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NPUs（ニューラルプロセッシングユニット）は、パーソナルデバイスやワークデバイスにおけるTinyMLのために確立されてきましたが、IoTアプリケーションへの進出は最近になって始まったばかりです。

組み込みチップセットベンダーは、ニューラルネットワークのワークロードを効率的に実行できるアーキテクチャのおかげで、IoTアプリケーション向けのNPUsにより注力しています。ユーザーがエッジ側でのより深い洞察とインテリジェンスを求めるにつれて、既存のマイクロコントローラ（MCU）に取って代わって、NPUsが全体の出荷数の増加するシェアを占めるようになります。ABI Researchによると、2030年までにIoTアプリケーション用のAI専用チップのチップセット収益は73億ドルを超えると予測されています。
「パーソナルおよびワークデバイス（PWD）におけるTinyMLアプリケーション用のNPUsはすでに確立されています。しかし、このデバイス垂直分野以外ではまだ初期段階であり、STMicroelectronics、Infineon、NXP Semiconductorsなどの主要ベンダーもようやくこの種のASICを組み込みポートフォリオに導入し始めています」と、ABI Researchの業界アナリストであるPaul Schell氏は述べています。「PWDを対象とした調査により、最も重要なスマートホームや製造業を含む15の垂直分野全体でIoTアプリケーションのモデリングに関する深い洞察が得られます。」

ソフトウェア面では、Syntiant、GreenWaves、Aspinity、Innateraなどのスタートアップ企業を含む大規模なベンダーから小規模なベンダーまで、包括的なMLOpsツールチェーンが今や「必須」となっています。より大きなフォームファクタの場合、ソフトウェア製品への投資はハードウェアR&Dと対になることが多く、Eta ComputeはNXPと提携してAptosソフトウェアプラットフォームをライセンス提供しています。これらの革新により、社内データサイエンス人材への依存度を低下させ、TinyMLの展開を民主化しています。

NPUsや一部のFPGAなど、高性能アーキテクチャを組み込みデバイスに統合することで、オブジェクト検出から機械ビジョン用途のための単純なオブジェクト分類、さらには音声ベース分析のための一部自然言語処理（NLP）に至るまで、デバイス上で実行可能なアプリケーションの範囲が拡大します。「PCやゲートウェイのようなより大きなエッジフォームファクタへの移行に伴い、これはネットワークコストの削減とクラウドへの依存度低下を通じてAIのスケーラビリティを支援します。その結果、主要な産業基盤がIoT展開をアップグレードすること、車両のインテリジェンスの向上、そしてスマートホームデバイスによって主に牽引され、これらの革新によりTinyML市場は成長すると予想されます。」

再投稿元：International Electronic Commerce、Googleによる自動翻訳