大原雄介のエレ・組み込みプレイバック
エンドポイントAIの動向（1/3 ページ）
エレクトロニクス／組み込み業界の動向をウオッチする連載。今回は、2020年2月の業界動向の振り返りとして、エンドポイントAIの動向について、Embedded World 2020で展示予定だったと思われる2つの製品をコアにお届けする。
ご存じの通り、2019年12月に最初の症例が確認されたCOVID-19（新型コロナウイルス感染症）は、瞬く間に全世界に波及。IT業界だけをとっても、まず2020年2月24日からバロセロナで開催予定だったMWC 2020が中止。同時期にニュルンベルクで開催されたEmbedded World 2020は、主要な出展企業が軒並みキャンセルした結果、まるで休憩スペースの展示会と化していた。3月に入るとOCP Global Summitキャンセル、GDC延期、GTCとCoolChipsはWebで開催といった具合に次々と展示会の類がキャンセルされており、加えて特に中国の製造拠点の休止や勤務形態の見直しなどもあって、いろいろ影響が出まくっている。そうした事もあり、2月後半は各社ともほとんどCOVID-19対策で精いっぱいといった感じで、あまり振り返りネタもないのであるが、恐らくはこのEmbedded World 2020でも展示予定だったと思われる2つの製品をコアに「エンドポイントAIの動向」をご紹介したいと思う。
「エンドポイントAI」って何？
エンドポイントAIという用語はつい最近Armが発明（？）したものである。エンドポイント／エッジ／クラウドというIoTを構成する3要素があるが、当初はエンドポイントからゲートウェイ経由でクラウドにデータを集め、ここでAIを利用して推論を行うという話が、ゲートウェイの代わりにエッジを入れ、ここで推論処理を行おうという話にここ1～2年なってきている。ただその先に、エンドポイント上で推論処理を行わせるトレンドが必ず来る、というのがArmの主張である。これを指してエンドポイントAIと呼んでいる訳であるが、この名称はともかくとしてエンドポイントにAI処理までやらせよう、という話はかなり昔からあった。Arm自身、2018年のCOMPUTEX TAIPEIではCortex-M7のDSPを利用した画像認識ソリューションをデモしている（図1）。
図1：これはSTM32F746G Discovery Board(https://www.st.com/ja/evaluation-tools/32f746gdiscovery.html)を使い、カメラから取り込んだ画像を推論で特定している。この場合、141msで自動車と認識できている。
まだこの当時は“エンドポイントAI”的な言葉がなかったので、“ML at the edge on constrained IoT devices”なんていう長い名称になっているが、まあエンドポイントデバイス上で推論を行わせるというニーズがあった、というよりは「そうしたニーズがあれば応えられる」というのが当時のスタンスであったと記憶している。
こうしたエンドポイント向け（当時の言い方であればconstrained IoT devices向け）のAIソリューションは、2018年あたりからぼつぼつ出始めていた。2018年のArm TechConで米ETA Computeは「なぞの」TENSAI Platformを発表した（図2、図3）。
図2：TENSAI Chipの動作デモボード。拡大すると"ECM3531 Validation Board"の名称が見えるが、この時点ではまだECM3531のDSPの上で無理やりCIFAR-10を動かしていた模様。
図3：動作デモの様子。マグカップとマウスはともかく、サングラスを携帯電話と誤認識している模様。
ETA Compute自身は2015年創業のベンチャーというかスタートアップに近いPrivate Companyで、2017年には超低消費電力（なにせ駆動電圧が0.25V）のCortex-M3コアをEtaCoreとして発表、その後なぜかWi-Sunのセンサーノードのソリューションを発表したりしているが、省電力だけだとビジネスにならなかったのか、2018年にはそのEtaCoreにSNN（Spiking Neural Network）やCNN用のミドルウェアを載せてTENSAIプラットフォームとしてエンドポイント向けの推論プラットフォームとしてアピールし始めたという訳だ。
ちなみにTENSAI PlatformのハードウェアはECM3532と呼ばれるチップだが、中身は2017年に発表されたEMC3531の改良版でCVFS（Continuous Voltage Frequency Scaling：x86プロセッサではおなじみの、動作周波数と電圧を負荷に応じて動的に変化させる仕組み）を搭載したのが主要な違いでしかない。SNNなりCNNなりは同社のCoolFruxと呼ばれる16bit DSPを利用して実行されるが、ECM3531だとこの際もCortex-M3コアはフルに動いているのに対し、ECM3532ではCVFSを使ってCortex-M3コアを省電力モードに落とすことで、例えば画像認識に必要な消費電力を0.4mJ/pictureに抑えられるといった違いがある。この省電力性を大きな売りにしている訳だ。
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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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