EdgeCortixの SAKURA-II AIアクセラレータ、Raspberry Pi 5および他のArmベースのプラットフォームに低消費電力の生成AIをもたらす

強力な組み合わせにより、Vision Transformer（ViT）とマルチモーダルモデルが低消費電力のArmデバイスに搭載され、企業や組み込み開発者にとってエッジでの効率的なリアルタイム生成AIが可能に

2025年6月4日、エネルギー効率に優れたエッジでのAI処理に特化したファブレス半導体のリーディングカンパニーである EdgeCortix®株式会社 (本社：東京都中央区、読み方：エッジコーティックス) は、業界をリードするAIアクセラレータ『SAKURA-II M.2モジュール』が、Raspberry Pi 5やAETINAのRockchip (RK3588) プラットフォームを含むArmベースのプラットフォームに対応し、エッジAIコンピューティング用途においてかつてない性能と効率性を実現すると発表しました。

この強力な統合は、エッジにおけるリアルタイム生成AIの機能の普及を加速させるうえでの大きな一歩を示しています。低消費電力と高いAIスループットに重点を置いて設計されたEdgeCortix SAKURA-Il M.2モジュールにより、開発者はクラウドインフラに依存することなく、Raspberry Pi 5のようなコンパクトで手頃なプラットフォーム上で高度なディープラーニングモデルを直接実行することができるようになります。

EdgeCortixの創業者兼CEOであるサキャシンガ・ダスグプタ博士は次のように述べています。
「当社の低消費電力AIアクセラレーション技術をRaspberry Pi 5ユーザーに提供することで、世界中のイノベーターや企業が、よりスマートで高速かつ効率的なエッジAI駆動のデバイスやシステムを迅速に構築できる道が開かれます。私たちは、コネクテッド・インテリジェント・エッジの未来を切り拓くため、組み込みArmプラットフォームに実環境で利用可能な生成AIの機能を提供し、インテリジェントで自律的な次世代システムの新たな波を後押しできることに、大きな期待を寄せています。」

Novo Tellus Capital Partnersのベンチャーパートナーであり、LantronixとTessolveの取締役Sailesh Chittipeddi氏は以下のように述べています。
「Raspberry Pi 5とEdgeCortixのSAKURA-IIを組み合わせることで、エッジにおけるリアルタイム生成AI向けの非常に効率的かつスケーラブルなプラットフォームが実現します。同様に魅力的なのは、SAKURA-IIが幅広いArmベースのシステムを加速できる能力であり、次世代のIoTやエッジアプリケーションのエンジニアが、従来のデータセンターのハードウェアのコストや電力負荷を気にすることなく、多様な用途において高性能なAIソリューションを展開できるようになる点です。」

Raspberry Pi5およびその他のArm対応プラットフォームにおけるSAKURA-IIの主な利点は以下の通りです。

• 最新の生成AIをデバイス上で実行可能：Vision Transformer、小型言語モデル、ビジョン言語モデル（VLM）などの高度なAIモデルを、低遅延かつ低消費電力で直接デバイス上で動作させることができます。
• Armに最適：ArmプロセッサーからAI処理をスムーズにオフロードすることで、性能と効率のバランスを実現します。
• 迅速な市場投入：開発者は、認証済みのRaspberry Pi 5やその他のArmプラットフォーム対応の量産可能なSAKURA-II M.2モジュールを使用して、プロトタイプから製品化まで迅速に拡張できます。
• ​​手頃な価格でAIを導入：SAKURA-IIとRaspberry Piは、従来のソリューションに比べてごくわずかなコストで強力なエッジAIを提供し、インフラの負担を軽減しつつ、コスト効率の高い拡張を可能にします。
• SWaP-C制約環境向けのオフライン自律AI：サイズ（Size）、重量（Weight）、消費電力（Power）、コスト（Cost）の制限が厳しいドローン、ロボティクス、スマート農業、セキュリティ分野に最適で、効率的なオンデバイスインテリジェンスを実現します。

これらのArmプラットフォームを活用することで、EdgeCortixは開発者やハードウェアイノベーターの幅広いエコシステムを強化し、コスト効率に優れ、量産可能なエッジAIソリューションの構築を可能にしています。SAKURA-II M.2 モジュールの高性能アクセラレーションとRaspberry Pi 5やその他のArmベースデバイスのアクセシビリティを組み合わせることで、Vision Transformers（ViTs）、大規模言語モデル（LLMs）、ビジョン言語モデル（VLMs）を含む高度な生成AIワークロードをエッジで効率的に実行できるようになります。これにより、スタートアップから大企業まで、クラウドに依存せずにインテリジェントなアプリケーションを展開することが可能になります。

EdgeCortixのRaspberry Pi 5およびその他のArm搭載ソリューションについての詳細は、こちらからお問い合わせください。
https://www.edgecortix.com/en/contact-us-about-arm

■この記事に関するお問い合わせは下記へお願いします。
Jeffrey Grosman
jeffrey@edgecortix.com