NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti

クロック数（くろっくすう）

1秒間に発振する（電圧の最大値と最小値を繰り返す）回数をクロック周波数という。パソコンでよく「Intel Core i7 3.20GHz」などといった表示を見かけるが、この3.20GHzの部分がクロック周波数である。現代のパソコンでよく耳にする単位は主にギガヘルツ (GHz) で、この値が大きければ大きいほどそのコンピュータの処理速度が速いということになる。ただし、1クロックあたりの処理内容やコア数はコンピュータの機種・製品により異なるため、異なる機種・製品間ではクロック周波数だけで性能を比較することはできない。

最近のマイクロプロセッサは外部クロック周波数を内部で何倍かにして適切なクロック周波数で動作する。したがってコンピュータシステム全体よりもCPU部分だけが高速動作しており、CPUが外部要因（メモリや入出力）を待たなければならないときを除いて性能向上が図られている。

IoT（iot）

Internet Of Thingsの略語で、モノのインターネット」を意味する単語。
様々な「モノ（物）」がインターネットに接続され（単に繋がるだけではなく、モノがインターネットのように繋がる）、情報交換することにより相互に制御する仕組みである。それによるデジタル社会（クロステック）の実現を指す。現在の市場価値は800億ドルと予測されている。経済産業省が推進するコネクテッドインダストリーズやソサエティー5.0との関連でも注目を集めている。

フラッシュメモリ（フラッシュメモリ）

フラッシュメモリ（英: Flash Memory）は、FETでホットエレクトロンを浮遊ゲートに注入してデータ記録を行う不揮発性メモリである。東芝の舛岡富士雄が発明した。発表に際し、消去が「ぱっと一括して」できる機能から、写真のフラッシュの印象でフラッシュメモリと命名した。
パソコン用デバイスとしてのフラッシュメモリは、当初ユーザーの操作で書き換え可能なBIOSを持ったマザーボードへの利用など表面に出ない用途だった。やがてUSBメモリなどによるフロッピーディスクの代替としての利用が始まり、書き換えに対する耐久性の向上(ハード的な技術向上やソフト的に書き換える部分を集中しないようにする工夫 - ウェアレベリング)、大容量化・低価格化・高速化が進み、徐々に大容量記憶装置としての役割を担うようになっていった。
2004年には、小容量ながらパソコンに内蔵してハードディスク (HDD) 同様ドライブとして使用できるソリッドステートドライブ（SSD）が登場。自作派のユーザーたちに浸透していった。2006年には、HDDを搭載しないでSSDを搭載するメーカー製小型ノートパソコンが登場した。2007年発売の『Windows Vista』からは、USBメモリをHDDのキャッシュメモリとして使用するWindows ReadyBoost機能、2009年発売の『Windows 7』からはSSDはHDDとは別の種類のデバイスとしてサポートされるようになっている。
ノートパソコンには機器の小型化および軽量化、省電力化、衝撃に対する強さが要求される。フラッシュメモリはハードディスクと比較してこれらの要素で優れており、さらに物理的な動作がないので静音化ができ、また高速にアクセスできるという利点も持つ。ただし低価格化が進んだとは言え、容量単価の点では依然としてハードディスクが有利であり、フラッシュメモリ搭載ノートパソコンはハードディスク搭載モデルと比較して割高な価格設定になりやすいが、2019年現在、その物理的に可動部が無いことによる耐衝撃性とHDDに比べ圧倒的な速度性能を考慮すれば、十分考慮できる価格帯まで落ち着いている。

GPU（gpu）

Graphics Processing Unit（グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU）は、コンピュータゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置あるいはプロセッサである。グラフィックコントローラなどと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展した。特にリアルタイム3DCGなどに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理するグラフィックスパイプライン性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のビデオメモリ（VRAM）と接続され、頂点処理およびピクセル処理などの座標変換やグラフィックス陰影計算（シェーディング）に特化したプログラム可能な演算器（プログラマブルシェーダーユニット）を多数搭載している。プロセスルールの微細化が鈍化していることからムーアの法則は限界に達しつつあるが、設計が複雑で並列化の難しいCPUと比較して、個々の演算器の設計が単純で並列計算に特化したGPUは微細化の恩恵を得やすい。さらにHPC分野では、CPUよりも並列演算性能にすぐれたGPUのハードウェアを、より一般的な計算に活用する「GPGPU」がさかんに行われるようになっており、そういった分野向けに映像出力端子を持たない専用製品や、深層学習ベースのAI向けに特化した演算器を搭載したハイエンド製品も現れている。