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ハードとソフトの処理が選べる

 sensAIソリューション・スタックでは、推論はハードウエア(FPGA上の回路)またはソフトウエア(RISC-Vコア上のプログラム)で処理される。前者ではFPGA設計の知識が必要なものの、FPGAのポテンシャルを引き出せるため、低消費電力で処理できる。前述した電池寿命の28%延命は、ハードウエア処理によるものだ。一方、ソフトウエア処理にはFPGA設計の知識が不要というメリットがある。ソフトウエアエンジニアが、sensAIソリューション・スタックのメリットを享受できるという。

ハードウエアで推論処理を行う場合の設計フロー
ハードウエアで推論処理を行う場合の設計フロー
(出所:Lattice Semiconductor)
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ソフトウエアで推論処理を行う場合の設計フロー
ソフトウエアで推論処理を行う場合の設計フロー
(出所:Lattice Semiconductor)
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 今回Latticeは、ハードウエア処理の設計過程で使う新たなツール「Lattice sensAI Studio」 を用意した。ニューラルネットワークの学習(トレーニング)に使うクラウドベースのGUI(Graphical User Interface)ツールである。用途に合わせて複数のパラメーターを設定することで、モデルの選択などが容易になるとのことだった。また、上述したクライアント機器向けの機能に加えて、sensAIソリューション・スタックv4.1では、産業用途での物体検知機能が用意された。これによって、例えば、工場のライン上で複数の物体を低消費電力でトラッキングすることができるという。sensAIソリューション・スタックv4.1はすでに提供を始めている。

クラウドベースの学習用ツール「Lattice sensAI Studio」
クラウドベースの学習用ツール「Lattice sensAI Studio」
(出所:Lattice Semiconductor)
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産業用途では物体検知も可能
産業用途では物体検知も可能
(出所:Lattice Semiconductor)
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