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» 2017年05月09日 09時00分 公開

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)

[大原 雄介,TechFactory]
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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。

「Jetson TX2」 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。

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