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Edge AI on FPGA


DeepDrive at 17 fps with
XILINX zu3eg FPGA resource utilization
(推論精度を優先)

DeepDrive at 17 fps with
XILINX zu3eg FPGA resource utilization
(推論精度を優先)

「エッジAI」 とは、ディープラーニングなどを用いた AI アルゴリズムを、クラウドではなく端末側 (=エッジ) で実行する技術を指します。


リアルタイム処理や軽量・低消費電力が要求されるアプリケーションでは、これまでの GPU を使用したソリューションでは要求を満たせない事も多く、自動運転・ロボット・ドローン・監視カメラといったアプリケーションにおいては、AI をエッジに実装しようという動きが広まっています。

シンコムは、世界最先端のニューラルネットワーク圧縮・並列化技術と、各ハードウェアに最適なアーキテクチャでの実装技術により、 高速かつ低消費電力の推論実行環境を実現します。



DeepDrive at over 100 fps with
XILINX zu2eg/zu2cg FPGA resource utilization
(推論速度・ハードウェア使用率を優先)

DeepDrive at over 100 fps with
XILINX zu2eg/zu2cg FPGA resource utilization
(推論速度・ハードウェア使用率を優先)

エッジで AI を実現する際に必要となる要件として、以下のようなものが挙げられます。

アプリケーションごとに要求されるレベルは異なりますが、 現時点で最も多くの要求に応えることの出来るハードウェアとして、シンコムは FPGA を重視しています。

シンコムは 2015年より、Deep Learning CNN の FPGA 実装研究に取り組んできました。
その後の東京工業大学 中原准教授とのコラボレーションにより、世界最先端の DNN 圧縮技術をお客様にご提供できるようになりました。


FPGA は、エッジ AI を実現する上での多くの問題を解決できるプラットフォームですが、実現にはソフトウェア・ハードウェア両方の技術と多くのノウハウが必要となる、デプロイの困難なプラットフォームでもあります。

シンコムは、CNN をベースとした分類タスクや、YOLO などのアーキテクチャを利用した物体検出といった分野で、お客様アプリケーションの FPGA への実装を強力にサポートします。

ASIP/ASIC/CPU を含めた様々な Hardware に対応

『FPGA』 は多くの組み込み向けタスクにおいて最適なソリューションですが、小型 CMOS Image Sensor への実装など、場合によっては ASIC や ASIP での実現が好ましい場合もあります。

シンコムはこれまで半導体デザイン・IP 開発サービスを展開する中で蓄積してきた高いハードウェア技術をもとに、 ASIP や ASIC への展開を見据えたハードウェア開発が可能です。


また、DNN の圧縮技術は必ずしも FPGA や ASIC/ASIP だけに適用されるものではなく、CPU/GPU といったプラットフォームにおいても、推論速度の改善やメモリ使用量の低減に効果があります。

お客様が検討されているハードウェアに対し、柔軟にご提案させて頂きます。

GUI ベースの Edge AI 開発環境

GUINNESS running on Ubuntu 16.04 LTS

DNN ハードウェア化の効果を最大限に引き出すためには、ハードウェア向けに最適化されたニューラルネットワークに対し再学習を行い、量子化などの最適化処理に伴う精度低下を回復することが重要です。


中原准教授が開発され、シンコムが提供する 「GUINNESS : GUI Based Neural Network Synthesizer」 は、DNN ハードウェア化のための様々な技術が盛り込まれた、GUI ベースの Edge AI 開発環境です。

GUINNESS は国産 Deep Learning フレームワーク 「Chainer」 をベースとして作られており、GPU を使った学習から、FPGA 向け高位合成モデルの生成までを、シームレスに繋ぎます。


GUINNESS を活用することで、ハードウェア化に適したモデルでの学習を簡単に実行できるだけでなく、 ターゲット FPGA に対して最適な並列化やメモリアクセス指示 (#pragma) が記述された高位合成用 C++ コードの自動生成が可能になるため、 学習から FPGA 実装までの TAT を、大幅に短縮することが可能です。


GUINNESS には、以下のような特長があります。


またシンコムでは、クラウド上に構築された GPU マシンを Pay per Use で使用できる、「AI on Cloud」 をご提供しています。

GUINNESS はもちろん、Chainer や CuPy, CUDA, cuDNN, OpenCV といったライブラリやドライバが、全てセットアップされた状態で提供されるため、 VNC やウェブブラウザでお客様専用マシンにアクセスするだけで、簡単に GUINNESS を使ったエッジ AI の開発を開始することが可能です。

Synkom Edge AI Solutions

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