MicrosoftがDirectMLのCopilot+ PC対応を発表、Windows上でのAIアプリケーション開発が加速

text: XEXEQ編集部
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記事の要約
MicrosoftがDirectMLのCopilot+ PC対応を発表、AIアプリケーション開発が加速
DirectMLのCopilot+ PC対応の概要
NPUについて
DirectMLのCopilot+ PC対応に関する考察
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記事の要約

MicrosoftがDirectMLのCopilot+ PC対応を発表
Snapdragon X Elite搭載PCでNPU活用が可能に
WebNNを通じてNPUの能力をWeb開発者に提供

MicrosoftがDirectMLのCopilot+ PC対応を発表、AIアプリケーション開発が加速

Microsoftは2024年8月29日（米国時間）、機械学習ライブラリ「DirectML」がQualcommの「Snapdragon X Elite」を搭載した「Copilot+ PC」に対応したと発表した。この対応により、開発者はWindows上でAIアプリケーションを開発し、NPU（Neural Processing Unit）のハードウェアアクセラレーションを活用できるようになる。Copilot+ PCは優れたパフォーマンスとエネルギー効率を提供し、Windows上で驚くべきAI体験を実現する可能性を秘めている。^[1]

DirectMLは、Windows Copilot Runtimeの基盤コンポーネントとして機能し、開発者がこれらのマシンをターゲットにしてWindowsでAIを拡張することを可能にする。QualcommのHexagon NPUは業界をリードする45 TOPSのAIパフォーマンスを提供し、DirectMLとの組み合わせにより、開発者は最小限の労力でGPUからNPUへのモデル移植が可能になる。この協力関係により、ハードウェアのパフォーマンスを最大限に引き出すためのDirectMLの最適化が進められている。

さらに、MicrosoftはWebNN Developer Previewを通じて、Web開発者がWindowsデバイス上のNPUの能力を活用できるようになったことも発表した。これにより、IntelのCore Ultra プロセッサーやQualcommのHexagon NPUを搭載したCopilot+ PCで、初期セットのモデルを試すことができるようになった。WebNNは、ブラウザ内で機械学習モデルを実行する方法を定義する新しいWeb標準であり、DirectMLを介してユーザーのPCのGPUやNPUを活用してAIをローカルで実行することを可能にする。

DirectMLのCopilot+ PC対応の概要

	DirectML	Copilot+ PC	WebNN
主な特徴	Windows向けML開発	高性能AI処理	Web上のML実行
ハードウェア	NPUサポート	Snapdragon X Elite	Intel/Qualcomm NPU
開発者メリット	クロスハードウェア開発	45 TOPS AI性能	ブラウザベースAI活用

NPUについて

NPUとは「Neural Processing Unit」の略称で、人工知能（AI）や機械学習のタスクに特化した専用プロセッサーのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

AI処理に最適化された演算ユニット
低消費電力で高速な並列処理が可能
画像認識や自然言語処理などのAIタスクを効率的に実行

NPUは従来のCPUやGPUと比較してAI処理に特化した設計となっているため、機械学習やディープラーニングのタスクを非常に効率的に実行することが可能だ。Snapdragon X Eliteに搭載されているQualcommのHexagon NPUは、45 TOPSという業界をリードするAIパフォーマンスを提供し、DirectMLを通じてこの性能を開発者が容易に活用できるようになっている。

DirectMLのCopilot+ PC対応に関する考察

DirectMLがCopilot+ PCに対応したことで、Windows上でのAIアプリケーション開発が大きく加速する可能性がある。特にNPUを活用することで、高性能かつ省電力なAI処理が可能になり、モバイルデバイスでのAI機能の実装がより現実的になるだろう。これにより、音声認識や画像処理、自然言語処理などの高度なAI機能をローカルで実行できるアプリケーションの開発が促進されると考えられる。

しかし、この新技術の導入には課題も存在する。開発者にとっては、GPUとNPUの両方に対応したアプリケーションの開発と維持が新たな負担となる可能性がある。また、すべてのAIモデルがNPUで最適に動作するわけではないため、パフォーマンスの最適化には継続的な努力が必要になるだろう。さらに、セキュリティやプライバシーの観点から、ローカルでのAI処理に関する新たな懸念も生じる可能性がある。

今後、MicrosoftにはDirectMLの機能拡張や最適化、より多くのAIモデルのサポート、そしてWebNNを通じたWeb開発者向けのツールの充実が期待される。また、Qualcommとの協力関係を深め、ハードウェアとソフトウェアの統合をさらに進めることで、より効率的で革新的なAIアプリケーションの開発環境を提供することが求められるだろう。これらの取り組みにより、Windows環境でのAI開発エコシステムがより強固になり、新たなイノベーションの創出につながることが期待される。