Xilinx、エッジ〜クラウドの機械学習に対応：機械学習の推論能力、競合の6倍（2/2 ページ）

Xilinx（ザイリンクス）は、応答性に優れたビジョンシステムを極めて短い期間で開発することが可能となる「reVISIONスタック」を発表した。エッジからクラウドまで広範な機械学習（マシンラーニング）の処理を行うアクセラレーションプラットフォームを迅速に開発することができる。

[馬本隆綱，EE Times Japan]

設計期間3週間を4日間に短縮した事例も

　ザイリンクスによれば、機械学習に関連するサブシステムの設計に3週間を要していた。2年半前に発表した同社の開発環境「SDSoC」を用いると、この設計期間を4日に短縮したユーザー事例もある。reVISIONスタックを活用すれば、機械学習やOpenCVに関する開発負荷をさらに軽減することができるという。

reVISIONスタックを活用した場合に、短縮できる開発期間の一例 （クリックで拡大） 出典：ザイリンクス

　「ZynqSoC」や「MPSoC」を用いるreVISIONスタックは、応答性にも優れている。競合するGPUや標準SoCに比べて、機械学習の推論能力は1W、1秒当たりのイメージ数が最大6倍、コンピュータビジョン処理は1W、1秒当たりのフレーム数が42倍になるという。しかもレイテンシーは5分の1に抑えている。

　この応答性を自動車のブレーキシステムに適用した数値も明らかにした。「reVISIONスタックの場合、危険を察知して2.7ミリ秒後にブレーキが作動する。競合の他社製品では49〜320ミリ秒後に作動する。時速100kmで走行していると仮定すれば、競合製品を搭載した自動車に比べて1.5〜10mも手前に停車することができる」（Glaser氏）と、高速応答の重要性を強調した。

reVISIONスタックと競合製品の応答性に関する比較。左は用途による違い、右は自動車のブレーキシステムに適用した場合の停止距離の違い （クリックで拡大） 出典：ザイリンクス

　この他、ニューラルネットワークやセンサー領域での進化に対して、FPGAをベースとするSoC／MPSoCならではの柔軟な設計対応力も強みの1つとなっている。開発キットは搭載するデバイスによって、4種類を用意した。

開発キットの主な仕様 （クリックで拡大） 出典：ザイリンクス

　なお、reVISIONスタックの供給は2017年第2四半期（4〜6月）より始める予定である。