お客様のエッジAI 実装製品の開発に向けた技術コンサルテーションサービス

エッジAI実装コンサルテーション

富士ソフト社製

FPGAを使って
AIの推論機能が組み込み機器に実装できます。

業務用機器や産業機器において使用実績の多いFPGA(Field Programmable Gate Array)を使って、ディープラーニングの推論機能をHWの部品のように組み込み機器に実装することができます。AI推論機能をエッジ(末端の機器)単体で操作させることができるので、サーバ・クラウド・ネットワークなどの維持費やそこで発生する処理や通信による時間的な遅延が発生しないため、サーバやクラウドを使ったAI機能の実装に比べて高速で低コストなAI推論機能を実装することが可能です。
また、現在広く開発や評価で使用されているGPUなどを使ったAI動作環境は、そのままでは実際の機器に組み込むことが困難ですが、FPGAを使うことで、発熱・省電力・使用環境・温度対応・サイズ・部品の長期供給への対応さらには、開発技術者が豊富な経験と実績を有することなどが、組み込み機器に適したAI推論機能の実装に有利となります。

富士ソフトの “FPGA エッジAI“ は、低コスト・軽量・高速

富士ソフトの FPGA用ディープラーニング推論処理には、以下の特長があります。


➀ 軽量・高速なニューラルネットワークを搭載

   ■ 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による物体認識(分類)が可能
   再帰型、回帰型、位置推定については現時点では未対応となります

   ■ DSP ブロックや外部RAM を使用しない小型CNN を採用
   一般的に浮動小数点演算のCNNに対し認識精度が6%程度低下します(認識率低下範囲については保証いたしません)

   ■ ネットワークモデルは VGG-Net のみ
   分類数やロジックサイズに応じて VGG9, VGG16, VGG19から選択

   ■ 組み込み用途に特化した軽量高速処理
   DE10-nano Kit(Cyclone® V SoC 110K LE搭載)で、64x64 pixel、5クラス分類の推論処理の場合、約30ms
ニューラルネットワーク

対象となるFPGAのロジック規模やFPGAが使用するメモリ容量によって、実装可能なCNNの規模、分類数、使用できる画像サイズ、処理速度が変わります。消費電力を抑えて処理速度を上げるためには、可能な限りFPGAのロジックや内部メモリを使って実装するテクニックが必要です。大きなピクセル数の画像を取り込む場合は外部メモリが必要になるケースがあり、消費電力と処理速度に直接影響します。実際の機器に組み込む想定での実装を考えた場合は、FPGAにDRAMなどのメモリを付けられるのかを考慮する必要があり、多くの場合は消費電力や処理性能を優先し、外部メモリを使用しない範囲で画像サイズ、分類数、ニューラルネットワークの層の調整など、HWリソースとAI性能のバランスを見極めた設計をすることが重要になります。


➁ 汎用ツールを用いた柔軟な開発環境

   ■ 学習は Chainer を使用
   独自のネットワークモデルを使用するため、一般的なディープラーニングの学習手法がすべて適用できるわけでは
   ありません

   ■ ARM 上のLinux のPython から呼び出し可能
   ホストコードの変更により、他の言語用ライブラリも生成可能 (オプション)
開発環境

AI技術の進化は続いています。特殊なAI開発環境の場合この進化に取り残される危険性があります。開発環境は可能な限り汎用ツールを使用することで、オープンスタンダードを押さえながら、進化に追従して開発を継続していくことができます。「エッジAI実装コンサルテーション」では、一般的なAIのフレームワークやFPGAの高位合成ツールなど、汎用ツールを中心に対応しています。


➂ 対応デバイスはインテル® SoC FPGA

   ■ Arria® 10 SoC に加え、低価格なCyclone® V SoC に対応
   Cyclone® V SoCは 110K LE 版のみの対応となります Cyclone® V SoC Arria® 10 SoC

   ■ インテル® FPGA SDK for OpenCL™ を使用
   ver 17.1のBSPが提供されているハードウェアが必要です
   例:Intel® Cyclone® V SoC 開発キット
     Terasic DE10-nano Kit
     Intel® Arria® 10 SoC 開発キット
     富士ソフト社製「IoTフォグコンピューティングゲートウェイ」
Arria 10 SoC.png

「エッジAI実装コンサルテーション」は現在、インテル社(旧アルテラ社)製FPGAを対象とした実装コンサルテーションを行っています。OpenCL環境を使用してコンパイルを行うため、OpenCL ver17.1用のBSPが準備されていることが前提になります。現在弊社では、富士ソフト社製「IoTフォグコンピューティングゲートウェイ」 を中心に数種の市販評価ボードでの実装実績があります。

  1. Intel、インテル、Pentium、Intel Core、Celeronは、米国インテル社の登録商標または商標です。
  2. ARM、CortexはEU およびその他の国での ARM の登録商標および商標です。
  3. インテル、インテル Atom、Xeon、およびインテルのロゴは、米国およびその他の国におけるインテル コーポレーションの商標です。その他の社名、製品名などは、一般に各社の商標または登録商標です。
  4. ALTERA、ARRIA、CYCLONE、ENPIRION、MAX、MEGACORE、NIOS、QUARTUS、STRATIXの製品名ならびにロゴは、アルテラ(インテル プログラマブル・ソリューション事業本部) の米国およびその他の国における登録商標です。商標またはサービス・マークとして記載されている製品名ならびにロゴはすべて、Legal Noticeに記載されているとおり、各所有企業に帰属します。
  5. その他、記載されている会社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。

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