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ディープラーニングモデルのデータ量を減らす技術で、省電力化が可能に

ディープラーニングモデルの大幅軽量化を実現

2019年9月9日、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)と沖電気工業株式会社(OKI)は、クラウドで利用されるメモリーや電力の使用量を減らすことが出来る、軽量化技術の開発を発表した。

この技術により、ディープラーニング(深層学習)モデルにおける認識性能は現状同等で、認識性能劣化を1%、演算量を80%ほど削減することが出来る。

エッジデバイスに対しても軽量化技術は有効

クラウド上と同様に、車載デバイス、スマホ、IoTデバイスなどのエッジデバイスも演算能力や電力が限られているため動作が制限される場合がある。

この限られた能力の中でも、高速・省電力を実行可能とするための技術が必要不可欠とされてきた。

以前からチャネル・ブルーミング技術と呼ばれる、冗長なチャンネルを各層ごとに削除する軽量化技術は存在していたが、重要度の判別が出来なかったため、削減効果が少なかった。

今回の技術では、この各層ごとの削除が不要であり、最適で重要なチャンネルのみを自動選択できることにより、演算に必要な情報を大幅に減らすことが出来る。

限られた能力を最大限に使える

演算能力に限界があるということは、多くの処理が行えず、いつも電力をたくさん使う状態になる。

今回の新技術により、演算処理能力にも余裕ができ、より高速化で並列処理が可能になると期待される。
(画像はプレスリリースより)

▼外部リンク

OKI HPより
https://www.oki.com/jp/press/2019/09/z19039.html

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