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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 7 件
オンデバイス・エッジAI — AIが機器の中に入ってくる
クラウドにとどまっていたAI推論が、スマートフォン・PC・組み込み機器の中へ移動しています。遅延・プライバシー・コストという三つの動因と、NPU・オンデバイスLLMの台頭、そして投資・産業の観点からの示唆とリスクをバランスよく整理します。
2026-06-18 · 32 分で読めます #ai#edge-ai#on-device#npu#llmエッジ AI と NPU — オンデバイス推論アクセラレータ
推論をクラウドではなく機器で直接回すエッジ AI の理由(遅延・プライバシー・コスト)と、それを可能にする NPU の概念を整理します。Apple Neural Engine、Qualcomm、Edge TPU、ARM Ethos からモデル軽量化、オンデバイス LLM、ランタイム(TFLite/ONNX/CoreML)、クラウド-エッジのハイブリッドまで、開発者の始め方ガイドを収めました。
2026-06-16 · 38 分で読めます #edge-ai#npu#on-device#inference#quantizationエッジ AI と TinyML 2026 — LiteRT / ExecuTorch / Edge Impulse / Jetson / Coral / Hailo / Sipeed K230 / llama.cpp / Phi-4 徹底ガイド
2026 年のエッジ AI / TinyML エコシステムをフルスタックで俯瞰 — TFLite Micro が LiteRT へリブランドされ ExecuTorch が GA となって形成された二大標準、Edge Impulse が築いた TinyML クラウドワークフロー、NVIDIA Jetson Orin Nano/NX/Thor/AGX と Coral Dev Board のアクセラレータ対決、イスラエルの Hailo-15/
2026-05-16 · 44 分で読めます #edge-ai#tinyml#tflite-micro#litert#executorchEdge AI完全ガイド2025: オンデバイス推論、モデル最適化、TensorRT/ONNX/CoreML
Edge AIのすべて！オンデバイス推論（TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/TFLite）、モデル最適化（量子化/プルーニング/知識蒸留）、ハードウェア（NVIDIA Jetson/Apple Neural Engine/Qualcomm NPU）、連合学習、プライバシー保護AI、実践デプロイ。
2026-04-13 · 27 分で読めます #edge-ai#on-device#inference#tensorrt#onnxAIハードウェアアクセラレータ完全ガイド：H100、TPU、Cerebras、エッジAIチップの比較
NVIDIA H100 Tensor Core、Google TPU v5シストリックアレイ、Cerebras WSE-3、AWS Inferentia 2、Apple Neural EngineなどのAIハードウェアアクセラレータを網羅的に比較するガイドです。
2026-03-17 · 24 分で読めます #ai-hardware#h100#tpu#cerebras#edge-ai組み込みシステム・IoT完全ガイド: MCUからエッジAIまで
組み込みシステムとIoTの完全ガイド。MCUプログラミング、RTOS、通信プロトコル(I2C/SPI/UART/CAN)、Raspberry Pi、ESP32、エッジAI(TFLite/ONNX)まで実際のコード例とともに解説します。
2026-03-17 · 20 分で読めます #embedded-systems#iot#microcontroller#rtos#arduinoEdge AIとオンデバイスML完全ガイド：TFLite、ONNX、Core ML、llama.cpp
エッジデバイスでAIモデルを実行するための完全ガイド。TensorFlow Lite、ONNX Runtime、Core ML、MediaPipe、llama.cpp、Whisper.cppを使ってモバイルとエッジ環境に最適化されたAIをデプロイする方法を実践的に解説します。
2026-03-17 · 29 分で読めます #edge-ai#on-device-ml#tflite#onnx#core-ml