LeapMindは、低消費電力なSoC FPGA上でのディープラーニングの物体検出タスクで推論スピード10.5fpsの性能を達成したことを発表しました。
AIの必要技術であるディープラーニングは、その処理にクラウドや消費電力の大きなプロセッサなどの多大なコンピューティングリソースが必要です。しかし、人々の生活でディープラーニングを活用するためには、省電力・省スペースなどの限られた環境において高い応答性をもつディープラーニングが求められています。
LeapMindは、その様な限られた小さなコンピューティング環境での物体検出において、低消費電力ながらも10.5fpsを達成しました。
画像のデモの様子では、画像左上にある枠内に映った対象を人の顔と認識し、パーセンテージは認識の精度を示しています。左下のFPSは、ディープラーニングの推論のスピードで、10.5fpsの場合は1秒間に10.5フレームを推論可能であることを表します。
また、今回の性能評価のベンチマークは、人物の顔検出に特化したディープラーニングモデルを用いていますが、「ドローンなどの移動体における障害物や捕捉対象物の検知」「工場の生産ラインを流れる大量の商品に対する検品処理の自動化」「静止状態だけでなく人の流れに対する顔検出や人物検出」などの技術に応用することができます。
なお、低消費電力なSoC FPGAの顔検出は、以下のイベントにて体験することが可能となっています。
・「デロイト トーマツ イノベーションサミット」
9月11日(火) 東京国際フォーラム Hall B7
・「Design Solution Forum 2018」
9月12日(水) パシフィコ横浜アネックス・ホール
・「インテル® FPGA テクノロジー・デイ 2018 」
9月21日(金) ホテル雅叙園東京
Image Credit：LeapMind
■低消費電力なSoC FPGAによる組込みDeep Learning物体検出タスクにおいて推論スピード10.5fpsを達成
https://leapmind.io/
