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LeapMind、COOL Chips 23で自社開発AI推論アクセラレータIPの性能見積もり結果を発表
[20/04/17]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
最先端のAIチップのレイアウト設計・製造を得意とするASICメーカーであるAlchip社協力の下、PPA見積もりを実施
AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下：LeapMind）は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」（主催: IEEE）の基調講演で、超低消費電力AI推論アクセラレータIPの開発段階での性能見積もり結果を発表しました。なお、ASIC設計フローを用いたシリコン実装作業は、Alchip Technologies, Limited（所在地：台湾省台北市、最高執行責任者CEO：Johnny Shen氏、読み方：アルチップ・テクノロジーズ、以下：Alchip）社の協力の下実施しました。
COOL Chips23での発表内容
LeapMindは、ディープラーニングの転換期である2012年以降、150社とのプロジェクトを推進し、中でも電力、コスト、レイテンシ、セキュリティ担保等の観点から、ネットワーク環境に左右されないエッジデバイス（端末）での実装を目指した案件を多く手がけております。
一般的にディープラーニングは多大なコンピューティングリソースを必要とするため、エッジデバイス上での実用化には、電力、精度、速度において以下のような課題が存在します。
電力：バッテリー駆動など電力供給に制約がある、あるいは筐体のサイズにより放熱に制約があり、省電力化する必要がある
精度：学習済みAIモデルの精度を維持しながら、エッジデバイスに搭載されたメモリで処理できるよう軽量化する必要がある
速度：推論結果を使用した制御対象があるため、一定時間で推論処理を終える必要がある
これらの課題を解決するために、「極小量子化技術」と呼んでいるコア技術の開発をソフトウェアとハードウェアの両面から行い、現実的なアプリケーションに使用できる最適化されたネットワーク構造や専用のコンパイラを開発しております。
今回の講演では、これまでの技術開発の成果を性能見積もりの数値として発表しました。この性能見積もりにより、従来開発対象としてきたFPGAデバイスだけでなく、ASICテクノロジーに対しても弊社技術が有効であることを確認しました。今後この技術をさらに発展させ、AI機能搭載カスタムデバイスの市場投入を促進します。
性能見積もりの内容と結果
ASICテクノロジーに対する性能見積もりはAlchip社の協力を得ておこないました。シリコン実装時の性能の指標であるPPA（注）の見積もりにあたりAlchip社は、LeapMindとメモリ構成等の検討を行い、複数構成でのレイアウトのトライアルを実施しました。また、配置配線後の電力シミュレーション結果から、LeapMindが想定したPPAを実現できることを確認しました。
[画像: https://prtimes.jp/i/16656/52/resize/d16656-52-308282-0.png ]
注：PPA：Power, Performance and Areaの頭文字をとったもので、消費電力・性能・面積のこと。
本開発成果の実用化について
LeapMindでは今回の性能見積もり結果に基づいて、さらなる性能向上と電力効率改善など、超低消費電力AI推論アクセラレータ回路の技術開発を進めてまいります。また、この性能見積もりでは特別なセルライブラリやメモリを使用せず、省電力実装手法も用いていないため、実装における電力効率改善の余地もあります。
例えば今回協力を得たAlchip社は、最先端のAI/HPC向けチップのレイアウト設計・製造を得意とするASICメーカーであり、同社設計技術を取り入れる事により、 スタティック及びダイナミック消費電力の両方の予測・削減に加え、クロックゲーティング手法や複数の電源電圧に対応した効果的な領域分割を行うことでさらなる電力の削減が可能です。
さらに、超低電圧条件で使用するための特性再抽出にも柔軟に対応できるため、実際のASICにおいてはさらなる性能向上が期待できるものと考えております。
LeapMind株式会社について
「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IPも開発しています。
本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：https://leapmind.io
Alchip Technologies, Limitedについて
Alchip Technologies Ltdは、2003年に設立され、台湾・台北に本社を置くグローバルファブレス企業です。複雑かつ大規模なASIC / SoCを開発するシステム企業向けにASIC設計および製造をトータルでサポートする半導体事業を展開しております。
本社：Address: 9F., No.12, Wenhu St., Neihu Dist., Taipei, Taiwan 114
代表者：Johnny Shen, CEO
設立：2003年2月
URL：http://www.alchip.com
AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下：LeapMind）は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」（主催: IEEE）の基調講演で、超低消費電力AI推論アクセラレータIPの開発段階での性能見積もり結果を発表しました。なお、ASIC設計フローを用いたシリコン実装作業は、Alchip Technologies, Limited（所在地：台湾省台北市、最高執行責任者CEO：Johnny Shen氏、読み方：アルチップ・テクノロジーズ、以下：Alchip）社の協力の下実施しました。
COOL Chips23での発表内容
LeapMindは、ディープラーニングの転換期である2012年以降、150社とのプロジェクトを推進し、中でも電力、コスト、レイテンシ、セキュリティ担保等の観点から、ネットワーク環境に左右されないエッジデバイス（端末）での実装を目指した案件を多く手がけております。
一般的にディープラーニングは多大なコンピューティングリソースを必要とするため、エッジデバイス上での実用化には、電力、精度、速度において以下のような課題が存在します。
電力：バッテリー駆動など電力供給に制約がある、あるいは筐体のサイズにより放熱に制約があり、省電力化する必要がある
精度：学習済みAIモデルの精度を維持しながら、エッジデバイスに搭載されたメモリで処理できるよう軽量化する必要がある
速度：推論結果を使用した制御対象があるため、一定時間で推論処理を終える必要がある
これらの課題を解決するために、「極小量子化技術」と呼んでいるコア技術の開発をソフトウェアとハードウェアの両面から行い、現実的なアプリケーションに使用できる最適化されたネットワーク構造や専用のコンパイラを開発しております。
今回の講演では、これまでの技術開発の成果を性能見積もりの数値として発表しました。この性能見積もりにより、従来開発対象としてきたFPGAデバイスだけでなく、ASICテクノロジーに対しても弊社技術が有効であることを確認しました。今後この技術をさらに発展させ、AI機能搭載カスタムデバイスの市場投入を促進します。
性能見積もりの内容と結果
ASICテクノロジーに対する性能見積もりはAlchip社の協力を得ておこないました。シリコン実装時の性能の指標であるPPA（注）の見積もりにあたりAlchip社は、LeapMindとメモリ構成等の検討を行い、複数構成でのレイアウトのトライアルを実施しました。また、配置配線後の電力シミュレーション結果から、LeapMindが想定したPPAを実現できることを確認しました。
[画像: https://prtimes.jp/i/16656/52/resize/d16656-52-308282-0.png ]
注：PPA：Power, Performance and Areaの頭文字をとったもので、消費電力・性能・面積のこと。
本開発成果の実用化について
LeapMindでは今回の性能見積もり結果に基づいて、さらなる性能向上と電力効率改善など、超低消費電力AI推論アクセラレータ回路の技術開発を進めてまいります。また、この性能見積もりでは特別なセルライブラリやメモリを使用せず、省電力実装手法も用いていないため、実装における電力効率改善の余地もあります。
例えば今回協力を得たAlchip社は、最先端のAI/HPC向けチップのレイアウト設計・製造を得意とするASICメーカーであり、同社設計技術を取り入れる事により、 スタティック及びダイナミック消費電力の両方の予測・削減に加え、クロックゲーティング手法や複数の電源電圧に対応した効果的な領域分割を行うことでさらなる電力の削減が可能です。
さらに、超低電圧条件で使用するための特性再抽出にも柔軟に対応できるため、実際のASICにおいてはさらなる性能向上が期待できるものと考えております。
LeapMind株式会社について
「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IPも開発しています。
本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：https://leapmind.io
Alchip Technologies, Limitedについて
Alchip Technologies Ltdは、2003年に設立され、台湾・台北に本社を置くグローバルファブレス企業です。複雑かつ大規模なASIC / SoCを開発するシステム企業向けにASIC設計および製造をトータルでサポートする半導体事業を展開しております。
本社：Address: 9F., No.12, Wenhu St., Neihu Dist., Taipei, Taiwan 114
代表者：Johnny Shen, CEO
設立：2003年2月
URL：http://www.alchip.com
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