用語集

E-Inkなどの電子ペーパーディスプレイを搭載し、電子書籍の閲覧に特化した携帯端末。長時間のバッテリー持続と紙に近い読み心地を実現し、数千冊の書籍を1台に収納できる。

電子書籍（e-book）を読むことに特化した携帯型デバイス。E Ink（電子ペーパー）ディスプレイを採用し、紙の本に近い読書体験を提供する。Amazon Kindle、楽天Kobo、BOOXなどが代表的な製品シリーズ。

電子書籍リーダーがフル充電から次の充電まで使用できる時間。E Inkディスプレイの双安定性（表示維持に電力不要）により、スマートフォンやタブレットと比較して桁違いに長く、数週間〜数ヶ月の連続使用が可能。

電力なしで表示を保持できる反射型ディスプレイ技術の総称。E-Ink 方式のほか、コレステリック液晶方式や電気泳動方式など複数の実装が存在し、紙に近い視認性と超低消費電力を特徴とする。

2024年Tenstorrent (カナダToronto・2016年Ljubisa Bajic + Ivan Hamer + Milos Trajkovic創業・Jim Keller (元Apple A4-A6 + AMD Zen + Tesla Autopilot CTO) 2021年CEO就任・累計funding $1B+) 発表のGrayskull・RISC-V Computing chip (256 RISC-V cores per chip) + AI workload specialized design + Wormhole next-gen + Blackhole flagship + Tenstorrent Multi-product portfolio・$599-$1,499 (Multiple variants)・Nvidia H100 / AMD MI300X RISC-V alternative position + Jim Keller CEO industry veteran leadership + AI Computing + Server-class RISC-V hybrid。

2024年Tenstorrent公開のRISC-V AI Accelerator。Blackhole p150 PCIe Card+SiFive X280 RISC-V core+Tensix Architecture+TT-Metalium SDK+Wormhole後継。

NVIDIAが開発するGPU最適化LLM推論ライブラリ。Tensor Core活用・量子化（FP8/INT8/INT4）・In-flight Batching・Paged KV Cacheを組み合わせてNVIDIA GPU上での推論スループットを最大化する。

NVIDIAが開発したLLM推論特化のオープンソースライブラリ。FP8/INT4量子化・In-Flight Batching・FlashAttention統合・Tensor Parallelism等を組み合わせ、A100/H100 GPU上でHuggingFace Transformersより4〜8倍の推論スループットを実現する本番環境向け推論エンジン。

多次元配列のAI基本データ構造。0階スカラ・1階ベクトル・2階行列・3-4階が画像/バッチ。PyTorch Tensor・JAX Array・TensorFlowが主要ライブラリで、NVIDIA Tensor CoreやApple Neural Engineが高速化。

NVIDIAが開発するLLM特化の高性能推論ライブラリ。TensorRTの最適化エンジンにLLM固有のIn-Flight Batching・FP8/INT4量子化・テンソル並列化を統合し、NVIDIA GPU上で最高水準のスループットを実現する。

NVIDIAが提供する、大規模言語モデル（LLM）の推論性能を極限まで引き出すためのオープンソース・ライブラリ。量子化や高度なバッチング技術により、データセンター級の高速推論を実現する。

NVIDIA 2023年10月発表 LLM 推論最適化スタック。Tensor Core 専用最適化・FP8/INT4 量子化・MultiGPU/MultiNode 対応

2024年NVIDIA発表TensorRT-LLM NVIDIA H100/H200・Industry-leading NVIDIA GPU optimized LLM inference + Industry-leading H100/H200 FP8 + Industry-leading In-Flight Batching + Industry-leading NVIDIA H100 inference framework flagship。

概要

NVIDIA AI 行列演算専用ハードウェア。Volta V100 (2017) で初導入、第5世代 (Blackwell・FP4対応) で AI 性能爆増、生成AI ブームの心臓部。

AI・機械学習向けの行列演算に特化したNVIDIA GPU内蔵プロセッサ

Tensor Coresは、NVIDIAが開発したハードウェアアクセラレータであり、特に深層学習（ディープラーニング）の行列演算処理を高速化するために設計されています。その登場は、AI技術の進化に大きく貢献しており、PC自作においても重要な要素となりつつあります。本稿では、Tensor Coresの基礎から、種類、選び方、トラブルシューティングまで網羅的に解説します。

概要

Tensor Core Gen 5は、GPU分野における最新技術の一つです。2025年に登場した技術革新により、従来の技術と比較して大幅な性能向上を実現しています。

Tensor Core低層プログラミング。WMMA Warp-level Matrix Multiply Accumulate (Volta・廃止傾向)・MMA Matrix Multiply Accumulate (Ampere+)・MMA Async (Hopper・cp.async.mbarrier)・WGMMA Warpgroup MMA (Hopper)・TMA Tensor Memory Accelerator (Hopper)・Distributed Shared Memory DSMEM・Cluster (Hopper)・PTX cp.async.bulk・MMA Sparse 2:4・Blackwell 2nd Gen Transformer Engine FP4・¥0 知識、2026年Blackwell PTX優先。