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FPGAに実装可能なエッジAI用ハードIP、45fpsで推論：日本発の新興企業

エッジデバイス用の推論プロセッサ開発を手掛けるEdgecortix（エッジコーテックス）は、「第1回 AI・人工知能 EXPO【秋】」（2020年10月28～30日、幕張メッセ）で、同社の技術を実装して行うエッジAI（ここでは推論）のデモを展示した。

» 2020年11月12日 13時30分公開

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

　東京都品川区とシンガポールに拠点を持つEdgecortixは、2019年9月に設立されたばかりの新興企業だ。エッジデバイス用推論プロセッサ向けにハードウェアIP（Intellectual Property）およびソフトウェアを提供する企業で、技術開発は日本で行っている。主なターゲット市場は自動運転（自動運転およびADAS［先進運転支援システム］）、ロボット、スマートシティー、ドローン、インダストリー4.0などで、5～10Wレベルの低消費電力のアプリケーションに向ける。

　Edgecortixの担当者は「当社のハードウェアIPはXilinxのFPGAに実装できる。PytorchやTensorFlowをネイティブサポートしていて、これらのソフトウェアフレームワークとシームレスに統合できる。特殊な学習も不要で、使いやすいというのが最大の特長だ」と説明する。ピーク時の演算性能は最高で52TOPS。1ワット当たりの性能は5TOPS以上だという。

　会場でのデモは、1）カメラで物体を認識し、カメラとその物体の距離を測定するものと、2）走行中に前方の自動車をリアルタイムで認識するものの2つを披露した。

　1）では、EdgecortixのハードIPを実装したXilinxのアクセラレーターカード「Alveo U50」を使用。写真のモニター上部に設置したカメラで物体（人物や柱など）を検出し、カメラとの距離を測定して色分けして表示した（カメラとの距離が近いものほど暖色系の色になる）。

カメラを使った物体検出および測距のデモ。ResNet-50を使用し、INT8の精度で推論を行っている。「モデル自体が重いにもかかわらず、13fps（フレーム/秒）前後の推論速度を実現している」（Edgecortix）（クリックで拡大）

　2）のデモでは、自動車が走行する動画を流し、その動画の自動車をリアルタイムで検出していた。ここではXilinxの「Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104」にIPを実装。45fps前後の推論速度を達成していた。

検知する対象は動画の中の自動車だったが、推論は会場でリアルタイムで行っていた（クリックで拡大）

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