ディープインサイトとトプスシステムズ、組込みディープラーニング技術と非従来アーキテクチャのAIプロセッサの融合で超高速100fpsで物体を判別可能な画像入力フロントエンドシステムを開発

エンベデッドディープラーニングフレームワーク「KAIBER」を開発するディープインサイト株式会社と新世代のプロセッサ「SMYLEdeep」を販売する株式会社トプスシステムズは、ディープラーニングを用いて100fpsと高速かつ低消費電力で一般物体判別が可能なシステムを実現した。

SMYLEdeepは従来型プロセッサの20分の1以下の75MHz動作でFull-HD入力画像に対する移動物体の検出及び判別を100fpsで実行可能（１つの物体の判別時間は2ｍsec未満）で、消費電力は500mW未満*(28nmでチップ化した場合)。エネルギー効率(性能/電力比)は、1TOPS/W(Tera Operations Per Second/Watt)を超える。

KAIBERは、エッジコンピューティングとIoT向けに開発されたエンベデッドディープラーニングフレームワーク。今回、SMYLEdeep向けに最適化されたKAIBERのディープニューラルネットワークが使用され、判別率は93%以上だという。

IoTや自動運転などのエッジコンピューティング市場に、カメラ画像入力に対するリアルタイム分析/ディープラーニング処理システムとしてコンピュータ・ビジョン評価システムやSMYLEdeepを販売していくという。なお、SMYLEdeepは、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の『極低電力回路・システム技術開発（グリーンITプロジェクト）』の「低消費電力メニーコア用アーキテクチャとコンパイラ技術」の成果の一部を適用して開発されたSMYLEvideoの次世代にあたるメニーコアプロセッサだ。

また今後、NEDOの『次世代人工知能・ロボット中核技術開発』の「メニーコア用のデータフロー型プログラミングの開発」で委託を受けて開発している技術成果をSMYLEdeepソフトウエアの一部に適用する可能性があるという。

自動運転やロボットにおいては、カメラに映される膨大な量の時系列画像に対するリアルタイム（実時間）での精度の高い計測処理や、AIを用いた確度の高い画像認識処理が必要とされている。認識処理の高度化に伴って必要な計算量は数TOPS(PC数百台分)以上になる。しかし、冷却が困難で夏には高温になる車載システムやモバイル機器では1W以下という低消費電力が求められる。そこで、高速化と低消費電力化を両立させ、これらの機器に組込み可能なディープラーニングシステムを開発した。

トプスシステムズは、IoTやAIのエッジ・コンピューティングのプラットフォームとして、従来型プロセッサの20分の1以下の75MHz動作でも最大で毎秒480枚のFull-HD画像に対する画像認識処理(移動物体検出及び追跡)が可能な超高速なSMYLEdeep（注１）を製品化している。

AIプロセッサは、マイクロプロセッサの発展におけるブレークスルーとして注目されており、GPUが3,000以上のコアを集積することでCPUを超える高い性能を達成しているが、消費電力が大きく、コストが高いという課題があった。カメラからのリアルタイム画像に対し、低消費電力で画像認識処理やディープラーニング等のAIを組込みデバイス環境で高速実行することは困難だった。トプスシステムズは、同技術を「SMYLEdeep プロセッサIP」としてライセンス提供するとともに、SMYLEdeepをFPGA上に実装した「コンピュータビジョン評価システム」を販売している。

ディープインサイトは、現在、ほとんどの汎用ディープラーニングフレームワークは商用サポート環境が極めて未整備で、小型デバイス等への組み込み用途も考慮しておらず、エッジコンピューティングへの適用に大きな障害となっている現状の中、今後生まれる多様なIoTデバイスにディープラーニングを簡単に組み込める使い易さと商用ビジネス展開を支援できるサポート体制を実現する為、純国産ディープラーニングフレームワーク「KAIBER」を開発している。今回は、SMYLEdeepの低消費電力・高性能とKAIBERの柔軟なデバイス最適化構造という特徴を融合した次世代システムを実現した。トプスシステムズは、SMYLEdeepに最適化したディープラーニングフレームワークKAIBERを用いたソリューションを提案していく。

また、ディープインサイトは、SMYLEdeepに最適化したディープラーニングフレームワークKAIBERを製品化していく。

注１：SMYLEdeep
トプスシステムズの開発したデータフロー型の並列処理を得意とし、高度な並列処理を効率よく実行可能な新しいタイプのプロセッサ。動作周波数が低くても高速処理が可能なためエネルギー効率（消費電力あたりの性能）が高く、またコア数を増加することでほぼリニアに性能を向上可能なため、組込みシステム等のローエンドからサーバーなどのハイエンドまでスケーラブルな応用が可能な新世代の計算プラットフォーム。