組み込み機器でも生成AIが使える 日本発のアクセラレーター：EdgeCortixが「SAKURA-II」を発表（3/3 ページ）

エッジAI（人工知能）向けのアクセラレーターを手掛ける日本のスタートアップEdgeCortixが、新しいプラットフォーム「SAKURA-II」を発表した。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルだけでなく、トランスフォーマーモデルを容易に実装できることが特徴だ。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

1チップで複数モデルを実行するデモ

　展示会ブースでは、SAKURAを使ったデモも幾つか披露していた。1つ目は、1個のSAKURA-Iで、16台のカメラの映像から同時に物体検出を行うもの。AIモデルにはYOLO v5sを用いていた。推論性能は約500fps（フレーム/秒）で、ボード全体の消費電力は8.2Wだという。

左＝デモに使用したコンピュータ／右＝16台のカメラの映像から同時に物体検出を行っている様子［クリックで拡大］

　2つ目は、RGBカメラで撮影している映像を解析し、リアルタイムで解像度を上げて表示するというデモ。SAKURA-IでABPN（Attention-based Back Projection Network）モデルを実行し、映像の解像度を360×640から1080×1920と3倍に向上させた。これによって、より鮮明な画像の表示が可能になっていた。

左＝ABPNモデルにより映像の解像度をリアルタイムで向上。上段が360×640、下段が1080×1920の映像／右＝解像度を上げた下段の映像の方が、より明瞭に表示されている。これがリアルタイムで行える［クリックで拡大］

　3つ目は、1個のSAKURA-Iで複数のAIモデルを同時に実行するデモだ。RGBカメラとサーマルカメラを使用して、YOLO v5mとmono Depthの2つのモデルを同時に実行し、物体検出と深度推定を行っていた。「MERAにモデルを入力後、ワークを分配することで、1チップで複数のモデルを実行できるようになる」（EdgeCortix）

1チップでYOLO v5mとmonodepthの2つのモデルを同時に実行していた［クリックで拡大］