PC の AI の実行方法が NPU によって変更される理由
前のセクションでは、NPU とは何か、そして Copilot+ PC がそれを使用して実際のビジネスシナリオをどのように実現するかについて学びました。 このセクションでは、なぜ NPU が PC アーキテクチャにおける重要な転換点となり、AI のプラットフォームとしての Windows の将来にどう影響するかを詳しく説明します。
違いを確認する: CPU と GPU と NPU
NPU が重要な理由を理解するには、3 つのプロセッサすべてが同じ AI タスクをどのように処理するかを確認するのに役立ちます。
次のデモでは、AI モデルがライブ ビデオ フィード内の顔を識別してカウントするように求められました。 CPU、GPU、および NPU で同じタスクが実行されました。
3 つのプロセッサすべてがタスクを完了しましたが、結果は異なっていました。
| プロセッサ | 速度 | エネルギー使用量 | 発生する熱 |
|---|---|---|---|
| CPU | 最も遅い | 最高 | 最も |
| GPU | 適度 | 適度 | 適度 |
| NPU | 最 速 | 最低 | 最少 |
NPUは、より少ない熱を生成し、より少ないエネルギーを使用しながら、より速くタスクを完了しました。 この効率性により、Copilot+ PCsは、ビデオ通話中にライブ キャプションや Windows Studio Effects などの AI 機能を継続的に実行でき、バッテリの寿命が切れたり、他のアプリケーションが遅くなったりすることはありません。
Tip
このデモは、重要な概念を示しています。NPU は AI タスクでは高速ではありません。より 効率的です。 ビジネスコンテキストでは、効率性とは、従業員が充電器を持ち歩いたり、他のアプリを閉じてリソースを解放したりすることなく、稼働中に AI 機能を使用できることを意味します。
デバイス上の AI がコンピューティング モデルを変更する方法
従来、AI 処理は、データをリモート サーバーに送信し、そこで処理し、結果を返すクラウドベースのサービスに依存していました。 この方法は多くのシナリオに適していますが、待機時間が発生し、インターネット接続が必要であり、機密データがデバイスから離れるという意味です。
Copilot+ PCsの NPU を使用すると、デバイスの AI 処理という別のモデルが可能になります。 40 以上の TOPS が可能な NPU を使用すると、多くの AI タスクを、クラウドにデータを送信することなく、ハードウェア上で直接ローカルで実行できます。 多くの実際のワークフローでは、AI 処理はハイブリッド モデルで行われます。 一部のタスクは、速度、プライバシー、またはオフライン アクセスのために NPU を使用してデバイス上でローカルに実行されますが、より複雑な要求はクラウドベースの AI サービスに依存します。 Copilot+ PCsは、必要に応じて、デバイス上のインテリジェンスとクラウド処理のバランスを取ることで、このアプローチをサポートするように設計されています。
| 処理モデル | どのように機能するのか | 最も適しているデータ |
|---|---|---|
| クラウドベースの AI | データが処理のためにリモート サービスに送信され、結果がインターネット経由で返される | 大規模なモデル、組織間のデータ クエリ、インターネットが利用可能なシナリオを必要とする複雑なタスク |
| デバイス上の AI | デバイスを離れることなく、NPU でデータがローカルに処理される | 待機時間の短いタスク、オフライン シナリオ、プライバシーに依存するワークロード、キャプションやビデオ効果などのリアルタイム機能 |
| ハイブリッド AI | NPU でローカルに実行されるタスクもあれば、ワークロードに応じてクラウド サービスによって処理されるタスクもあります | リアルタイムのオンデバイス機能と、Microsoft 365 Copilotなどのクラウドを利用したインテリジェンスの両方を必要とする組織 |
Copilot+ PCsは、3 つのモデルをすべてサポートします。 ライブ キャプション、Windows スタジオ エフェクト、クリックして NPU で実行するなどのデバイス上の機能。 クラウド処理を使用Microsoft 365 Copilotなどのクラウドベースの機能。 多くのワークフローでは、デバイス上の検索を使用してローカル ファイルを検索し、Microsoft 365 Copilotを使用してその内容を要約するなど、両方を組み合わせます。
AI のプラットフォームとしてのWindows
NPU は、Windowsが組織全体で AI をサポートする方法のより広範なシフトの一部です。 Windows 11 Pro は、デバイス上の AI 機能とクラウドベースのインテリジェンスおよび IT 管理ツールを接続するプラットフォームとして機能します。
このプラットフォームアプローチには、次のものが含まれます。
- NPU を介したデバイス上の AI 処理により、応答時間が短縮され、サポートされている機能のクラウド接続への依存関係が減少します。
Windows 自然言語を使用してデバイス設定を構成したり、画面上のコンテンツに基づいて次の手順を提案したりするなど、ユーザーに代わって操作を行うことができます。- Windows AI Foundry は、クラウド サービスと共にローカル ハードウェア アクセラレーションを利用するカスタム AI を利用したアプリケーションを構築します。
- IT ガバナンスと制御を使用して、Microsoft Intuneを通じて、使用できる AI 機能と、エージェントが組織のデータを操作する方法を組織で管理できます。
Important
Windowsの AI エージェントは、組織の既存の管理およびセキュリティ フレームワーク内で動作します。 IT 管理者は、他の Windows 11 Pro のポリシーと構成の管理に使用されるものと同じツールを使用して、エージェントの動作とデータ アクセスを管理できます。
これは組織にとって何を意味するのか
オンデバイス AI、クラウド インテリジェンス、プラットフォーム ガバナンスの組み合わせにより、大規模な AI を導入する組織向けの実用的なモデルが作成されます。
- 従業員は 、インターネットに接続しなくても機能する、より高速で応答性の高い AI 機能を実現し、現場、旅行中、または接続性の低い環境での生産性を向上します。
- IT チームは 、使い慣れた管理ツールを使用して AI 機能の制御を維持します。セキュリティ機能は既定で有効になり、エージェントの動作はポリシー レベルで管理されます。
- Developers は、Windows AI Foundry を使用してカスタム AI ソリューションを構築できます。これは、NPU でローカルに実行されるオープンソースモデルと独自のモデルを統合し、必要に応じて機密データをデバイス上に保持しながら、クラウド サービスに接続できます。
ビジネスの意思決定者とCopilot+ PCsについて話し合うとき、プラットフォームのストーリーは、多くの場合、最も説得力のある角度です。これらは高速 PC ではなく、組織が今後 AI を構築、デプロイ、管理する方法の基礎です。 NPU は、その基盤の重要な部分であり、効率的で応答性が高く、セキュリティで保護された、AI を利用した新しいクラスのエクスペリエンスを実現します。