「答えるAI」から「行動するAI」へ　AMDが提唱するフィジカルAI時代の新たな性能指標

　AMDは、クラウド上で問答を行なうAIの時代から、現実世界で物理的に自律動作する「フィジカルAI」の時代への移行を見据え、ロボティクスにおける新しい性能の考え方を発表した。同社でアダプティブ＆エンベデッド・コンピューティング・グループのSVP兼GMを務めるサリル・ラジェ（Salil Raje）氏がオピニオン記事で明かした。

フィジカルAIに向けたAMD Kria AI

　従来、AIの性能指標としては演算処理能力を示す「TOPS」や推論速度（ベンチマーク）が重視されてきた。しかし、現実空間で人間に混ざって動作する人型ロボット（ヒューマノイド）や産業用ロボットにおいては、単なるピーク性能ではなく、システム全体における「決定論的なリアルタイム制御」と「応答の予測可能性（決定論性）」が何より重要になると主張する。

ピーク計算量（TOPS）だけでは実世界のロボットを動かせない

　フィジカルAIでは、単にAIモデルが素早く思考（推論）するだけでは不十分だ。センサーで異常を感知してから物理的なアクション（回避動作やモーター制御）を完了するまでの「エンドツーエンドの応答性」が求められる。

　もしAIモデルの計算がいくら速くても、データ転送やスケジューリングの遅延によりミリ秒単位の制御ウィンドウを逃せば、それは単なる処理遅延ではなく「衝突」や「転倒」といった深刻な安全上の障害に直結する。そのため、平均レイテンシーではなく、遅延のばらつき（ジッター）や最大遅延（テイルレイテンシー）の抑制が必須となる。

人体の構造になぞらえた異種統合コンピューティング

　AMDはこの課題に対し、ロボットを「人間の身体構造」になぞらえた分散処理アーキテクチャーを提案している。

脳（知覚・推論・計画）:高いスループットが必要なモデル処理（GPU / NPU）
神経・脊髄（決定論的通信）:リアルタイム通信・統合（Adaptive SoC / FPGA）
関節・手（緻密な運動制御）:時間制約のある確定的なモーター制御（SoC / FPGA）
感覚器（センサー）:エッジでの一次処理（FPGA）

　すべてのアクションを単一のプロセッサーに頼るのではなく、処理に応じた最適な演算エンジン（Right compute for the right workload）を配置することで、帯域幅や電力、レイテンシーの限界を克服できるという。

CPU/GPU/NPU/FPGAを統合した開発プラットフォーム

AMD Kria AIソリューションでロボティクス市場を刷新

　AMDはこの設計思想を具現化する製品ポートフォリオ「AMD Kria AIソリューション」を展開している。

Kria AI SOM / ロボティクス・キャリアカード:「AMD Ryzen AI Embedded X100シリーズ」プロセッサーを搭載。
AMD Kria AI Robotics Developer Platform:CPU、GPU、NPU、FPGAの計算資源を融合したオープンな統合開発プラットフォーム。
ソフトウェア環境:ROS 2およびAMD ROCmをベースにした「AMD Robotics Software Suite」を提供し、PyTorchやONNX、MoveItなどをサポートする。

　第三者機関によるテスト結果によると、Kria AI SOMは1秒間に8000回の制御決定を持続しつつ、100ミリ秒未満でAIの推論・判断を実行できる性能を示したという。また、Ryzen AI Embedded構成では、競合となるNVIDIA Jetsonシリーズと比較してリアルタイム信頼性が向上している点もアピールしている。

　「ピーク性能は印象的なデモを作るのに役立つが、製品として成立させるのはシステムレベルのパフォーマンスだ」とラジェ氏は締めくくっており、同社はハードウェアとソフトウェアが密接に連携するオープンなエコシステムを通じて、フィジカルAIの実用化を推進していく構えだ。

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