ケイデンス、Preferred NetworksのChainerモデルを Tensilica Vision DSPで利用可能に

ケイデンス・デザイン・システムズ社（本社：米国カリフォルニア州サンノゼ市、以下、ケイデンス）は、5月7日(米国現地時間) 、AIアプリケーション開発の促進に関して、Preferred Networks (PFN) の協力の下、 Cadence^® Tensilica^® Vision Q6、P6、C5 DSPがPFNのChainer™学習済みニューラルネットワークモデルに対応したことを発表しました。ケイデンスとPFNは、Tensilica Neural Network Compilerを介して、Chainerニューラルネットワークモデルが効率よく最適なCコードに変換され、Vision Q6、P6、C5 DSP上でシームレスに動作することを検証しました。

自動運転やロボットなどのアプリケーションにおいてますますAIが使用されるようになっており、AI推論を行うニューラルネットワークやスマートデバイスはハイパフォーマンスでかつ低消費電力についての要件を満たす必要があります。これらの新しいAIアプリケーションの開発を加速するためにケイデンスはPFNの協力の下、Chainerで学習済みのニューラルネットワークモデルのDSPへのポーティングを自動化しました。これにより、Chainerを用いたハイパフォーマンスで超低消費電力な推論デバイスの開発および最適化を実現するための試行を高速化することが可能になります。Chainerニューラルネットワークモデルにより、AI設計者は組込みシステム向けに手作業でモデルを変換する必要がないため、さらに開発効率が向上します。

Tensilica Vision P6 DSPおよびVision Q6 DSPは、毎秒200-400GMACのパフォーマンスを必要とする組み込み用ビジョンおよびAIのエッジ・アプリケーションを対象としています。最大毎秒384GMACのパフォーマンスを提供するVision Q6 DSPは高速なパフォーマンスを必要とするシステムやアプリケーションに最適です。また、Tensilica Vision C5 DSPは業界初のスタンドアローンで自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコアで、ニューラルネットワーク演算需要が大きいビジョン、レーダー／ライダー、センサーフュージョンなどのアプリケーション向けに最適化されています。Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPに関する詳細な情報は、https://ip.cadence.com/visionをご参照ください。

PFNは、オープンソースPythonベースのディープラーニングフレームワークであるChainerの開発をリードしてきました。Chainerはユニークな機能そして強力なパフォーマンスを提供し、複雑なニューラルネットワークの設計を直観的かつ容易に行うことが可能です。Chainerは、研究や実用レベルのアプリケーションにおいてディープラーニングのパワーを実装する柔軟性の高いフレームワークを必要とする教育機関及び業界の開発者の関心を引き付けてきました. Chainerの詳細な情報は、http://chainer.org/をご覧ください。

Preferred Networksコメント

奥田　遼介氏 (最高技術責任者)：

「Chainerニューラルネットワークモデルが今回の取り組みによりCadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPで動作することになり、また一歩Chainerエコシステムが広がったことをうれしく思います。我々は、エッジヘビーコンピューティングを可能にし、実用化するための取り組みを継続して参ります。」

ケイデンス・コメント

Lazaar Louis (Senior director of product management and marketing for Tensilica IP)：

「Chainerは急速に、日本で最も広範に使用されているニューラルネットワークプラットフォームとなり、PFNのタイムリーな協力により、我々が直面しているAIアプリケーション開発の急激な増加に対応しています。Chainerの大きなメリットは、既存のトレーニング環境を変更することなく、ユーザーがすぐにCadence Tensilica Vision Q6、P6、C5 DSPの使用を開始できることです。それにより、開発時間を節約し、最終的にはtime to marketの加速につながります。」