LeapMindは、低消費電力なSoC FPGA上でのディープラーニングの物体検出タスクで推論スピード10.5fpsの性能を達成したことを発表しました。AIの必要技術であるディープラーニングは、その処理にクラウドや消費電力の大きなプロセッサなどの多大なコンピューティングリソースが必要です。しかし、人々の生活でディープラーニングを活用するためには、省電力・省スペースなどの限られた環境において高い応答性をもつディープラーニン
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LeapMindは、低消費電力なSoC FPGA上でのディープラーニングの物体検出タスクで推論スピード10.5fpsの性能を達成したことを発表しました。AIの必要技術であるディープラーニングは、その処理にクラウドや消費電力の大きなプロセッサなどの多大なコンピューティングリソースが必要です。しかし、人々の生活でディープラーニングを活用するためには、省電力・省スペースなどの限られた環境において高い応答性をもつディープラーニン