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KAIST、スマートフォンでディープラーニング行うAI半導体チップを開発

物体認識、行動認識などを低電力で実現可能


韓国の研究チームがスマートフォンでディープラーニングを行うAI半導体チップを開発した。

大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)のユ・ヒジュン教授研究チームはコンピュータやロボット、ドローンなどでAI(人工知能)システムを実現する低電力半導体チップ「DNPU(Deep Neural network Processing Unit)」を開発したと8月28日に発表した。

ディープラーニングは多くの場合コンピュータのソフトウェアで実現され電力消耗が大きい。研究チームは▲用途によって簡単なカテゴリー分類が優秀なMLP(Multilayer Processing) ▲写真認識に優れたCNN(Convolutional Neural Network) ▲時間によって変化するデータ認識に優れたRNN(Recurrent Neural Network)など3種のディープラーニングネットワークを最適化して一つの低電力チップを製造した。

研究チームが開発したチップを利用すれば携帯電話、ロボット、ドローンなどで物体認識、行動認識、イメージキャプショニング(映像で特定のイメージが何であるかを文字で説明する技術)などの人工知能技術を低電力で実現できる。

このチップのエネルギー効率はグーグルのAlphaGo(アルファ碁)の頭脳として知られているTPU(Tensor Processing Unit)と比べて最大で4倍ほど高い。バッテリーで作動するモバイル機器で低電力でディープラーニング演算を行う技術が利用されている。

研究チームは本研究の成果を8月20日から22日まで米国・サンノゼで開かれたホットチップス(HotChips)学会で発表した。ホットチップス学会は主にインテル、グーグル、マイクロソフトなどIT企業が開発した半導体チップを発表する学会。









[2017-08-31]

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