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Linley プロセッサカンファレンス (秋季) で超低消費電力エッジ AI の先進性を紹介

Lattice Extends the Lead in Ultra Low Power at the Edge at Linley Fall Processor Conference
Posted 11/08/2019 by Hussein Osman

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ラティスは先日開催された、Linley プロセッサカンファレンス (秋季) に参加しました。今年の会議は、クラウドベースの分析を提供するデータセンタからエッジで稼働する数十億の AI 対応クライアントデバイスまで、AI を実現するためのプロセッサおよびシステムテクノロジーに焦点を当てました。

ラティスにとって、次世代スマートデバイスを超低消費電力で実現する、数々の受賞歴を持つ Lattice sensAI™ ソリューションの最新の情報を紹介するための最高の機会でした。ラティスのフェローで FPGA 向けの機械学習に関する技術とソリューション開発チームのリーダーの Hoon Choi は「小型低消費電力 FPGA の機械学習」というタイトルのプレゼンテーションを行いました。その中で最新の sensAI の性能向上とアップデートされたリファレンスデザインによってさらに簡単に低消費電力のエッジ AI アプリケーションを構築できることが紹介しています。

Hoon Choi discusses low power Edge AI and Lattice sensAI at The Linley Fall Processor Conference

Hoon Choi による低消費電力エッジ AI とラティス sensAI についてのプレゼンテーション

性能向上した最新版のラティス sensAI ソリューションには、iCE40 UltraPlus FPGA の内蔵メモリを活用したさらなる量子化のサポートが含まれています。これにより2倍のサイズのニューラルネットワークモデルを使用することができ、より正確な AI 性能を実現することができます。

Support for 8-bit quantization during training yields better accuracy during NN model training

トレーニング中の 8 ビット量子化をサポートすることで、NN モデルトレーニング中の精度が向上

さらに sensAI は ECP5 FPGA で MobileNet および ResNet ニューラルネットワークモデルをサポートするようになりました。これによってより大きい解像度のイメージを処理することができるようになり、消費電力を増加することなくさらに精度の高い AI 性能を提供します。

ですが、おそらく sensAI ソリューションの最新アップデートに関する最もエキサイティングなニュースは、市場で注目されているアプリケーションをすぐに実現することができる新しいリファレンスデザインです。これらにより sensAI ユーザはキーフレーズ検出や、人間の顔検出などを簡単に開発することができます:

  • アップデートされたキーフレーズ検出 - このリファレンスデザインにより、ユーザは開発や新しい認識フレーズのライセンスなどを必要とせず、ニューラルネットワークモデルを再トレーニングして、新しいキーワードやフレーズを認識させることができます。

Enhanced key phrase detection

  • アップデートされた人間の顔認識 - 人物の顔を検出するだけでなく、sensAIを使ったエッジ AI デバイスは登録ユーザの個人を識別できるようになりました。ニューラルネットワークを再トレーニングすることなく、新しい登録ユーザを顔認識アプリケーションに追加できるため、システムの開発時間と費用を大幅に節約することができます。

    Enhanced human face recognition

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