次章2記事からNPU処理ボトルネックを生まないAI PCメモリ要件を整理しました。メモリ速度、広いメモリバス幅、大容量メモリ、MoP（Memory on Package）が注目点です。PC原価の35%を高騰メモリが占めると言われるAI PC選択指針の1つになります。
参照した2つの記事
- Snapdragon X2 Elite Extreme 80TOPS NPUテスト、2026/05/08、窓の森
- Snapdragon X2 Elite⼤進化の理由、2025/09/26、PC Watch
x64コア陣営のARM社Ryzen AI 400シリーズNPUは50TOPSとAI 300シリーズと同じなのに対し、ARM64コア陣営Qualcomm社の最新Snapdragon X2シリーズNPUは80TOPSと従来45TOPS比1.78倍に高性能化しました。
本稿は、NPU利用のローカルAI PC処理に、実装メモリがどのように影響するかという観点で両記事を参照しました。
最新Snapdragon X2 Elite Extremeと従来Snapdragon X PlusのAI画像生成速度
| 項目 | 最新Snapdragon X2 Elite Extreme | 従来Snapdragon X Plus |
| NPU性能 | 80 TOPS | 45 TOPS |
| メモリ仕様 | LPDDR5x-9523 | LPDDR5x-8533 |
| メモリバス幅 | 64bit x 3チャネル = 192bit | 64bit x 2チャネル = 128bit |
| 理論メモリ帯域幅 | 9523 x 192 / 8 = 228.6 GB/s | 8533 x 128 / 8 = 136.5 GB/s |
| MoP容量 | 16GB x 3個 ＝ 48GB | 8GB x 2個 ＝ 16GB |
| 20枚AI画像生成速度 | 約17秒 | 約32秒 |
資料1ではNPU性能差80/45=1.78倍に対し、AI画像生成速度は32/17=1.88倍、生成処理動画の見た目は2倍近い高速化が示されています。
これは、メモリ仕様の高速化、メモリバス幅の3チャネル化、メモリ（MoP）大容量化が、80TOPS NPUのAI処理高速化へ寄与しているからです。また、画像生成中のNPU使用率は、最新/従来ともに8割以上と同一のため、新旧NPU性能に見合ったメモリを実装していることも解ります。
つまり、AI PCで比較されがちなTOPS値だけでなく、「TOPS値を活かすメモリ実装方法もローカルAI処理の重要指針」であることが判ります。
MoPと外部メモリ増設の考察
MoP（Memory on Package）は、DRAMメモリチップをCPUと同一パッケージ内に直接配置・封止する技術です。CPUとメモリ間距離が、従来マザーボードのメモリ装着に比べ近いため、より高速処理が可能で省電力性にも優れています。拡張性は劣りますがノートAI PCやミニAI PCに適した技術です。
資料2から、技術的にはMoPでも外部メモリ増設は可能で、容量増加もできそうです。但し、筆者の自作PC経験から、MoPと外部メモリとの相性などで不安定動作や速度低下の懸念があります。
AI PCの外部メモリ追加は、できれば避けたい事象だと思います。
Summary：AI PCメモリ要件
80TOPSと大幅にNPU性能が向上したSnapdragon X2 Elite Extreme AI PCのAI処理性能を活かすメモリ要件は、MoPによるメモリ高速化、広いメモリバス幅（チャネル数増加）、十分なメモリ容量です。
MoPでもメモリ容量増設は可能ですが、増設外部メモリとの相性などに懸念があり、初めから想定AI処理に十分な容量のメモリ実装が望ましいと思います。
PCメモリ高騰中ですが、高性能TOPSや想定AI処理に見合うメモリ実装がAI PC選定に重要です。