本気で「AIマーケット」を狙う半導体ベンダー：大原雄介のエレ・組み込みプレイバック（2/2 ページ）

[大原 雄介，TechFactory]

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。

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　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。