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Xilinx、AI向けのソフトウエアスタックを発表、優位性を実証

マシンラーニングやディープラーニングのようなAI(人工)の半導エンジンとして、GPUを設しているNvidiaがR`されているが、AIのアーキテクチャでは再構成可ΔFPGAは実は~Wな立場にある。さまざまなアルゴリズムが消長するからだ。Xilinxはこのほど、さまざまなビジョンシステムに使えるAI向けソフトウエアスタック「reVISION」を発表した。

FPGAの最jのメリットは、b理v路をフレキシブルに構成し直せることである。カメラからの映鞠Ъ韻蓮▲ルマのO動運転にLかせないだけではなく、衝突vcし軟陸できるドローン、協調性のあるロボット(コボット)、医画欺萢や}術мqロボットなどにも期待されている。

ディープラーニングには学{壻において、入データと_みとの積を加えていく、積和演Qを行うが、来のハイエンドコンピュータだと64ビットのデータ長で処理している。しかし、これでは_すぎる。このため、演Qビットを半@度の16ビットあるいはもっとい8ビットまで落としてQする気]く、しかも消J電が少なくて済む。Googleが開発したディープラーニング専のエンジンTPU(Tensor Processing Unit)には8ビット演QがHされていると言われている。CPU擬阿任蓮64ビットあるいは32ビットから8ビットへ切り出すためには変換が要でそのためのv路をハードワイヤードで作るか、FPGAで作るか、というIが要になる。

k機▲妊ープラーニングではもっと]く~単に学{させるためのアルゴリズム開発が求められる屬法△気泙兇泙淵▲襯乾螢坤爐格の変が求められる。このような変に瓦靴董△垢官できるのがFPGAだ。もちろん、割り込み命令に官できるCPUや、並`に同じ処理を行うのに適したGPUでも官できるが、FPGAの気~単のはず。しかし、~単にソフトを書くためのプラットフォームやツールがなかった。

XilinxのreVISIONは、Responsive and Reconfigurable Vision SystemsのSであり、図1にすように、プラットフォーム開発、アルゴリズム開発、アプリケーション開発の3つのプラットフォームを含む。これらのレイヤーのソフトウエアを開発するためのツールである。AlexNetやGoogLeNet、SqueezeNet、FCNなどを含む最もk般的なニューラルネットワークをサポートし、画鞠Ъ韻砲茲使われるDNN/CNN(ディープニューラルネットワーク/Q込みニューラルネットワーク)の構築に要なライブラリも提供する。


図1 AI向けのソフトウエアスタックの開発システム 出Z:Xilinx

図1 AI向けのソフトウエアスタックの開発システム 出Z:Xilinx


さらに、reVISIONのメリットには開発期間の]縮もある。アプリケーションの開発に瓦靴董Xilinxはマシンラーニング向けのライブラリCaffeと、コンピュータビジョン向けのAPIのOpenVXを含む業cYのフレームワークもサポートしている。このため、reVISIONを使うと開発期間がj幅に]縮する(図2)。


図2 reVISIONで開発期間をj幅に]縮する 出Z:Xilinx

図2 reVISIONで開発期間をj幅に]縮する 出Z:Xilinx


合するGPUやY的なSoCと比べて、XilinxのFPGA内SoCであるZynqシリーズにreVISIONを組み込むと性Δ魯▲奪廚垢襦マシンラーニングでは6倍優れた画欺数/秒/W、コンピュータビジョン処理では42倍高]のフレームレート(フレーム数/秒)、さらにリアルタイム応では、1/5のレイテンシ(ms)という性Δ陵グ明が見られたとしている。reVISIONスタックの供給は2017Q2四半期を予定している。

今後、Xilinxは8ビットから4ビット、2ビット、1ビットへと、@度を可変できるように学{と推bを発tさせていく。これもFPGAがuTとするところだ。現在はO動運転向けの画欺萢・映欺萢のためのマシンラーニングに化しているが、今後はさらに加]度センサやジャイロセンサ、音Sセンサ、レーダー、IR、LIDARなどさまざまなセンサからのデータを処理し、クルマの動作を瞬時に判・U御するためのセンサフュージョン機Δくことになる。そのような場合でもFPGAなら再構成できるため、FPGAにとってAIは新しいx場になりそうだ。

(2017/03/17)
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