VPU（Visual Processing Unit）

ニューラルネットワークの推論に必要な行列演算や積和演算を、低消費電力で高速に実行するよう設計されたプロセッサ。スマートフォンやパソコンのSoCに組み込まれることが多く、画像認識や音声処理、生成AIなどを端末側で実行するエッジAIを支える。

カメラで撮影した画像をコンピュータで処理・解析し、機械の判断や制御に用いる技術。製造ラインでの外観検査、寸法計測、文字の読取り、ロボットによる部品の位置決めなどに使われ、深層学習による画像認識で不良の検出精度が高まっている。

多数の演算コアで大量のデータを並列に処理するプロセッサ。本来は画像の描画処理用だが、行列演算が得意なため、深層学習の学習・推論や科学技術計算にも広く使われる（GPGPU）。生成AIの開発を支える主要な計算資源となっている。

Googleが開発した、機械学習のテンソル（多次元配列）演算に特化したプロセッサ（ASIC）。大量の積和演算を並列に行う構造（シストリックアレイ）を持ち、深層学習の学習と推論を高い電力効率で処理する。主にGoogleのクラウドサービスを通じて提供される。

画像の局所的な特徴をフィルタで抽出する畳み込み層と、特徴を集約して位置のずれに強くするプーリング層を重ねたニューラルネットワーク。浅い層で輪郭などの単純な特徴を、深い層でより複雑な形の特徴を階層的に捉え、画像認識、物体検出、医療画像の診断支援などで高い性能を発揮する。

モデルの軽量化の手法の一つで、ニューラルネットワークの中で推論への寄与が小さい重みやノード、層などを取り除くこと。パラメータ数と計算量を減らして、推論の高速化やメモリ使用量の削減を図る。取り除いた後に再学習して精度の低下を抑えることが多い。