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 ソシオネクストは、ICの試作に加えて、TensorFlowをベースとしたディープ・ラーニング・ソフトウエア開発環境も開発した。この環境では、独自の低ビットQuantization Aware Training(量子化を考慮した学習)やPost Training Quantization(学習後の量子化)が実行できるという。この開発環境と上述の試作ICとを組み合わせて利用することで、様々なニューラルネットワークに最適な量子化技術を適用して高精度な推論処理を実行できるという。

 具体的な応用先としては、先進ドライバー支援システム(ADAS)や監視カメラ、ファクトリーオートメーションなどにおけるコンピュータービジョン処理を想定しており、この処理が小型・省電⼒のエッジコンピューティング機器単体で実行することが可能になるとする。同社は今後、今回の試作チップの評価を通じて、各種回路のチューニングや性能の最適化などを行い、NEDO委託プロジェクトの最終成果物としてのAIチップの完成に向けた研究開発をパートナー各社と共同で継続していく。