot AI will soon run locally on PCs, next-gen AI PCs require 40 TOPS of NPU performance

https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-confirms-microsoft-copilot-will-soon-run-locally-on-pcs-next-gen-ai-pcs-require-40-tops-of-npu-performance

インテルはマイクロソフトのCoPilotが近い将来、PC上でローカルに実行できるようになることを確認しました。次世代のAI対応PCでは、これらの高度なAI機能をサポートするために、少なくとも40 TOPS（テラオペレーションズ・パー・セカンド）のNPU（ニューラルプロセッシングユニット）性能が必要になります。この進展は、個人のコンピューター上でより強力で統合されたAI機能を実現する重要な一歩を意味しています。

npuとは何ですか？

NPUは「ニューラルプロセッシングユニット」の略で、特にAI（人工知能）関連の計算に特化したプロセッサです。従来のCPUやGPUと異なり、NPUはディープラーニングモデルやニューラルネットワークの効率的な実行に最適化されており、AIタスクを高速かつ効率的に処理することができます。これにより、デバイス上でのAI処理の高速化と電力消費の削減が期待されます。

npuは従来のpcには搭載されていないものですか？

従来のPCには一般的にNPUは搭載されていません。NPUはAIと機械学習タスクに特化した比較的新しい技術で、特にAI処理を効率的かつ高速に行うために設計されています。そのため、AI機能を重視する次世代のPCやスマートフォン、その他のデバイスにおいてNPUの採用が進んでいます。

なぜニューラルネットの計算をGPUからNPUへシフトするのですか？

ニューラルネットワークの計算をGPUからNPUへシフトする主な理由は、効率と専門性にあります。NPUはニューラルネットワークの計算に特化して設計されており、同じタスクを実行する場合にGPUよりも高速で、エネルギー効率が良いです。つまり、NPUはAI専用の処理に特化しているため、AIの計算をより効率的に行えるのです。

GPU市場はNVIDIAにほぼ独占されていますが、これに変化を与える可能性は高いですか？

NVIDIAがGPU市場を支配していますが、AIと機械学習の分野でのNPUの台頭は市場に変化をもたらす可能性があります。NPUが特定のAIタスクでGPUより効率的であるため、AI専用のハードウェアとして需要が高まっています。この動向は、特にAIに特化したデバイスやアプリケーションでの使用が増えるにつれて、GPU市場の競争構造に影響を与えるかもしれません。ただし、GPUも引き続き高性能コンピューティングやグラフィックス処理などの幅広い用途で重要な役割を果たし続けるでしょう。

NPUはメインの企業はどこになりますか？

NPU市場における主要な企業には、Apple、Huawei、Google、Intelなどがあります。これらの企業は、独自のNPU技術を開発し、それをスマートフォン、データセンター、PCなどの製品に組み込んでいます。特にAppleの「Neural Engine」やGoogleの「Tensor Processing Unit (TPU)」は、この分野で注目されている技術の例です。これらの企業は、NPU技術を通じてAIの効率と性能を向上させることに注力しています。