★AIチップの簡単な原理から実装のためのポイント、Edge AIチップの特性や最新の研究動向まで解説！

Edge AI半導体チップの

基礎と応用および最新動向・今後の展望

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

〇 AIチップとは？： AIチップの複雑度は、ネット全体の接続数に集約されます。その接続接点にデータの重要度（重み：人間の記憶）が重畳させた集合体がAIチップとなります。その簡単な原理からチップ実装を解り易く説明致します。

〇 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。

〇 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。

◆習得できる知識

• Edge AIの最新動向
• AIチップの動作原理
• Edge AIチップの最新研究動向
• AIチップ市場動向
• ドメイン別（応用別：サーバ、エッジ、TinyML）AIチップの違いとシステム応用

◆受講対象

• AIチップ基礎を知りたい方（性能がどのように決まり、実装されているか紹介）
• AIのハードの最新動向を知りたい方（特にEdge AIの動向を紹介）
• Edge AIチップの技術を知りたい方（その特性と最先端/将来の研究動向を紹介）
• Edge AIチップの導入を検討されている方（現状、今後の最新チップを紹介）
• システム応用に関して（代表的な幾つかの応用例を紹介します）

◆必要な前提知識

• ニューラルネットワークの演算が積と和（積和演算）で行われていること。ベクトルとマトリクスのベクトル・行列演算を如何に効率よく処理するかがAIチップのポイントとなります。この点を理解されていることが予備知識としてあると理解が深まります。
  (1) Michael Nielsen著 （+日本語翻訳プロジェクト）/ 2014年9月-12月
  「ニューラルネットワークと深層学習」 (第一章、可能なら二章)
  https://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html

(2)浅井 哲也, 他 “ディープ・ラーニング&ニューロモルフィック・ハードウェアの遍歴,” トランジスタ技術, vol. 2020, no. 10, pp. 27-34 (2020).

• AIの動向/AIチップの最新情報に関しては以下が参考となります。
  （解説記事）百瀬 啓, 浅井 哲也, “Deep learning chips and AI computing,” 人工知能学会誌, vol. 33, no. 1, pp. 23-30 (2018).
  （解説記事）百瀬 啓, 浅井 哲也, “ディープ・ラーニング&ニューロモルフィック・ハードウェアの遍歴,” トランジスタ技術, vol. 2020, no. 10, pp. 102-111 (2020).

◆キーワード

Edge AI、AIチップ、動作原理、小型化、低消費、高性能化、セミナー、講演、研修

担当講師

北海道大学 大学院情報科学研究院 学術研究員 工学博士 百瀬 啓 氏

【ご専門】
半導体デバイス、マルチメディアLSI、AIチップ、ニューロモルフィック、AIオープンイノベーション活動

【ご経歴】
東京工業大学修了(1979年)、工学博士(2002年)
(株)東芝 半導体技術研究所/半導体事業部(1979〜2009年)、
(株)半導体理工学研究センター(STARC) (2009〜2016年)
北海道大学 大学院情報科学研究院(2016年〜現在)

セミナープログラム（予定）

1.　AIチップ全体の発展と展開
1-1 AIチップの出現 (2014～)/競争激化のサーバ高速化 (‘16～)
1-2 高性能追求Edge AI(‘18～）/ Tiny MLチップの百花繚乱（’19～)

2.　AIチップ構成のための要素技術
2-1 ディープラーニングの発展と展開
2-2 入力次元数とパラメータ数/演算数

3.　AIチップの実装のためのポイントと演算性能
3-1 基本回路構成（MAC/中間データ/重みバッファー/関数）
3-2 MACアレイの構成種類_3-3 推論と学習の構成差

4.　Edge AIの高性能化へのアプローチ（低消費電力化、小型化）
4-1 量子化(8-4b/Ternary、bin)
4-2 スパース化(Pruning/Data Skipping)
4-3 データフロー効率化(WS、OS/IS、RS)
4-4 メモリバンド幅(ルーフモデル）

5.　Edge AIの究極の技術 ?! CIM (Compute in memory)・・・研究最前線
5-1 アナログCIMとデジタルCIMの動向（含むNear Memory）
5-2 s_CIM (SRAM)・・・ Current domain type/ Charge domain type
5-3 nv_CIM (NVM)・・・ReRAM/PCM等

6.　激しさを増すサーバ用AIチップ技術の動向・・・参考情報
6-1 GPU vs ASIC（A100 vs TPU/1,2・・5、MN-Core・・・)
6-2 メモリ混載型の対応 （DaDianNao、Graphcore, Cerebras1/2）
6-3 並列演算処理の戦い （データ vs モデル並列、スパース化）

7.　アプリドメイン別Edge AIチップの最前線
7-1 Edge AI (自動運転, スマホ, 産業用, EdgeTPU, J_Nano・・・）
7-2 TinyML(MCU型/RISC-V/CIM型/TFL型/ニューロモルフィック型）

8.　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
8-1 ニューロモルフィック工学最前線
8-2 SNN チップ (TrueNorth/Loihi2/DynapSE CNN)
8-3 最新注目技術動向：リザバーコンピューティング

9.　各種アプリケーションへのチップ適用・・・参考情報
9-1 自動運転(E2End/R-CNN)、自動翻訳(Attention/Transformer)
9-2 深層強化学習(アルファ碁/Zero)、IoT(人物検知, KWS, 異常検知)

10.　今後の技術動向と纏め

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

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