パワフルで高集積、そして高効率の SoC（システムオンチップ）製品のリーディングプロバイダーとして、MediaTek はスマートフォンからスマートホーム、ウェアラブル、IoT デバイス、コネクテッドカーに至るエッジ AI のエコシステムを構築することで AI の未来を創造します。
AI 時代の到来
現在
現在、人工知能（AI）は急速に進歩し続けています、普段私たちが家や職場、街中で使用しているテクノロジーはすべて刷新され、新しいエクスペリエンスがもたらされるとともに、日々のコミュニケーションのあり方は確実に変化していくでしょう。今日、AI はディープラーニングによる顔検出機能（DL-FD）や新しいオーバーレイ技術によるリアルタイムの画像加工、物体およびシーンの識別、AR/MR アクセラレーション、写真やビデオのリアルタイムの補正/拡張等、多くのテクノロジーが現実のものとなっています。
未来、そしてその先へ
AI を搭載したデバイスの未来には大きな可能性が広がっています。あなたの日常のニーズや習慣に完全にマッチしたデバイスを想像してみてください。あなたの健康状態を常に把握し、病気になる前に薬を注文してくれるスマートフォン。帰宅の直前に照明と暖房の電源を入れておいてくれるスマートホーム。乗り込むだけで行きたいところまで連れて行ってくれる自動運転の車。この高度なインテリジェンスは流れるようなスムーズさで、今までにない全く新しいレベルのユーザー体験をもたらし、あなたの世界を変えてくれることでしょう。そんな未来をもたらすのが、エッジ AI です。
エッジ AI とは？
機能強化された AI の急速な進化により、デバイスの製作やその使用にも変化が生じています。この需要の変化と AI テクノロジーの機能向上により、様々な製品がクラウド接続を介したサポートのみに頼るのではなく、家庭内や車の中、或いは人の身の回りの製品で AI 機能拡張を「エッジ」デバイスで処理するようになります。
このような「エッジコンピューティング」には、リアルタイムの応答性やデータのプライバシー保護、および省電力といったメリットがあります。また、デバイスメーカーにとっては、製品が販売されるすべてのエリアにクラウドインフラストラクチャが展開されている必要がないため、市場投入までの時間を短縮することができます。
MediaTek NeuroPilot
MediaTek の NeuroPilot で、エッジ AI の課題に取り組んでいます。 CPU、GPU、APU（AI プロセッシングユニット）などの異なるプロセッサを組み合わせて構築し、コンピューティング機能をシステムオンチップ製品に統合しました。こうすることで、AI 機能とアプリケーションに高性能と電力効率を提供しています。開発者は、システムオンチップ内の CPU、GPU、APU を個別に活用することも出来ますし、NeuroPilot SDK のインテリジェンスに任せて最適に処理させることもできます。
NeuroPilot のアドバンテージ
モバイル APU
MediaTek の「APU」は AI 処理ユニットであり、これは 1 対多のコアで構成することが可能です。 具体的には、当社の「モバイル APU」は、特にスマートフォンやモバイルデバイス向けに設計された第 1 世代であり、高効率で高い AI 演算処理機能を実現しています。
1 度書き込めば、どこにでも適用
MediaTek NeuroPilot SDK は、当社の AI 対応のあらゆるハードウェアをサポートしています。 これにより、開発者は MediaTek の既存のまたは新規で作り出されるすべてのハードウェアプラットフォームやスマートフォン、自動車、スマートホーム、IoT などを含むすべての製品群に対して、一度書きこめば、どれにでも適用することができます。これによって、製作プロセスが合理化され、コストと市場投入までにかかる時間が削減できます。ソフトウェアエコシステムは Android と Linux OS の両方に対応し、コンパイラ、プロファイラ、およびアプリケーションライブラリ一式を提供します。
構成が容易なフレームワーク
開発者は、TensorFlow、TF Lite、Caffe、Caffe2 Amazon MXNet、 Sony NNabla などのフレームワーク、またはその他のサードパーティ製カスタムフレームワーク等を使用して、アプリケーションを構築することができます。Android OS の API レベルでは、Google Android Neural Networks API（Android NNAPI）及び MediaTek NeuroPilot SDK が標準サポートされています。 NeuroPilot SDK は Android NNAPI を拡張し、開発者やデバイスメーカーはメタルに近いコードを使うことが可能で、結果的にパフォーマンスと電力効率を向上させることができます。