Microchip、AI機能搭載のエッジ機器開発を支援:memBrainソリューションで実現
Microchip Technologyは、子会社のSilicon Storage Technology(SST)を介し、電池駆動のエッジデバイスにAI推論機能を搭載するための支援を行う。
Microchip Technologyは2019年8月、子会社のSilicon Storage Technology(SST)を介し、電池駆動のエッジデバイスにAI推論機能を搭載するための支援を行うと発表した。その中核となるのはアナログメモリ技術「memBrainニューロモーフィックメモリソリューション」である。
SuperFlash技術を用いた同社のアナログフラッシュメモリソリューションは、ニューラルネットワークのVMM(Vector Matrix Multiplication)を実行するのに適しているという。例えば、内蔵するフローティングゲートにシナプス加重を保存するため、システムのレイテンシが大幅に向上する。DSPとSRAMやDRAMを用いた従来型に比べて、消費電力を10分の1〜20分の1に低減することができ、部品コストも大幅に節減可能だという。
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2018年に登場したスマートフォンのプロセッサの多くにAI機能(機械学習)を処理するアクセラレーターが搭載された。そうしたAIアクセラレーターを分析していくと、プロセッサに大きな進化をもたらせたことが分かる。こうした進化は今後も続く見通しで、2019年もAIプロセッサに大注目だ。
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ルネサス エレクトロニクス(以下、ルネサス)は2019年1月21日、白物家電などでモーターの故障検知が行えるマイコンベースのソリューションを発表した。低価格のマイコン上で学習済みのモーター故障検知AIを実行し、モーターの異常を検知し、アラートの発報などが行える。
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Xilinxは、組み込み技術の国際展示会「embedded world 2019」(2019年2月26〜28日、ドイツ・ニュルンベルク)で、自動車や監視カメラなどでの推論、いわゆるエッジデバイスでの推論をイメージしたデモを展示した。
- 組み込みAIを加速する、ルネサスの新Processing-in-Memory
ルネサス エレクトロニクスは、メモリ回路内でメモリデータの読み出し中に積和演算を行う既存のProcessing-in-Memory(PIM)を改良した、新たなPIM技術を開発したと発表した。同技術をベースに開発したAIアクセラレーターをテストチップに実装して推論処理を行ったところ、8.8TOPS/Wの電力効率を実証したという。
- CPUのみで高速学習、組み込みAIを低コストで実現
ディープインサイトは、「第8回IoT/M2M展」で、IntelのCPUのみで学習を行うデモを展示した。ディープインサイトが開発しているディープラーニング用フレームワーク「KAIBER(カイバー)」の学習エンジンをCPU向けに最適化し、GPUを使わない環境で高速に学習できるようにしている。
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米国、中国間の貿易戦争は、特にAI(人工知能)と5G(第5世代移動通信)での技術優位性が全てである。最終的には、米国側を支持する米国主導のグループと、中国側を支持する中国主導のグループに世界が二分される可能性がある。
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