Technology

人工知能

当社の人工知能は、従来多値で行っていた演算処理を2値化することにより、回路規模、消費電力を小さくすることができます。これにより、エッジ(端末機器)への搭載が可能となります。

従来ソリューションの問題点と限界

GPU
高性能演算回路を多数組み込み、並列処理で高速性を実現します。
ただし、回路規模が大きくなるため消費電力が非常に大きく、組込用途では最大の課題になります。

CPU
ソフトウェアによるフレキシビリティがあり、GPUに比べ低消費電力。しかし処理速度が遅く、用途が限られます。

ポコアポコネットワークスのアプローチ

従来多値での演算を行なっていた処理を2値化することにより、演算処理を「積和演算」から「排他的論理和」にすることができ、回路規模が大幅に削減しました。その結果、消費電力をGPUの1/10に削減しながら、GPU同等の演算速度を実現。
データを保存するメモリ容量も小さくなり、搭載できるFPGAの規模も小さく(省コスト化)しています。
通常2値化を行うと、認識精度が劣化しますが、当社の技術では、その劣化を抑えることはできます。
(本技術は、東京工業大学 中原啓貴准教授が開発した技術を当社がライセンスを受けたものです。)