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NPU (閲覧: 154回)

NPU（Neural Processing Unit、ニューラル処理ユニット）に関する最近の動向について整理する。

近年、人工知能（AI）技術の進化は目覚ましく、その基盤を支えるハードウェアの重要性も高まっている。特に、AIモデルの推論処理を効率化するNPUは、スマートフォンからデータセンターまで、幅広い分野で注目を集めている。

この状況下、OpenAIによる「GPT-5.3 Instant」の発表と、Googleによる高速AIモデル「Gemini 3.1 Flash-Lite」の公開は、NPU技術の進化と、AIモデルの高速化という二つのトレンドを明確に示す出来事と言える。

GPT-5.3 Instantは、OpenAIがGPT-5シリーズに組み込んだ最新のNPU最適化技術の成果を示すものと考えられる。GPTモデルは、その巨大なパラメータ数ゆえに、推論処理に膨大な計算資源を必要とする。GPT-5.3 Instantがどのような最適化手法を採用しているか詳細な情報公開は限られているものの、従来のモデルと比較して推論速度の向上が図られたことは想像に難くない。特に、Instantという名称が示すように、リアルタイムに近い応答性を実現するための技術的な工夫が凝らされたと考えられる。

一方、Googleが公開したGemini 3.1 Flash-Liteは、その名称が示す通り、軽量かつ高速なAIモデルである。Flash-Liteは、モバイルデバイスやエッジデバイスなど、リソースの制約を受ける環境での利用を想定して設計されている。Geminiモデルは、テキストだけでなく、画像や音声など、多様なモダリティのデータを扱えるマルチモーダルAIモデルである。Flash-Liteは、Geminiモデルの性能を維持しつつ、推論に必要な計算量を大幅に削減することで、幅広いデバイスでのAI活用を可能にすることを目指している。

これらの動向から読み取れるのは、NPU技術は単なる計算能力の向上だけでなく、AIモデルの特性に合わせて最適化される方向に向かっているという点である。OpenAIはGPTモデルの特性に合わせた最適化、Googleはモバイルデバイスでの利用を想定した軽量化という、それぞれ異なるアプローチでNPU技術の可能性を追求している。

また、これらのモデルの公開は、AI技術の民主化を促進する可能性も秘めている。Gemini 3.1 Flash-Liteのような軽量モデルは、より多くの開発者がAI技術を活用できる環境を整え、新たなアプリケーションやサービスを生み出すための基盤となるだろう。

今後のNPU技術の進化は、AIモデルの性能向上だけでなく、より幅広い分野でのAI活用を可能にするための重要な鍵となる。特に、エッジコンピューティングやIoTデバイスの普及に伴い、NPUの重要性はますます高まっていくと考えられる。

OpenAIが「GPT-5.3 Instant」を発表　GPT-5.4も／Googleが高速なAIモデル「Gemini 3.1 Flash-Lite」を公開：週末の「気になるニュース」一気読み！（3/3 ページ） - ITmedia PC USER - ITmedia

2026-03-08 06:00:00

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## NPUに関する最近の動向について整理する

近年、人工知能（AI）技術の進化に伴い、その処理を効率的に行うための専用ハードウェアに対する関心が高まっています。その中でも、Neural Processing Unit（NPU）は注目を集める要素技術の一つです。NPUは、ニューラルネットワークの演算に特化したプロセッサであり、従来のCPUやGPUと比較して、電力効率とパフォーマンスに優れるという特徴があります。

特に、AMDの最新のRyzen AI 400シリーズの登場は、NPUの普及に大きな影響を与える可能性があります。このシリーズは、デスクトップ環境において正式にNPUを搭載し、XDNA 2アーキテクチャによる50 TOPS（Tera Operations Per Second）という高いAI処理能力を実現しています。TOPSは、1秒間に実行できる演算の単位であり、数値が大きいほど処理能力が高いことを示します。

AMDのRyzen AI 400シリーズの登場は、NPUがこれまで主にスマートフォンやデータセンターで利用されてきた技術から、より広範なユーザーに利用される可能性を示唆しています。デスクトップ環境でのNPUの活用は、画像処理、音声認識、自然言語処理といったAIを活用したアプリケーションのパフォーマンス向上に貢献すると考えられます。例えば、動画編集ソフトにおけるリアルタイムのノイズ除去や、AIを活用した画像生成ツールにおける高速な処理などが期待されます。

NPUの進化は、AI技術の民主化にも貢献すると考えられます。高性能なAI処理能力を、より手頃な価格で、より多くのユーザーが利用できるようになることで、AI技術の応用範囲はさらに広がり、新たなイノベーションが生まれる可能性があります。

AMDのRyzen AI 400シリーズの登場は、NPUの可能性を広げるだけでなく、競合他社によるNPU搭載プロセッサの開発を加速させる可能性があります。今後、各社が独自のNPUアーキテクチャを開発し、より高性能で電力効率の高いNPU搭載プロセッサを市場に投入することが予想されます。これにより、AI技術の進化とともに、NPUの重要性はますます高まっていくでしょう。

AMDの新しい使い方!Ryzen AI 400がデスクトップで正式に登場し、XDNA 2 NPUと50 TOPS AIパフォーマンス - VOI.id

2026-03-07 04:27:25

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NPUに関する最近の動向について整理する。

近年の技術進化において、Neural Processing Unit（NPU）の重要性は急速に高まっている。NPUとは、人工知能（AI）や機械学習の演算処理に特化した半導体チップであり、従来のCPUやGPUと比較して、特定のAIタスクにおいて圧倒的な性能と電力効率を実現する。その重要性は、Windows 12の登場と密接に関連していると見られる。

Windows 12が年内に登場するとの噂は、単なるOSのバージョンアップに留まらない可能性を示唆している。噂によれば、Windows 12はAI機能を深く統合し、その実行にNPUが必須となるという。これは、既存のPC環境ではWindows 12の利用が難しく、NPUを搭載した新しいPCへの買い替えを事実上強制するという可能性も示唆している。この噂が事実であれば、PC市場に大きな変革をもたらすことは避けられないだろう。既存のPCの置き換えだけでなく、NPU搭載PCの需要が爆発的に増加し、関連技術の開発競争が激化する可能性がある。

一方、韓国のRebellions社は、第2世代NPUの量産体制を確立し、売上を大幅に増加させている。Rebellions社は、主に産業用ロボットや自動運転システム向けのNPUを提供しており、その技術力は高く評価されている。第2世代NPUの量産化は、NPUのコスト削減と供給安定化に貢献し、より広範な分野でのNPUの活用を促進すると考えられる。特に、自動運転技術は、高度な画像処理とリアルタイムな演算処理を必要とするため、NPUの採用が不可欠であり、Rebellions社の成長は、この分野におけるNPUの重要性を示していると言える。

これらの動向を総合的に見ると、NPUは単なる半導体チップではなく、今後のPC市場やAI技術の発展を左右する重要な要素となっていることがわかる。Windows 12におけるNPUの必須化は、PCの進化を加速させ、NPU搭載PCの普及を促進するだろう。同時に、Rebellions社のようなNPUメーカーの成長は、AI技術の進歩と産業界への浸透を後押しする。今後の技術動向を注視することで、NPUがもたらす変革の全体像をより深く理解することができるだろう。

「Windows 12」年内登場の噂、しかもAI課金・NPU必須・買い替え強制って本当なの？ | チバテレ＋プラス - 千葉テレビ放送

2026-03-06 07:15:35

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Rebellions売上3.4倍に拡大第2世代NPU量産で顧客拡大へ - Chosunbiz

2026-03-06 17:00:00

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NPU（Neural Processing Unit、ニューラル処理ユニット）に関する最近の動向について整理する。

近年、人工知能（AI）技術の進化に伴い、その基盤となるハードウェアの重要性が増している。特に、AI推論処理に特化したNPUは、スマートフォンや自動車、データセンターなど、様々な分野でその活用範囲を広げている。従来のCPUやGPUでは処理が難しい、リアルタイムなAI処理を効率的に行うために、NPUは不可欠な存在となりつつある。

NPUの進化は、AI技術の発展を支える上で重要な役割を果たしている。初期のNPUは、特定のタスクに特化したものが多かったが、近年では汎用的な処理能力を備えたものが登場し、様々なAIモデルに対応できるようになっている。これにより、開発者はハードウェアに依存することなく、柔軟にAIアプリケーションを開発できるようになり、その普及を加速させている。

注目すべきは、中国で発表された「はめ込み式NPU」の登場である。これは、チップ内にNPUを組み込むことで、省電力化や小型化を実現する技術である。この技術は、特にモバイルデバイスや組み込みシステムなど、限られたスペースと電力しか利用できない環境でのAI活用を促進する可能性を秘めている。従来のNPUがディスクリートチップとして実装されるのに対し、はめ込み式NPUは、システムオンチップ（SoC）の一部として統合されるため、通信の遅延や電力消費を削減できるメリットがある。

この技術の登場は、中国のAI産業における技術力の向上を示すとともに、今後のAIハードウェア開発の方向性を示唆していると言える。省電力化と小型化のニーズは、あらゆる分野で共通しており、この技術が世界中で採用されることで、AI技術の普及がさらに加速する可能性がある。

はめ込み式NPUの実現には、高度な設計技術と製造プロセスが必要となる。チップ内にNPUを組み込むためには、限られたスペースを有効活用し、放熱の問題を解決する必要がある。また、NPUの性能を最大限に引き出すためには、ソフトウェアとの連携も不可欠である。

今後の課題としては、はめ込み式NPUの性能向上と、ソフトウェア開発環境の整備が挙げられる。NPUの性能は、AIモデルの複雑さやデータ量に依存するため、より高度なAI処理に対応できるよう、さらなる性能向上が求められる。また、開発者が容易にNPUを活用できるよう、ソフトウェア開発ツールやライブラリの充実も重要である。

中国のこの技術開発は、AIハードウェアの進化における新たなマイルストーンであり、今後の技術動向に注目が集まる。特に、この技術がどのように応用され、どのような影響を与えるのかを見極めることは、AI技術に関わるすべての人にとって重要である。

中国初のはめ込み式NPU誕生 - Science Portal Asia Pacific

2026-03-05 12:58:43

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## NPUを活用したAI進化の可能性と今後の展望

NPU（Neural Processing Unit、ニューラル処理ユニット）に関する最近の動向を整理する。AI技術の進化に伴い、その処理能力を効率的に高めるための専用ハードウェアとしてNPUの重要性は増している。特に、MicrosoftのCopilot+ PCを活用したアイデアコンテストのようなイベントの開催は、NPUの可能性を具体的に示唆する動きと言えるだろう。

従来のCPUやGPUは汎用的な計算処理に最適化されているため、AIモデルの推論処理にはオーバーヘッドが生じやすい。NPUは、ニューラルネットワークの演算に特化して設計されているため、同等の処理能力をより少ない電力で、高速に実行できる。これにより、バッテリー駆動のデバイスでのAI活用や、リアルタイム処理が求められるアプリケーションでの利用が可能となる。

Copilot+ PCにおけるNPUの活用は、その可能性を具体的に示している。ローカルでのAIモデル実行によるプライバシー保護、高速な画像処理、リアルタイム翻訳、そして創造的なタスクの支援など、様々な応用が考えられる。アイデアコンテストのようなイベントは、開発者や研究者がNPUの潜在能力を探求し、新たな活用方法を創出するきっかけとなる。

NPUの進化は、単なるハードウェアの向上に留まらない。ソフトウェアとの連携、AIモデルの最適化、そして新たなアルゴリズムの開発といった、多岐にわたる分野での進歩を促進する。例えば、NPUに最適化されたAIモデルは、より少ないパラメータ数で同等の精度を達成できる可能性があり、これはモデルのサイズを小さくし、より多くのデバイスでAIを活用することを可能にする。

今後の展望としては、NPUのさらなる高性能化に加え、より柔軟なアーキテクチャへの進化が期待される。特定のAIモデルに特化したNPUだけでなく、多様なモデルに対応できる汎用的なNPUの開発も重要になるだろう。また、エッジデバイスでのAI処理をさらに効率化するために、NPUと他のプロセッサとの連携を強化する技術も発展していくと考えられる。

NPUは、AI技術の普及と進化を支える重要な要素であり、その動向は今後の技術革新に大きな影響を与えるだろう。アイデアコンテストのようなイベントを通じて、NPUの可能性が広く共有され、新たな活用方法が生まれることで、私たちの生活やビジネスに革新をもたらすことが期待される。

AIを駆使してどんなイノベーションが起こせるか─Copilot+ PC活用を競うアイディアコンテスト - IT Leaders

2026-03-04 18:01:58

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NPUに関する最近の動向について整理する。

2026年3月に入り、QualcommとAMDから、それぞれ小型SoC「Snapdragon Wear Elite」とデスクトップAPU「Ryzen AI 400」の発表があった。この両製品に共通して搭載されているのが、Neural Processing Unit（NPU）である。これは、AI処理に特化したハードウェアユニットであり、その性能向上は、様々なデバイスの進化を加速させている。

QualcommのSnapdragon Wear Eliteは、ウェアラブルデバイス、特にスマートウォッチへの応用が想定されている。従来、スマートウォッチにおけるAI処理は、クラウドへの依存が大きかった。しかし、Snapdragon Wear Eliteに内蔵されたNPUにより、20億パラメーター規模のAIモデルをローカルで実行することが可能になった。これにより、応答速度の向上、プライバシーの保護、バッテリー消費の削減といったメリットが期待される。例えば、音声アシスタントのオフラインでの動作や、高度なヘルスケア機能のリアルタイム処理などが可能になるだろう。

一方、AMDのRyzen AI 400は、デスクトップPC市場への参入を意味する。このAPUは、XDNA 2 NPUを搭載し、50TOPS（Tera Operations Per Second）という高いAIパフォーマンスを実現している。TOPSは、1秒間に実行できるAI演算の回数を表す指標であり、数値が大きいほど高性能である。Ryzen AI 400は、ビジネス用途のPCにおけるAI処理の能力を飛躍的に向上させることが期待されており、例えば、画像・動画編集、データ分析、自然言語処理といったタスクの高速化に貢献するだろう。この製品の登場は、デスクトップPCにおけるAI処理の標準を大きく引き上げると考えられる。

両社の製品発表からわかるように、NPUの進化は、ウェアラブルデバイスとデスクトップPCという、大きく異なる市場セグメントで同時に進行している。これは、AIの普及が、特定のデバイスに限定されるものではなく、社会全体に浸透しつつあることを示唆している。今後は、NPUの性能向上だけでなく、ソフトウェアとの連携や、開発者向けのサポート体制の強化などが、AIの普及をさらに加速させる鍵となるだろう。また、NPUの消費電力や発熱といった課題も、今後の開発における重要な検討事項となるはずだ。

スマートウォッチにAI実行能力を与える小型SoC「Snapdragon Wear Elite」をQualcommが発表、NPUを内蔵し20億パラメーターのAIモデルをローカル実行可能 - GIGAZINE

2026-03-03 11:46:00

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AMDの新しい使い方!Ryzen AI 400がデスクトップで正式に登場し、XDNA 2 NPUと50 TOPS AIパフォーマンス - VOI.id

2026-03-03 16:18:48

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AMD、Socket AM5向け「Ryzen AI 400」デスクトップAPUを発表：NPU 50 TOPS搭載でビジネスAI PCの構造的転換を牽引 - XenoSpectrum

2026-03-03 06:50:12

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Qualcomm、ウェアラブル用「Snapdragon Wear Elite」発表オンデバイス大規模AI対応NPU搭載（ITmedia Mobile） - Yahoo!ニュース

2026-03-03 10:44:05

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Qualcomm、ウェアラブル用「Snapdragon Wear Elite」発表　オンデバイス大規模AI対応NPU搭載 - ITmedia Mobile - ITmedia

2026-03-03 10:35:00

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NPUに関する最近の動向について整理する。

近年、人工知能（AI）技術の進化に伴い、その処理を効率的に行うための専用チップであるNPU（Neural Processing Unit）の重要性が高まっている。NPUは、従来のCPUやGPUとは異なり、特にディープラーニングなどのAI処理に特化したアーキテクチャを持つ。この動きは、デスクトップPCからウェアラブルデバイスまで、幅広い分野に波及している。

特に注目すべきは、AMDによるデスクトップPC向けRyzen AI PRO 400シリーズの発表である。これまでのNPUは、主にスマートフォンやデータセンターといった特定の用途に限定されていたが、このシリーズの登場により、Socket AM5に対応したデスクトップPCでも50TOPS（Trillions of Operations Per Second）という高いAI処理能力を手に入れることが可能になった。これは、ローカルでのAIモデルの実行や、より高度な画像処理、音声処理といった用途に新たな可能性をもたらす。ユーザーは、クラウドサーバーに依存することなく、プライバシーを保護しつつ、高速なAI処理を利用できるようになる。

一方で、ウェアラブルデバイスの分野でもNPUの進化が加速している。QualcommのSnapdragon Wear Eliteの登場は、スマートウォッチのような小型デバイスにおいても、より高度なAI機能を実現することを意味する。例えば、より正確な健康状態のモニタリング、ジェスチャー認識による操作、あるいはより自然な音声アシスタントといった機能が、省電力かつリアルタイムに動作することが期待される。

これらの動向を総合的に見ると、NPUは単なるトレンドではなく、AI技術の普及と多様化を支える重要な要素として、今後ますますその重要性を増していくと考えられる。デスクトップPCにおけるローカルAI処理の可能性、ウェアラブルデバイスにおける高度な機能の実装、そして、それらの普及を促進する技術革新は、私たちの生活や仕事のスタイルに大きな影響を与えていくであろう。NPUの進化は、AI技術がより身近な存在となり、私たちの生活を豊かにする可能性を秘めていると言える。

やっとデスクトップでも50TOPSのNPUが手に入る……AM5用Ryzen AI PRO 400登場 - PC Watch

2026-03-02 17:00:00

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AMDの「Ryzen AI PRO 400」にデスクトップ版登場　50TOPSのNPUがSocket AM5で利用可能 - ITmedia PC USER - ITmedia

2026-03-02 19:00:00

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スマートウォッチにもNPUが来るッ！Snapdragon Wear Elite登場 - PC Watch

2026-03-02 16:00:00

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AMDがデスクトップ向けRyzen AI PRO 400シリーズを発表、50 TOPSのAI性能 - ニコニコニュース

2026-03-02 17:12:20

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NPUに関する最近の動向について整理する。

近年、人工知能（AI）技術の進化に伴い、AI処理に特化したプロセッサであるNPU（Neural Processing Unit）の重要性が高まっている。その市場は、特定のベンダーの技術に依存しない、よりオープンで相互運用性の高い環境へと移行しつつある。

Windows MLの登場は、NPUメーカー間の技術的な壁を乗り越える可能性を秘めている。これは、NPUの性能を最大限に引き出すために、特定のハードウェアベンダーのソフトウェアに縛られる必要性を軽減する。しかしながら、この技術はまだ発展途上にあり、さらなる進化が期待される。Windows MLのような共通基盤の確立は、NPUの普及を加速させ、より多様なアプリケーションへの展開を可能にするだろう。

一方、シスワンとピュリオ社の提携は、NPU市場における新たな動きを示している。シスワンが開発した第2世代NPU「レネゲード(RNGD)」を基盤としたAIインフラ市場への参入は、公共部門をターゲットとした戦略的な取り組みと言える。これは、特定の分野におけるNPUの活用を促進し、その実用性を実証する上で重要な意味を持つ。公共部門での導入は、セキュリティや信頼性といった要件を満たす必要があり、その成功は、他の分野へのNPUの展開にも影響を与えるだろう。

これらの動きは、NPU市場が単なるハードウェア競争の場ではなく、ソフトウェアとの連携、エコシステムの構築、そして特定の分野における実用性の確立が重要となることを示唆している。ハードウェアベンダーだけでなく、ソフトウェアベンダーやシステムインテグレーター、そしてエンドユーザーのニーズが、NPU技術の進化と普及を左右する。

今後、NPUは、より幅広い分野で活用されることが予想される。自動運転、画像認識、自然言語処理といった分野はもちろんのこと、産業用ロボット、医療診断、金融取引など、様々なアプリケーションにおいて、NPUの性能が活かされるだろう。また、エッジコンピューティングの普及に伴い、デバイス上で直接AI処理を行うためのNPUの需要も高まることが予想される。これらの変化に対応するため、NPUメーカーは、性能向上だけでなく、省電力化、小型化、そしてソフトウェアとの連携強化といった課題に取り組む必要がある。

NPUのメーカー間の垣根は「Windows ML」が超える。ただし未だ進化の途上 (窓の杜) - Yahoo!ニュース

2026-02-28 02:58:13

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シスワンがピュリオ社AIと公共部門の総販契約を結び、第2世代神経網処理装置(NPU)「レネゲード(RNGD)」基盤の人工知能(AI)インフラ市場攻略に乗り出した。28日、シスワンは前日、ソウル江西区麻.. - 매일경제

2026-02-28 11:11:07

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NPUに関する最近の動向について整理する。

近年、人工知能（AI）の進化に伴い、AI処理に特化したプロセッサであるNPU（Neural Processing Unit）への注目が集まっている。NPUは、従来のCPUやGPUと比較して、特定のAIタスク、特にニューラルネットワークの推論処理を効率的に行うことができる。この技術は、スマートフォン、家電製品、自動車など、幅広い分野で活用されており、その重要性はますます高まっている。

NPUの普及が進む中で、メーカー間の互換性の問題が課題として浮上していた。各社が独自のNPUを開発・搭載することで、ソフトウェア側の対応が複雑になり、ユーザー体験の低下を招く可能性があった。しかし、Windows ML（Machine Learning）の登場によって、この課題の解決に向けた動きが見られるようになった。

Windows MLは、Windows上で動作する機械学習フレームワークであり、NPUのメーカー間の垣根を越えて、様々なNPUを活用できるようにする役割を担っている。これにより、ソフトウェア開発者は特定のNPUに依存することなく、幅広いデバイスでAI機能を実装できるようになる。

ただし、Windows MLはまだ進化の途上にあり、すべてのNPU機能が完全にサポートされているわけではない。今後のさらなる機能拡張や最適化が期待される。また、NPUの性能は、そのアーキテクチャや設計によって大きく異なるため、Windows MLを通じて利用できる性能にも限界がある場合がある。

NPUの進化は、AI技術の普及を加速させるだけでなく、デバイスの電力効率の向上にも貢献する。AI処理をNPUにオフロードすることで、CPUやGPUの負荷を軽減し、バッテリー駆動時間を延長することが可能になる。

NPUの普及は、AI技術の民主化を促す可能性も秘めている。これまでAI開発に高度な専門知識が必要であったが、Windows MLのようなフレームワークの登場により、より多くの開発者がAI機能をデバイスに組み込むことができるようになる。

将来的には、NPUの性能向上とソフトウェアの進化が相まって、より高度なAI機能を、より低コストで、より多くのデバイスで利用できるようになることが期待される。そして、NPUは、私たちの生活をより便利で快適にするための重要な要素として、ますますその存在感を高めていくであろう。

NPUのメーカー間の垣根は「Windows ML」が超える。ただし未だ進化の途上 - 窓の杜

2026-02-27 16:38:00

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