タグ: #on-device

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• 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

• Edge 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#onnx