12:30-13:00 AIチップとは何か、これからどこへ向かうのか
人工知能（AI）の処理を高速化できる「AIチップ」の開発競争が激化している。活用が先行したサーバー機だけでなく、スマートフォンや自動車をはじめとする組み込み機器での採用も始まった。専用回路の組み込みから、FPGAを使った実装、GPUやDSPの活用など、様々な取り組みが入り乱れている。本講演では、AIチップが前提とする深層学習技術の概要、各種の方式の特徴や手掛けるメーカーの状況、今後の展望などを解説する。
今井 拓司
フリーランス（元・日経エレクトロニクス編集長）
プロフィール
1990年、東京工業大学 大学院を修了し、日経BP社に入社。以後、約28年にわたりエレクトロニクス技術の専門誌『日経エレクトロニクス』や技術系ニュースサイト『Tech-On！（現『日経xTECH』）』、『日経産業新聞』や『日経電子版』で記者、デスク、副編集長、編集長、編集委員を経験。2018年2月からフリーランス。得意分野は人工知能やユーザーインタフェース、コンピュータハードウエアなど先端技術全般。
13:00-14:00 小型で廉価なエッジデバイスで動く「組込みDeep Learning」 Deep Learningの推論環境と実ビジネス導入事例
Deep Learningの導入環境によっては、高い電力効率・リアルタイム性・高度なセキュリティなどが求められるケースがある。そういった制約を乗り越えるため、小型で廉価なエッジデバイスでのDeep Learningの推論処理が昨今注目を集めている。本講演では、エッジデバイスでの推論に必要な技術やこれまで培ってきた、LeapMindの知見やビジネス的視点を踏まえた実用的なハードウェアの使い分けについて紹介する。
野尻 尚稔
LeapMind株式会社 Business Division Alliance
プロフィール
米国系半導体ベンダにてCPUとDSPをベースとしたデバイスの設計に従事した後、コンフィギュラブルプロセッサIPのFAE、システムレベル設計環境、プロセッサIP、システムIPのFAEとして国内半導体ベンダの数々のプロジェクトを支援。2018年4月よりLeapMind株式会社にジョイン。