今日の、高速でつながっている世界では、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や、スマートウォッチで健康に関するアラートを確認するとき、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、つまりレイテンシは、パフォーマンスがスムーズになるか、あるいはイライラするほど遅延するかを決定します。
レイテンシとは何か？
レイテンシとは、システムにおける入力とそれに対応する応答との間の時間遅延です。
あらゆるデジタルインタラクションにはレイテンシが存在します。重要なのは、その程度です。
レイテンシが低いと、デバイスはシームレスで、直感的、そしてほぼ予測可能な操作感を実現します。一方、レイテンシが高いと、どんなにスマートなシステムでも動作が遅くなるボトルネックとなり、コミュニケーションのミス、アラートの見逃し、運用効率の低下につながる可能性があります。例えば
- 「電気をつけて」と話しかけると、スマートスピーカーは音声をキャプチャし、クラウドに送信し、サーバーが解釈するのを待ってからコマンドを返信する必要があります。300ミリ秒（0.3秒）の遅延でも、応答性が低下したように感じられます。
- 一方、その処理がデバイス上で（エッジAIを使用）行われる場合、コマンドは即座に実行されます。待機時間や遅延、インターネットへの依存はありません。
もうひとつの例は、健康モニタリングウェアラブルです：
- 高レイテンシ（クラウドベースの処理）の場合、デバイスが異常な心拍リズムや血中酸素濃度を検出するのに数秒かかる可能政があります。
- 低レイテンシのエッジAIでは、アラートはローカルで瞬時に処理されるため、タイムリーな健康洞察を提供でき、命を救うことにもつながります。
エッジAIにとってレイテンシが重要な理由
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、信頼性にも影響します。重要なのは、意思決定を行うことだけではありません。必要な瞬間に正確に意思決定を行うことです。エッジデバイスは、状況が急速に変化する動的な環境で動作することが多く、処理の遅延はシステムの応答効率に影響を与える可能性があります。
つまり、レイテンシはパフォーマンスに直接影響し、ユーザー満足度から運用成果にいたるまで、あらゆるものを形成します。実際問題として、レイテンシを低減することで、AIモデルはデータをより正確に解釈し、リアルタイム入力に適応し、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。
いくつかの異なる状況でレイテンシがどのように発生するかを以下に示します：
| 状況 | 高レイテンシ環境（クラウドAI） | 低レイテンシ環境（エッジAI） |
| 音声アシスタント | 音声コマンド後の遅延が顕著 | 即時応答、自然な会話 |
| スマートカメラ | 物体検出が遅い | リアルタイム追跡と認識 |
| ウェアラブル | フィットネスや健康に関するフィードバックの遅延 | 即時分析とアラート |
| 産業用IoTセンサー | システム応答の遅延 | 安全のための即時異常検知 |
| 自律システム | 反応遅延のリスク | リアルタイムの状況認識 |
電力の課題：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生じます。コンピューティングにはエネルギーが消費されますが、エッジデバイスはすでに極めて限られた電力バジェットで動作しています。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、小型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、消費電力がわずかに増加するだけ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ります。
クラウドAIは、この問題に新たな一面を加えます。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あり、多くの場合、ローカルコンピューティングよりもはるかに多くの電力を消費します。そのため、たとえクラウドが「重い処理」を担ったとしても、データの繰り返し送信にかか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する可能性があります。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にとって、往復通信はエネルギー効率が悪く、持続可能ではありません。
従来のプロセッサは、このトレードオフを処理するよう設計されていませんでした。AIワークロードを実行できるものの、非効率的で、過剰な熱を発生したり、より大きなバッテリーが必要となったり、開発者が電力節約のためにモデルの複雑さを抑えざるを得なくなったりするなどの問題がありました。
そこで、エネルギー効率の高い半導体設計が不可欠となります。超低消費電力の半導体を使用することで、デバイスは有意義なAIモデルをローカルで実行できるようになり、クラウドでのデータの継続的なエクスポートの必要性が軽減、あるいは完全に排除されます。その結果、次のようなメリットが得られます：
- 無線送信回数の削減による低消費電力
- 連続センシング時でもバッテリー寿命が向上
- 大型バッテリー不要の、より小型でスリムなデバイス
- ネットワーク状況に依存しない、高信頼性のパフォーマンス
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に優れており、適切な半導体技術によって、その効率を大規模に実現できるのです。
Ambiqがエッジにおける超低レイテンシを実現する方法
Ambiqの超低消費電力半導体ソリューションは、エッジAIの可能性を再定義します。特許取得済みのSPOT®（Subthreshold Power Optimized Technology）プラットフォームを基盤とするAmbiqの超低消費電力Apollo SoC（システムオンチップ）は、従来のプロセッサのごく一部の消費電力で高性能AI推論を実現します。
実際の運用において意味するもの：
- オフラインでも瞬時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生体認証をリアルタイムで分析するウェアラブル
- 変化を即座に検知し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、デバイス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、コンシューマ、ヘルスケア、スマートホーム、自動車、産業の各市場に新たな可能性をもたらします。
レイテンシと効率性の融合：AIの未来
世界がデバイス内インテリジェンスへと移行するにつれ、レイテンシが性能を決定づける指標となります。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、インテリジェンスをより迅速かつローカルで効率的に実現します。
腕時計が心拍異常を検知したり、防犯カメラが動きを識別したり、音声アシスタントがリアルタイムでユーザーを理解したりするなど、AIの未来はすぐそこにあり、エッジで実行されています。
詳しくは、Ambiqの最新のホワイトペーパーをご覧ください。このホワイトペーパーでは、ラボグレードの生体信号分析をエッジで直接実現し、次世代のウェアラブル予防医療アプリケーション向けにリアルタイム計測を提供する技術について解説しています。
