現在ディープラーニングなどのAI技術の実装はクラウド型技術が先行しているが、クラウド型のみにAI機能が偏ると、通信量やデータ容量の増大、処理遅延によるリアルタイム性の低下、システムの信頼性や頑健性の低下、電力消費の増大などの問題が発生する。それらの問題を解決するための方法として、近年「エッジコンピューティング」が注目されている。

同研究チームは、AI用途の高度な計算も可能にする技術としてFPGAに注目。FPGAによるエッジでのAI機能の実現を目指して、FPGAを用いたディープラーニングのPoC実証実験（コンセプト検証）開発を実施し、その結果を米国コーネル大学が運営する論文投稿サイト「arXiv.org」で発表した。

同論文によると、今回の研究では、まず演算規模を縮小化するため『バイナリ化ニューラルネット』手法を適用したGANモデル『B－DCGAN』を考案し、その性質の検証を実施。次に、このB－DCGANをXilinxのZynq-7000型FPGA上に実装する手法を開発し、実際に必要な回路規模、メモリー容量などを検証した。この結果、低コストのエントリモデルFPGAでも実装可能であることが確認できたという。

オープンストリームでは、今回の研究を通じて基本的なFPGA開発技術を獲得し、同時にディープラーニングのニューラルネット処理もFPGA化が可能であることが実証できたとしている。今後はFPGA開発技術をさらに発展させ、画像や音声の認識や生成、スマートホームや異常検知などのAI系アプリケーション、ハードウェア暗号処理などのFinTech関連アプリケーションなどへのPFGA技術の適用拡大を図るという。

（fabcross for エンジニアより転載）