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推論技術スタックにより、エッジアプリケーション向けに市場投入までの時間を短縮

AI / Machine Learning
Posted 06/12/2018 by Deepak Boppana

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システム設計における新しいトレンドは、エッジソリューションの設計者に大きなチャンスと課題を与えます。今日では多くの企業や組織がコストの削減と効率を最大化のためにクラウドへと移行していますが、低いレイテンシ要件やプライバシーへの関心、通信ネットワークの制限によりネットワークエッジではIoTの”もの”(Things)に対するインテリジェンスの需要がますます高まっています。これらの新しいアプリケーションはクラウドよりも、オンデバイスの計算リソースと同様にIoTセンサデータのソースに近くに位置する機械学習をベースにした計算ソリューションを必要としています。

そのチャンスはどれくらい大きいでしょうか?Gartner社のアナリストは2022年までに全ての企業データの半分が従来のデータセンターやクラウドの外部で処理されると予想しています。10%のデータが組織外で処理されている今日から大きな飛躍を表しています。では、どこでデータ生成がされるでしょうか?モバイルデバイス、スマートホーム、スマートファクトリー、スマートシティ、スマートカー製品など、幅広い市場で急速に成長している様々なマーケットエッジアプリケーションから生じる可能性が大いにあります。IHS Markit社のアナリストは、2018年から2025年の間に40憶を超えるIoTデバイスの導入を予測しその主張を裏付けています。ここに至るまでも、IoTやAIベースのエッジコンピューティング、クラウドのような新興技術の出現によって事実上すべての産業のバーティカルマーケットが破綻させることを予期していました。

この大量のデータ処理には、FPGAが大きな役割を果たすことが期待されます。機械学習は通常、2種類の計算作業を求められます。学習中のシステムは既存のデータから新しい機能を取り入れます。例えば、顔検出機能は何万枚もの画像を収集し、分析することで人間の顔を認識することを学習します。この段階は高度な数値計算です。開発者は通常、そのような大容量のデータを処理するため、データセンターで高度なハードウェアを使用します。機械学習、推論における次の段階はパターンを確定し、タスクを実行することで新しいデータをシステムの機能に応用することです。例えば、顔検出機能は、現地で働くにつれて人間の顔を正しく認識するよう改良され続けると以前話しました。この段階では、システムが動作するにつれて学習し、時間の経過と共にインテリジェンスを高めていきます。エッジ機器の起動には多くの制約があるため、設計者はクラウドで推論を実行する余裕がありません。その代わりにエッジ上で、データソースの近くにおいて計算タスクを実行することでシステムのインテリジェンスを拡充します。

設計者が既存デバイスを再チューニングすることなく、迅速により多くの計算リソースをネットワークエッジにもたらす1つの方法は、FPGA固有の並列処理機能をを使ってニューラルネットワーク性能を加速することです。さらに低消費電力で起動するために最適化された低密度FPGAを使用することで、ネットワークエッジに必要な厳しい性能と電力制限を満たすことができます。例えば、ラティスのECP5 FPGAファミリは1W以下でニューラルネットワークを加速し、iCE40 UltraPlus FPGAはmW範囲のニューラルネットワークを加速します。

しかし、何百万ものエッジソリューションを市場に投入するには、それ以上のものが必要です。設計の柔軟性を最大化させるシリコンだけでなく、急速に変化するニューラルネットワークアーキテクチャとアルゴリズムを迅速に利用できなくてはなりません。電力とフットプリント、コストの制約を守りながら高性能なAIデバイスを構築できるハードウェアとソフトウェアツールも必要です。同時に重要な点として、急速に短縮された市場投入までの期間に合わせながらカスタムソリューションを構築するために必要なリファレンスデザイン、デモ、および設計サービスが必要です。

エッジデバイスの急増するニーズに応え、AIソリューションの展開を加速・簡素化するために、ラティスはハードウェアキット、ニューラルネットワークIPコア、ソフトウェアツール、リファレンスデザインとカスタム設計サービスを組み合わせた初めてのフル機能で、FPGAベースの機能学習の推論技術スタックであるsensAIを発表しました。このエコシステムによって、急成長するアルゴリズム、推論、最適な性能に対応するFPGAの設計柔軟性を備えながら、低消費電力(1mW~1W)で小型パッケージ(5.5mm2~100mm2)、そして大量販売時価格(おおよそ1ドル~10ドル)ソリューションを構築することが可能になります。

AIをベースとしたエッジデバイス展開の革命は確実に始まっています。次の数年間で、さらにエッジのインテリジェンスを高いレベルへと引き上げるため、何億もの新しいデバイスが市場に出回ることが予想されます。その中の最初の包括的な開発エコシステムとして、ラティスのsensAIがAIベースの幅広いマーケットのアプリケーションへの最短ルートを提供するところをご覧ください。

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