大原雄介のエレ・組み込みプレイバック
本気で「AIマーケット」を狙う半導体ベンダー（2/2 ページ）
競争激化する、組み込み機器でのDNN推論実行環境
推論に関しては来たデータをベースに判断を行う訳であり、学習よりもはるかに処理負荷は小さい。こう推論機能を組み込み機器、具体的にはセンサーハブやセンサーフュージョン機器に載せようという話が盛んになされている。
NVIDIA「Jetson TX2」
実はこれに向けても、既に多くのプレイヤーが手を上げている。まずGPUで言えば、NVIDIAが「Jetson TX1/TX2」を強力にプッシュしているし、Vivante Technology（2016年にVeriSiliconが買収）のGPGPUコアもDNN向けをアピールしている。「Mali GPU」を擁するARMはMali GPUに関して「DNN向けにも利用可能」という一歩引いた立場を崩さないが、別のDNN向けソリューションを現在準備中のためだろう。Imaginationは「PowerVR Series7XT Plus」から、DNN向けを強力にアピールしている。
ただこれらは強力な推論エンジンになりうる一方、コストと消費電力もまた高めである。そこでもっと低コストなソリューションを提案しているのがCEVAである。CEVA-XM DSPにソフトウェアフレームワークを組み合わせたCDNN（CEVA Deep Neural Network）は、MPUやGPUに比べるとずっと低コスト＆低消費電力のソリューションになりえるという主張だ。Cadence傘下のTensilicaもDSPベースのIPを提供しており、他にもDSP IPを持つベンダーがやはりDNN向けのフレームワークを提供といったニュースが出てきている。
同様に、GPUに比べてずっと低い消費電力とコストを実現できるとするのがFPGAベンダーで、XilinxとAltera（Intel PSG）という2大ベンダーに加えて、小～中容量のFPGAを提供するLattice SemiconductorとMicrosemi Corporationもこのマーケットを狙っている。
GPUあるいはDSPの場合、ASICを起こすといった手間が必要になるが、FPGAなら既存のロジックに外付けの形で実装可能だし、既存ロジックそのものをFPGAで置き換えることもできると主張している（Xilinx／AlteraはCortex-Aプロセッサ搭載のFPGAも提供しているし、MCUはFPGA上のSoft CPUで代用できる）。
GoogleのTPU（Tensol Processing Unit）
案外に少ないのは専用のIPである。この理由は簡単で、新しいテクニックやアルゴリズムが日々出てきているような状況では専用IPを作っても完成する頃には時代遅れになっている可能性が高いためだ。
GoogleのTPU（Tensol Processing Unit）やIntelが買収したNervana SystemのNervana Engineのような専用プロセッサもあるが、これはCNNの計算に特化したという意味であり、特定のCNNに特化したというわけではない。またコストメリットが出てくるのは推論向けというよりは学習向けであり、これらをセンサーハブに入れようという話には今のところなっていない。
現状は、幾つかのメーカーがこうしたセンサーハブのための研究というか、データ収集を開始しているというあたりだ。DNNによる画像認識がここまで伸長した理由の1つは、スタンフォード大ImageNetのような「整理された」「大量の」「画像データ」が存在していたからであり、画像以外のデータについてはこの収集と整理を進めなくてはならない。
ただ、いくつかメーカーにはこうしたデータの蓄積が既にあり、これを元にCNNの構造を研究し始めている。センサーハブなど組み込み機器に推論機能が搭載されるのはもう少し先になるだろうが、実装に向けてデータ収集やプラットフォーム検討が始まっている。2017年4月に機械学習や深層学習のトレーニング、あるいは研究会が相次いで開催された（しかも少なからぬトレーニングや研究会が「IoT」をキーワードの1つに掲げている）のは、こうした動きと無関係ではないと思う。
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大原雄介のエレ・組み込みプレイバック
これを読めばここ1カ月のエレクトロニクス／組み込み業界の動きが分かる連載。注目すべき市場動向と注目すべき製品を取り上げます。
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