ラグ効果：スマートデバイスにおける遅延とは？

ペースの速い今日のコネクテッド・ワールドでは、特にインテリジェンスに関してはスピードが重要です。バーチャル・アシスタントとの会話、健康アラートのためのスマートウォッチへの依存、予防保守のための産業用センサーの監視など、データの処理にかかる時間（レイテンシーと呼ばれる）は、パフォーマンスがスムーズか、イライラするほど遅延するかを決定します。

遅延とは何か？

レイテンシーとは、システムにおける入力と対応する応答との間の時間遅れのことである。
すべてのデジタル・インタラクションには遅延がある。重要なのは、どの程度かということだ。

レイテンシーが低いと、デバイスはシームレスで、直感的で、ほとんど予測可能だと感じることができる。一方、レイテンシーが高いと、最もスマートなシステムでさえも低調なボトルネックとなり、ミスコミュニケーションやアラートの見逃し、あるいは運用の非効率につながる可能性がある。例えば

• あなたが「電気をつけて」と言うと、スマートスピーカーはあなたの声を取り込み、音声をクラウドに送信し、サーバーがそれを解釈するのを待って、コマンドを送り返さなければならない。300ミリ秒（0.3秒）でも遅れると、反応が鈍く感じることがある。

• 一方、（Edge AIを使用して）デバイス上で処理が行われる場合、コマンドは即座に実行される。

もうひとつの例は、健康モニタリング用ウェアラブルだ：

• 高レイテンシー（クラウドベースの処理）の場合、デバイスが異常な心臓リズムや血中酸素濃度を検出するのに数秒かかることがある。

• 低レイテンシーのエッジAIにより、アラートはローカルで即座に処理され、命を救う可能性さえあるタイムリーな健康洞察を可能にする。

エッジAIに遅延が重要な理由

AIアプリケーションにとって、リアルタイムの意思決定は極めて重要です。レイテンシーはユーザーエクスペリエンスだけでなく、安全性、効率性、信頼性にも影響する。その価値は、単に意思決定を行うことにあるのではなく、必要な瞬間に意思決定を行うことにあります。エッジ・デバイスは、状況が急速に変化するダイナミックな環境で動作することが多く、処理の遅延はシステムの効果的な対応に影響します。

つまり、レイテンシはパフォーマンスに直接的な影響を及ぼし、ユーザーの満足度から運用の成果まで、あらゆるものを形成します。実際的には、レイテンシーを削減することで、AIモデルがデータをより正確に解釈し、リアルタイムの入力に適応し、クラウド接続が制限されていたり利用できない場合でも一貫した結果を提供できるようになります。

ここでは、いくつかの異なるシナリオでレイテンシーがどうなるかを説明する：

パワーへの挑戦パフォーマンス対エネルギー

デバイス上でAIを実行することで、リアルタイムの応答性が実現するが、同時に重大な制約も露呈する。計算にはエネルギーが消費され、エッジ・デバイスはすでに極めて限られた電力予算で動作している。ウェアラブル、センサー、常時接続のエンドポイントデバイスは、小さなバッテリーやエネルギーハーベスティングシステムに依存しており、わずかな消費電力の増加でもバッテリー寿命が短くなったり、連続動作が妨げられたりする可能性がある。

クラウドAIは、この問題に新たなレイヤーを追加する。生データをクラウドに送信して処理するには、継続的な無線通信が必要で、ローカルでの計算よりもはるかに多くの電力を消費することが多い。そのため、クラウドが「重い仕事」を処理するとしても、データを繰り返し送信するエネルギーコストは、デバイス上で推論を実行するよりもはるかに早くバッテリーを消耗させる可能性がある。多くのリアルタイム・アプリケーションや常時接続のアプリケーションでは、往復の通信はエネルギー効率が悪く、持続不可能である。

従来のプロセッサーは、このトレードオフを乗り越えるようには設計されていなかった。AIワークロードを実行することはできるが、非効率的で、過剰な熱を発生させ、より大きなバッテリーを必要とし、開発者は電力を節約するためにモデルの複雑さを減らすことを余儀なくされる。

そこで、エネルギー効率の高い半導体設計が不可欠となる。超低消費電力の半導体を使えば、デバイスは有意義なAIモデルをローカルで実行することができ、データをクラウドに常時エクスポートする必要性を低減、あるいは排除することができる。その結果

• 少ない無線送信による低消費電力

• 連続センシングでもバッテリー寿命が長い

• 大型バッテリーを必要としない、より小型でスマートな機器

• ネットワークの可用性に依存しない、より信頼性の高いパフォーマンス

言い換えれば、エッジAIは単に高速なだけでなく、根本的にエネルギー効率が高く、適切な半導体技術こそがその効率性をスケールアップできるのだ。

ambiqがエッジで超低遅延を実現する方法

Ambiqの超低消費電力半導体ソリューションは、エッジにおけるAIの可能性を再定義しています。特許取得済みのSubthreshold Power Optimized Technology（SPOT®）プラットフォームを基盤とするAmbiqの超低消費電力Apollo System on Chips（SoC）は、従来のプロセッサの数分の一の消費電力で高性能AI推論を実現します。

これは実際には何を意味するのか：

• オフラインでも即座に応答する音声アシスタント

• バッテリーを消耗することなくリアルタイムで生体情報を分析するウェアラブル

• 変化を瞬時に検知して対応するスマートセンサー

ambiqのプラットフォームと技術により、機器メーカーは数週間から数カ月のバッテリー寿命でリアルタイムの応答性を実現できるようになり、民生、ヘルスケア、スマートホーム、自動車、産業市場などの新たな可能性が広がる。

レイテンシーと効率の融合：AIの未来

世界がオンデバイスインテリジェンスにシフトするにつれ、レイテンシがパフォーマンスの決定的な尺度となります。ambiqの超低消費電力半導体ソリューションを搭載したエッジAIは、インテリジェンスの高速化、ローカル化、効率化を実現します。

腕時計が心臓の異常を検知するのも、防犯カメラが動きを識別するのも、音声アシスタントがリアルタイムであなたを理解するのも、AIの未来はすぐそこにあり、それはエッジで動いている。

詳しくは、ラボグレードの生体信号分析をエッジで直接可能にし、次世代のウェアラブル予防医療アプリケーションにリアルタイムの測定基準を提供するambiqの最新ホワイトペーパーをお読みください。