「GPUの約10倍の性能」:モバイル用ニューラルネットワークチップを開発GPUの性能を10倍ほど上回るモバイル機器向けニューラルネットワーク(神経回路網)チップを米大学が開発した。米マサチューセッツ工科大学(以下、MIT)の研究チームは、ニューラルネットワーク(神経回路網)を構築するチップを発表した。同チップは、モバイル向けGPUの約10倍の性能を誇るという。同チップを搭載したモバイル機器は、ネットワークを介さずに人工知能(AI)アルゴリズムを実行できるため、データを処理するためにネットワークにアップロードする必要がないという。Conference)」でこの研究成果を発表した。Sze氏率いる研究チームが開発した。Sze氏は、「ディープラーニング(深層学習)は、オブジェクト認識やスピーチ、顔検出など、多くの用途に役立つ技術だ」と述べている。コアにメモリ備えて低消費電力化このチップは「Eyeriss」と呼ばれ、特定の機能向けにネットワークを“クラウドで”育成した後、構築したネットワーク構成(ネットワーク内の各ノードの配置)をモバイル機器にエクスポートする。Eyerissは168個のコアで構成され、各コアにメモリが搭載されている。コア間のデータ交換に外部メモリを使用するチップの場合、時間とエネルギーの消費が大きい。これに対し、Eyerissはメモリを内蔵することで、データ交換を行う際にコアが必要とする周波数が最小限に抑えられるという。Eyerissは、データを圧縮して各コアに送信する。各コアは、隣接するコアと直接通信することもできるため、メインメモリを介さなくてもデータを共有できる。Eyerissの性能の最大のカギとなるのが、コアにタスクを割り当てる回路だ。各コアのローカルメモリには、そのコアに対応するノードで操作されたデータだけでなく、ノード自体を記述したデータも保存されている。この割り当て回路は、種類の異なるネットワーク向けに再構成して、アプリケーションを最初に実行する際に適用することも可能だという。MITの研究チームはISSCCのプレゼンテーションで、Eyerissを使って、画像認識を行うニューラルネットワークを構築した。Polley氏は、「MITの論文は、ハードウェア上の実験結果を報告しているだけでない。同技術を業界標準のネットワークアーキテクチャである『AlexNet』や『Caffe』に対応させることで、アプリケーション開発者がこの組み込みコアを使いやすいように時間をかけて検討された経緯も示されている」と解説している。(DARPA)から資金援助を受けて実施されている。UHDのH.265/HEVCデコーダ今回はセッション12〜14を紹介しよう。セッション14では「次世代のプロセッシング」というテーマに沿って、ディープラーニング専用コアを搭載したプロセッサや、運転者の意図を予測する機能を備えたADAS(先進運転支援システム)向けSoCなど、人工知能プロセッサの発表が相次ぐ。生体が超省エネで活動できる理由は、細胞の“ゆらぎ”にあるという。センター(CiNet)の柳田敏雄氏が、「NICTオープンハウス2014」の特別講演で語った。AIの“苦悩”——どこまで人間の脳に近づけるのか人工知能(AI)の研究が始まった1950年代から、AI研究の目的は「人間の大脳における活動をいかにコンピュータ上で実現させるか」だ。大手IT企業や大学の努力によって、AIは少しずつ人間の脳に近づいているのは確かだろう。一方で、自然言語処理の分野では、“人間らしさ”を全面に押し出した「人工無能(人工無脳)」も登場している。史上最大のミッションに挑む製品名に「ファジィ」と付ければ、家電が飛ぶように売れた時代。電子レンジの開発に携わる私に突き付けられた課題は、「10種類の食品をファジィ推論で判別する」というものでした。今回は、私の代名詞とも言える、「サンマとサバの研究員」としての原点をお話します。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。