Edge AIの市場の動向: AlexNet出現の2012年から遅れること2年でサーバ中心のAIチップの実用化が動き出しました。2016年頃より低消費・小型化の研究が活発になり、2018年頃からEdge AIという市場領域が明確に言葉にされるようになりました。特にここ1〜2年はIoT市場をターゲットとしたスタートアップが活発に参入している1mW級のTinyMLチップ旋風が勢いを増しています。そのEdge AI・IoTの最前線も含め説明致します。
Edge AI研究最前線:Edge AI特有の(1) 小型化・高性能化 (量子化とスパース化) をベースに、現在学会を席巻し、既に市場にも出現しつつある(2) ニューロモルフィック工学の一端となる脳の構成を模倣したロジック・メモリ融合型のCompute in – memory (CIM) 技術をデジタル・アナログ、またSRAM/NVRAMの切り口で説明致します。さらに、(3)より脳細胞の動作原理を取り込んだスパイキングニューラルネットワークや、(4 リザバー技術もわかりやすく紹介致します。
- AIチップ全体の発展と展開
- AIチップの出現 (2014〜) /競争激化のサーバ高速化 (2016〜)
- 高性能追求Edge AI (2018〜) / Tiny MLチップの百花繚乱 (2019〜)
- AIチップ構成のための要素技術
- ディープラーニングの発展と展開
- 入力次元数とパラメータ数/演算数
- AIチップの実装のためのポイントと演算性能
- 基本回路構成 (MAC/中間データ/重みバッファー/関数)
- MACアレイの構成種類
- 推論と学習の構成差
- Edge AIの高性能化へのアプローチ (低消費電力化、小型化)
- 量子化 (8 – 4b/Ternary、bin)
- スパース化 (Pruning/Data Skipping)
- データフロー効率化 (WS、OS/IS、RS)
- メモリバンド幅 (ルーフモデル)
- Edge AIの究極の技術 ?! CIM (Compute in memory) … 研究最前線
- アナログCIMとデジタルCIMの動向 (含むNear Memory)
- s_CIM (SRAM) … Current domain type/ Charge domain type
- nv_CIM (NVM) … ReRAM/PCM等
- 激しさを増すサーバ用AIチップ技術の動向 … 参考情報
- GPU vs ASIC (A100 vs TPU/1,2…5、MN-Core … )
- メモリ混載型の対応
- DaDianNao
- Graphcore
- Cerebras1/2
- 並列演算処理の戦い (データ vs モデル並列、スパース化)
- アプリドメイン別Edge AIチップの最前線
- Edge AI
- 自動運転
- スマホ
- 産業用
- EdgeTPU
- J_Nano …
- TinyML
- MCU型
- RISC-V
- CIM型
- TFL型
- ニューロモルフィック型
- Edge AIでのブレークスルーを担うニューロモルフィック工学
- ニューロモルフィック工学最前線
- SNN チップ
- TrueNorth
- Loihi2
- DynapSE CNN
- 最新注目技術動向:リザバーコンピューティング
- 各種アプリケーションへのチップ適用 … 参考情報
- 自動運転 (E2End/R-CNN) 、自動翻訳 (Attention/Transformer)
- 深層強化学習 (アルファ碁/Zero) 、IoT (人物検知, KWS, 異常検知)
- 今後の技術動向と纏め
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