リコー、GBDTモデル学習回路アーキテクチャ開発
リコーは、機械学習で注目される「GBDT(Gradient Boosting Decision Tree:勾配ブースティング決定木)」モデルを、高速かつ低消費電力で学習できる回路アーキテクチャを開発した。
DeepLearningではないけど古くから非常にメジャーな機械学習アルゴリズム・勾配ブースティングをFPGAでアクセラレートしたという論文。
モデル学習の処理は26~259倍、電力効率はCPU/GPU利用時に比べ90~1105倍だが、予測精度はソフトウェアライブラリーで学習したモデルと同等とのこと。
DeepLearningの学習をエッジデバイスで行うのはまだまだ非現実的だけど、DeepLearningではない、決定木アルゴリズムなら実装可能ということで、今後は様々な「エッジ学習可能なAIチップ」が登場しそうです。