（写真：PHILE WEB）

インテルはついに、オープンソースのNPU（Neural Processing Unit）アクセラレーション・ライブラリを公開した。これにより、開発者らはアプリを同社のAIエンジンに最適化でき、ローカルPC上でLLM（大規模言語モデル）を動かしやすくなった。 NVIDIA、AMD、インテルの“超解像技術”、Windows 11が統合へ。新API「DirectSR」発表 この一報は、インテルの技術エバンジェリスト（自社製品の特徴などを分かりやすく説明し、普及させる役職）、トニー・モンコルスマイ氏がXで述べたことだ。これにより、MSI Prestige 16 AI Evo（インテルCore Ultraプロセッサー搭載ノートPC）上で、TinyLlamaとGemma-2b-itといった軽量LLMが動かせたと付け加えている。 インテルは昨年末に新世代の「Core Ultra」プロセッサーを発表したが、ここ最近ノートPCベンダー各社が採用した新製品を相次いで投入し始めている。特に重きが置かれているのが、AI処理に特化した統合NPU「AI Boost」だ。AI推論処理をCPUやGPUより高い電力効率で実行でき、AIアプリをローカル側で処理し、クラウドへの依存を減らす鍵になる。 どれだけ素晴らしいポテンシャルを秘めていても、利用できる人が限られていれば宝の持ち腐れにもなりかねない。インテルがCore Ultraプロセッサーの普及を望むのであれば、一部の関係者がNPU関連ライブラリーを独占するよりも、広く門戸を開いた方が得策という戦略なのかもしれない。 たとえばM1やM2といったAppleシリコン（アップル独自設計プロセッサー）は、アップルが仕様やライブラリーをオープンにしなかったことで、Linux移植プロジェクトも当初は大苦戦していた。数年にわたってインテル製チップはAppleシリコンに対して精彩を欠いた時期もあったため、AIブームに乗った巻き返しを図っているのだろう。 とはいえ、本ライブラリーは「開発者がNPU用のモデルで作業するためのもの」とされ、一般ユーザーが今すぐに生産性を上げられるわけではない。また完全にNPU向けに書かれているため、Core Ultraより以前のNPU非搭載プロセッサーで使うことは不可能である。 モンコルスマイ氏はPythonコードのスクリーンショットを公開しているので、腕に覚えがある方は参考にして自らコードを書くか、ないしは同氏のコードを書き写して試してみるのもいいだろう。 Source: Tony Mongkolsmai（X） via: Wccftech