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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
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 ディープラーニング技術を手掛けるベンチャー企業のLeapMindは、畳み込みニューラルネット(CNN:convolutional neural network)の推論を高速に実行できるアクセラレータ回路を開発。その概要を2020年4月開催の半導体関連の国際シンポジウム「COOL Chips 23」で発表した。

 最大の特徴は他社製品と比べて電力当たりの性能(電力効率)を一桁高めたことである(表1)。消費電力1W当たりの処理性能は、最大27.7TOPS(operations per second)に達する。

 同社が公表した数字の高さは際立っている。例えば英Arm社が「NPU(neural network processing unit)コア」と呼ぶ同様なアクセラレータ回路の電力当たりの性能は、最上位製品「Ethos-N77」で最大5TOPS/Wである。米グーグルのエッジ推論向けアクセラレータ「Edge TPU」は2TOPS/W。ディープラーニング用の半導体で高いシェアを持つ米NVIDIA社が2020年5月に発売した最新の組み込み機器向けGPU搭載モジュール「Jetson Xavier NX」でも1W当たりの性能は1.4TOPSにとどまる注1)