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画像処理速度を4倍に、モデル圧縮とFPGA実装も自動化エッジAIの開発期間を短縮(1/2 ページ)

沖電気工業(OKI)とOKIアイディエス、フランスMipsologyは2022年10月17日、AI(人工知能)による画像処理速度を従来比4倍に高速化する技術を発表した。3社は同日に記者説明会を開催し、同技術のデモを披露した。

» 2022年11月14日 15時45分 公開
[村尾麻悠子EE Times Japan]

 沖電気工業(OKI)とOKIアイディエス、フランスMipsologyは2022年10月17日、AI(人工知能)による画像処理速度を従来比4倍に高速化する技術を発表した。3社は同日に記者説明会を開催し、同技術のデモを披露した。

 具体的には、OKIのAIモデル軽量化技術「PCAS」と、Mipsologyが手掛けるAI処理の高速化プラットフォーム「Zebra」を連携する。AIモデル内の不要な演算をPCASで自動的に取り除き、それをZebraで、FPGAの論理回路に向け自動で最適化する仕組みだ。

AIモデルを自動で圧縮×自動でFPGAに実装

 PCASは、コンパクト性と性能の両方が求められるエッジAIに向け、ディープラーニングモデルの演算数を削減して軽量化する技術。AIモデルを構成するニューロンから、精度に影響しないものを自動で検出し、削減する。PCASの特長は、AIモデルを軽量化しつつ、推論精度は軽量化前と同等レベルを実現している点だ。

左=「PCAS」の概要/右=PCASの性能評価。ResNet-50のモデルとImageNetのデータセットで検証したところ、推論精度(画像の認識精度)は、モデル軽量化前と同等レベルだった[クリックで拡大] 出所:OKI

 一方のMipsologyは2015年創業のスタートアップである。FPGA上でニューラルネットワークの推論を高速化できるソフトウェアプラットフォームZebraを2017年から提供している。Zebraを使うことで、CPU/GPUで学習済みのモデルを、プラグ&プレイでFPGA上に実装できるようになる。複雑な並列演算に強みを持つFPGAを使うことで、CPU/GPUを使うよりも推論が高速化する仕組みだ。Zebraを使用するに当たり、ニューラルネットワークやフレームワークを変更する必要はない。

 なおMipsologyとOKIアイディエスは2020年11月に、国内市場向けのFPGA設計開発サービスにおける技術提携を発表している。OKIアイディエスが、顧客のAIプログラムを、Zebraを使用してFPGAに実装、最適化するものだ。

左=Mipsologyの「Zebra」の特長。Zebraは、PyTorchやTensorFlow、ONNXなどほとんどのフレームワーク上で動作するのも特長だ 出所:Mipsology/右=Mipsologyとの技術提携による、OKIアイディエス(OIDS)のFPGA設計開発サービスの概要[クリックで拡大] 出所:OKIアイディエス
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