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AI内蔵デバイス向けシステムアーキテクチャの選択肢

Architecting Low Power AI
Posted 11/14/2018 by Deepak Boppana

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どれだけ頻繁に、低消費電力が成功を左右する要因となるでしょうか?オールウェイズオンのエッジデバイスでAI推論向けのソリューションを設計するときは必ず、消費電力はミリワットで計測できる必要があります。考えてみてください。エッジのAIが近い将来、すべての場所で現実世界の問題を解決します。とくに、インターフォンシステムなどのスマートホームIoT製品の導入には“インテリジェントスタンドバイモード”を必要とします。玄関にいるのが猫ではなく人間だと顔検出ソフトウェアが認識されたときのみに完全に起動します。デバイス上に搭載されたエッジの低消費電力推論によって、データは必要のないアップロードや分析を続けることがありません。

エッジデバイスなどの多くはバッテリ駆動もしくは、温度制限があり、厳しい電力の制約が課されます。加えて、推論ソリューションはオンデバイス学習を含む、急成長するディープラーニングアルゴリズム、アーキテクチャに適応するために十分に柔軟である必要があります。小型で低消費電力のFPGAは、レガシーインターフェースにも対応可能な柔軟性を持ち、かつ低コストディスプレイ、センサ、カメラとともにカスタマイズ可能で、場合によってはユーザ設定ができ、性能と正確性のレベルを考慮すると、そのようなアプリケーションにとても適しています。FPGAはまた、FPGAは固有の並列処理能力を備えており、機械学習推論の実装に最適です。

オンデバイスのエッジAI向けの独特な要件を踏まえると、開発者はシステムをシステムレベルからチップレベルの両方で慎重に構築する必要があります。FPGAはAIをスタンドアローンソリューション、もしくはその他のコンポーネントと連結した形で実装できます。

スタンドアローン統合のAI

これは、例えばスマートインターフォンなどの空間制約のあるアプリケーション向けに最適な、もっとも高度に統合されたアプローチです。5.5 mm²から100 mm²のパッケージサイズを備えたFPGAはタスクの複雑性、消費電力の予算に合わせて利用できます。統合はますます重要な懸念事項であるセキュリティを向上します。

ASIC/ASSPへのアクティビティゲートとしてのFPGA

この構成では、たとえばキーフレーズやオブジェクトなどの初期検出用のビデオ監視カメラでFPGAを使用し、必要に応じてさらなる解析が必要な場合のみ、高性能ASIC / ASSPを起動します。システムの消費電力は削減され、なにも起きていないビデオや、偽の引き金となるイベントなどの必要のないデータはクラウドにアップロードされることがありません。

MCUへのコプロセッサとしてのFPGA

ローエンドなMCUへのコプロセッサとしての小型、低消費電力のFPGAは低コストで柔軟なシステム聖女とボード上のレガシーデバイス、センサを備えたインターフェースを可能にし、改造された設計でさえも、AIを簡単に実装できます。スケーラブルな性能と電力のトレードオフはニューラルネットワークアクセラレーションを使って決定されます。

sensAIソフトIP、ツール、開発ボードとリファレンスデザインを備えたラティスのECP5とiCE40 UltraPlus FPGAは、構築ブロックを提供し、家や職場、工場、輸送、21世紀における生活の全ての面における困難に対応する、コスト効率の良いAI製品を迅速かつ簡単に開発できます。

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