<p>はじめまして、LeapMindでインターンをしていた古賀です。
2020年 8/20~9/25までの約1ヶ月間お世話になっていました。今年は、コロナウイルスの影響もあり完全リモートでの参加となり、始めは不安なこともたくさんありましたがメンターである東さんをはじめ、たくさんの方のおかげで1ヶ月を過ごすことができました。
この記事では、私のインターンについて軽くお話しさせていただきます。</p>
<h2 id="取り組んだ内容について">取り組んだ内容について</h2>
<p><img src="/images/posts/news/koga-summerintern/475566f4-koga-presentatioin-blog2-660x371.jpg" alt="The Effect of Cost Sensitive in Object Detection"></p>
<p>私は物体検知における不均衡問題についての調査を行いました。
物体検知における不均衡問題は物体のスケールやクラスの分布が偏っているときに引き起こされます。
実応用として考えられる自動運転や医療診断では、必ずと言っていいほど起こる問題である為、不均衡問題への対処は重要な課題となっています。
今回は、新しい手法の提案ではなく既存の手法をいくつか試しどの程度精度に影響があるのかを調査しました。
環境構築や調査にかなりの時間を費やしたため進捗自体も順調とは言えなかったのですが、今後の研究を行う上での自分の課題なども指摘していただき、とてもためになるインターンを過ごすことができました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/koga-summerintern/0ce4027b-koga_summer_intern_final_presentation-660x371.png" alt="Imbalance Problems in Object Detection"></p>
<h2 id="リモートでの作業">リモートでの作業</h2>
<p>今回のインターンシップではコロナの影響もあり完全リモートでの参加でした。
完全リモートということで職場の雰囲気を直で感じ取ることはできませんでしたが、毎日のメンターさんとのミーティングやオンラインでのトランプ大会などリモートでもできるだけ接点があるようにイベントを開催していただきました。</p>
<h2 id="最後に">最後に</h2>
<p>LeapMindでのインターンでは各インターン生にメンターがつきます。そのため分からないことがあっても気軽に質問することができます。ご興味がある方は是非<a href="https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs">応募</a>してみてください。</p>

The Effect of Cost Sensitive in Object Detection

<p>おはようございます。LeapMindで1か月(フルリモートで‼️)インターンシップをした岡本です。
実はこの記事は勤務最終日に何書くか決めてなくてやべ〜と言いつつ書いているので、このインターン周辺でしたことを書きます🤔</p>
<h2 id="インターン開始前">インターン開始前</h2>
<p>B3の夏だしインターンをしたいとAtCoderJobs(AtCoder社の運営する転就職に役立つサイト)を眺めているとLeapMind社の求人があったので応募しました。〜完〜
真面目な話をすると、機械学習に関わって高いアルゴリズム力が必要となるような求人は自分の興味にかなり合致しており、実際嬉々として応募しました。
競技プログラミングのレーティングで就活の一部ステップが免除になる場合があるので、いい時代に生まれたものだと思いながら面接やコーディング試験を受けました。みなさんも競技プログラミングを初めてみてはどうでしょう？(就活のためだけにするにはちょっときつい趣味なのでめちゃくちゃ強く推すわけではないですが、楽しいです)</p>
<h2 id="インターン本編">インターン本編</h2>
<p>PCや周辺機材が家に届きました(フルリモートなので)。画面越しに自己紹介をn回し、メンターさんと話したりして初日は過ぎて行きました。
このインターンでは、演算のDAG(有向非巡回グラフ)からバイナリを吐くコンパイラのチームに参加させていただき、DAGを適切な部分グラフに分割するパートの実装をしました。
二日目から最終日までは手元でコードを書いたりリモートからコードを取ってきたりして過ごしました。改良できる箇所をメンターさんと話し合ってエイヤと書き換えたコードで性能がよくなっているとかなりテンションが上がりました。書き換えたコードで性能がよくならず、なんで？？？？？？？？？？？？？？？？？となることもありました。
コンパイラの最終生成物をシミュレータで実行してみてメモリの読み書きやサイクル数を眺める日々でしたが、やはりこういった最適化は一筋縄では行かず、計算機なんもわからんの思いを強めることもありました。
メンターさんの丁寧な指導のおかげもあり、最終的にはうまくいくケースでサイクル数を半分近くまで削減することができました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/okamoto-summerintern/967277a8-okamoto-san-660x371.png" alt="Graphs likely/unlikely to reduce cycles"></p>
<p>コードを書く以外の主な活動は(フルリモート)ランチ会がありました。
家の近くの適当な店でお弁当を買い(フルリモートで田舎にいるので、都会水準の予算でかなり奮発スケールの弁当を購入可能)、画面越しの人々と食べました。</p>
<h2 id="感想">感想</h2>
<p>インターン完走した感想ですが、自分は会話によるコミュニケーションよりテキストベースのコミュニケーションの方が好き/得意なので、フルリモートで助かった部分が大きいと思っています。
1か月という短めの期間でしたが、成果と呼べるものが出来上がったのも嬉しいです。
しかしやはりフルリモートだったので、顔を合わせたランチ会や、たまに立つらしいボードゲームなどを体験したかったという気持ちも残ります。社会人プログラマとボードゲームが…したい！</p>
<p>みなさんも(競技プログラミングのレートを利用して)<a href="https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs">インターンシップ</a>に応募してみませんか？
お読みいただきありがとうございます。</p>

Accelerator efficiency optimization by graph-splitting

<h2 id="世界初の極小量子化技術を実用化したハードウェアとソフトウェアでエッジaiの新しいスタンダードを目指す">世界初の極小量子化技術を実用化したハードウェアとソフトウェアで、エッジAIの新しいスタンダードを目指す</h2>
<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能の組込みを実現する超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera（読み方：エフィシエラ）」を、商用版として正式に提供開始したことをお知らせします。</p>
<h2 id="efficiera商用版の概要">「Efficiera」商用版の概要</h2>
<p>「Efficiera」は、CNN(*1)の推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。
EfficieraはASICでもFPGAでも使用できるようなRTLとして記述されていますが、今回のリリース時点ではFPGA回路に適した半導体IP設計となっております。
同時に、極小量子化技術(*2)を活用し、Efficieraに最適化した物体検出ができる学習済みモデルも提供します。組み合わせてお使いいただくことで、Efficieraの性能を最大限に活用することができます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6473/a103be88-@2x.png" alt="「Efficiera」商用版の概要" title="「Efficiera」商用版の概要"></p>
<p>図1：提供物および利用イメージ</p>
<h2 id="efficieraの特長">Efficieraの特長</h2>
<p>150社を超える企業との機械学習プロジェクトの共創実績から得た知見や「極小量子化技術」をはじめとした研究開発をもとに、LeapMindは「Efficiera」を開発しました。下記4点の特長があります。</p>
<ul>
<li>省電力
データを表現するためのビット数を最小化することで、データの移動とコンボリューション演算に要する電力を削減します。</li>
<li>高性能
演算ロジックの最小化により演算に必要なクロックサイクル数も削減でき、面積・周波数あたりの演算性能を向上させます。</li>
<li>省面積
演算ビット数を最小化することにより、演算器1個あたりの回路面積とSRAMサイズを最小化します。</li>
<li>性能拡張性
回路構成の選択により演算性能を調整できるため、お客様の実施したいタスクに合わせて、コンフィギュレーションを最適化し、Efficieraの性能をあげることが可能です。</li>
</ul>
<p>Efficieraの特長を引き出すために、以下のソフトウェアおよび機能を合わせて用意しています。</p>
<ul>
<li>最適化した学習済みモデル
Efficieraに最適化した学習済みモデルを提供します。</li>
<li>ファインチューニング
機械学習の手法の一つである、既存のモデルの一部を再利用して新しいモデルを構築する「ファインチューニング」をお客様側で実施いただけるツールも提供します。
学習済みモデルとファインチューニングツールを利用いただくことによって、お客様はゼロから学習モデルを作成する手間なく、比較的少ないデータ数で用途に合わせた学習モデルの構築が可能です。</li>
</ul>
<h2 id="fpgaにおけるefficieraの利点">FPGAにおける「Efficiera」の利点</h2>
<p><strong>小型FPGAへの実装が可能</strong>
Efficieraは省面積であるため、お客様は小型FPGAへ実装することができます。最小構成の場合、110K LEsのインテルの Cyclone® V SoCの約1/3のALMリソースで実装でき、リソースの許す限り性能を2倍、4倍に引き上げることができます。
125MHz動作時のリソース使用量と理論性能は以下となります。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6473/ec510c0d--0002-10-28-22.19.38.png" alt="リソース使用量と理論性能の円グラフ" title="リソース使用量と理論性能の円グラフ"></p>
<p>図2：リソース使用量と理論性能</p>
<p><strong>ハードウェア設計の変更無くAI機能を追加可能</strong>
IP自体が小さいため、CPU、画像入力回路と同一SoC FPGAデバイス上にEfficieraを集積することが可能となり、AI機能搭載製品のBoM（Bill Of Materials）コスト削減に貢献します。
応用例として、既存FPGAデザインの空き領域を使ってEfficieraを搭載していただくことで、部品点数を変更することなくAI機能を追加することができます。</p>
<p><strong>量産ボードへの対応による開発期間の短縮</strong>
LeapMindはEfficiera FPGAパートナープログラムを推進しており、プログラム活動の一環としてEfficieraを様々な量産ボードに対応する予定です。この対応により、ディープラーニング機能を搭載した量産製品の開発を短縮し、お客様の組込みAI製品の量産化を促進させます。以下は現在対応しているハードウェアプラットフォームです。
「KEIm-CVSoC」：近藤電子工業社が開発する量産対応可能なインテル® FPGA搭載SoMです。技術検討や製品試作段階から量産まで幅広い用途でご利用いただけます。
「So-Oneモジュール」：ＰＡＬＴＥＫ社が開発する世界最小のMPSoC搭載モジュールです。エッジコンピューティングが可能なザイリンクス社のMPSoCを搭載しています。</p>
<h2 id="本リリースにあたり事業部長-山崎よりコメント">本リリースにあたり事業部長 山崎よりコメント</h2>
<p>「今回、商用版として提供する「Efficiera」は、「人々の生活を豊かに、便利にする」をディープラーニングで実現するために、これまでの知見をフルに活かし開発してきました。
「Efficiera」は暮らしの様々なシーンをアップデートする可能性を秘めたプロダクトであると自負しています。例えば、小さなお子さんの安全を保護する、高齢者の方の安心な暮らしを支えることから社会基盤として人間が立ち入れないところをモニタリングするところまで、生活を豊かにしていく。そんな場面で「Efficiera」が活用されるために、スマホやラップトップよりも小さなデバイス、組込み機械をAI化するスタンダードを目指していきます。
スタンダードを目指すために、これまで手がけた数多くのプロジェクトから課題を抽出し、解決策を模索、実行してきました。その一つが極小量子化です。小さなデバイスに組み込むためには、小さな資源で動くIPが今後必要になることを見据え、それを実現するための極小量子化という技術を確立してまいりました。
また、実用化に至らない原因として、ハードウェアである組込みの機器と、ソフトウェアである学習済みモデルの２つの知見を持つ企業が少ないことがあげられます。LeapMindは、その両面からアプローチすることで、実用化を加速させられる稀有な存在であると確信しています。
今後も低消費電力で適切なパフォーマンスが出るIPをブラッシュアップしていき、ソフトウェアについては一般的なフレームワークをサポートしていくことで、極小量子化の技術を活用したものをお客様にもご利用いただけるようにしていきたいと思っております。FPGAサプライヤー、OSサポート、AI開発フローにおけるパートナーと共に、ビジネスを確かなものとし、生活を豊かにしていく活動をさらに加速させてきます。</p>
<p>1）CNN：Convolution Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）の略称です。ディープラーニングの一種で画像や動画の認識に広く使われています。
2）極小量子化技術：ディープラーニングモデルの軽量化のためにLeapMindが開発した技術です。一般的に、32, 16ビットのような広いビット幅の数値表現を利用すると推論結果の精度が向上する一方で、演算回路規模（面積）が大きくなり、処理時間や消費電力が増大します。逆に、ビット幅を狭めると回路規模は小さくなり処理時間や消費電力は減少するものの、精度は低下することが知られており、省電力化・省面積化する際の課題となっていました。LeapMindは、極小量子化技術を開発し、精度を維持しながら、Weight（重み係数）を1ビット、Activation（中間データ）を2ビットといった極端な量子化を可能とし、大幅なモデルサイズの軽量化と高速化、および電力効率と面積効率の最大化を実現しました。</p>
<p>*Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Inside ロゴ、その他の名称およびロゴは、アメリカ合衆国および/ またはその他の国におけるIntel Corporation またはその子会社の商標です。
*文中の製品名は、LeapMind株式会社の商標または登録商標です。
*プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IP「Efficiera」も開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p><strong>報道関係　お問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Marketing Communication Division　広報担当 高井
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>
<p><strong>製品・サービスに関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Blueoil Division　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a>
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>

【プレスリリース】超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」を 商用版として正式提供開始

<p>LeapMindは超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera（エフィシエラ）」の正式提供を開始しました。Efficieraの開発を統括している Efficiera Product Ownerの脇坂にEfficieraに取り組む思いを伺いました。</p>
<p>聞き手：Marketing Communication Division</p>
<blockquote>
<p>LeapMind株式会社
Efficiera事業本部 Efficiera Product Owner
脇坂 琢也
1983年生まれ。横浜国立大学工学部電子情報科在学中からソフトウェア技術者として活動。その後フリーランスとしてインターネットのサービスやアプリの設計・構築・開発をメインに、インタラクティブなプロジェクションなどの技術支援を行うフルスタックエンジニアとして活動。2015年にLeapMindに入社し、シニアエンジニアとしてEfficieraの開発を担当。Efficiera Product Ownerを務める。</p>
</blockquote>
<h3 id="プロジェクトにおける脇坂さんの役割を教えてください">プロジェクトにおける脇坂さんの役割を教えてください。</h3>
<p>Efficiera Product Ownerということで製品開発のマネジメントをしてます。</p>
<h3 id="efficieraとその製品群とは何ですか">Efficieraとその製品群とは何ですか？</h3>
<p>Efficiera(IP)とEfficieraに最適化された学習済みモデル、及びモデルの学習やコンパイルを行うツールからなる製品群です。ディープラーニングを実行するためには莫大な計算コストと大量の電力が必要とされますが、様々な技術によって小さい消費電力でディープラーニングを実行できるようにしたものです。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6410/71ef6411-efficiera1.0%E6%BF%83.jpg" alt="Efficiera製品群イメージ"></p>
<h3 id="efficieraのような小さい消費電力で実行できる製品を作ろうと思ったきっかけを教えてください">Efficieraのような「小さい消費電力で実行できる製品を作ろう」と思ったきっかけを教えてください。</h3>
<p>従来ディープラーニングはGPUで実行するのが前提でした。ただGPUで実行するには大量の電力を必要とします。僕たちは電力供給など制限がある環境下でもディープラーニングを実行できるようにしたいと思いました。
エッジデバイス上でディープラーニングを実行できるようにするために、小さい消費電力で動くディープラーニングモデルを作るのはもちろん、そのディープラーニングモデルが高速で動く回路を作ろうと思い、ソフトウェアとハードウェアの両方向から開発を始めました。</p>
<h2 id="ディープラーニングモデルの軽量化は一つの武器になる">ディープラーニングモデルの軽量化は一つの武器になる</h2>
<h3 id="脇坂さんがleapmindでディープラーニングの軽量化に取り組むようになったきっかけも教えてください">脇坂さんがLeapMindでディープラーニングの軽量化に取り組むようになったきっかけも教えてください。</h3>
<p>2015〜16年頃、ディープラーニングの開発をしている会社はまだ日本でも多くなかったと思います。ディープラーニングの開発をビジネスにすること自体が難しく、お客様を探すところからスタートし、同時にIoTのマーケットがどんどん大きくなっていくのを実感した時期でした。
様々なお客様のためにディープラーニングモデルやシステムを作っていく過程で「大量の電力やクラウドを使えないような環境下でもディープラーニングを使いたい」というお客様からの要望を数多くいただきました。LeapMindが会社として今後どのように進んでいくかを考える時にこれらの要望から「ディープラーニングモデルの軽量化は一つの武器になる」という思いに至り、そのための研究開発を開始しました。
当時様々な研究者がディープラーニングの量子化技術を研究していましたが、実用化できるかは半信半疑の人が多かったと思います。
でも僕たちは量子化による精度の低下を解決できると思い、会社として技術開発に投資しました。</p>
<p>個人的にも本当に社会を変えられる技術だと思っています。
ディープラーニングモデルを軽量化してリソースが限られたデバイスでも使えるようにすることは、技術の歴史に新しい流れをもたらすことになります。それは人生を賭けてやるに値することかなと思ってます。
社会を変えてきた全ての技術は、初めは使いにくく一部の環境でしか使えませんでしたが、少しずつ改善を繰り返すことで徐々に世の中に広がったと思います。同じように自分たちの技術によってディープラーニングを世の中に広げることができそうだと思ってます。
それに気づいて自分の人生を投資してきました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6410/6bdcd4b5-wakisaka03_04.png" alt="脇坂さんインタビューの様子"></p>
<h2 id="お客様のやりたい何かを実現できないと意味がない">お客様のやりたい「何か」を実現できないと意味がない</h2>
<h3 id="省電力高性能省スペースを謳ったipを売っている会社は他にもあると思いますが他社の製品との違いを聞かせてください">省電力・高性能・省スペースを謳ったIPを売っている会社は他にもあると思いますが他社の製品との違いを聞かせてください。</h3>
<p>お客様はディープラーニングを使って「何か」をやりたいのであって、その「何か」を実現できないと全く意味がありません。
一般的なIPビジネスの会社はIPだけを売っていることが多いため「このIPはこのディープラーニングモデルであればこれくらいの電力、演算量、時間内で実行できます」という性能を伝えるだけです。
ただそれでは、お客様は多くの検証を自分たちで試す必要があります。長い期間を費やして開発をしてみたけど、結局製品化を諦めてしまうこともあると思います。
しかし僕たちは学習済みモデルや、容易にディープラーニングモデルを学習するためのツールをIPと一緒に提供することによって、そういったお客様の問題を解決することができます。ディープラーニングモデルと、それを高速に動かすIPとの相乗効果によって、省電力・高性能・省面積の点でも他社の何倍も優れたディープラーニングを搭載した製品ができることになります。</p>
<h2 id="技術によってみんなの生活が変わって多様性を享受できる社会にしたい">技術によってみんなの生活が変わって、多様性を享受できる社会にしたい</h2>
<h3 id="efficieraの展望を聞かせてください">Efficieraの展望を聞かせてください。</h3>
<p>今はまだできることは画像データを用いた物体検出に限られてますが、扱うデータの種類を音声や動画に増やし、画像でもGANを使った異常検知が出来るなど、いろいろなことができるようにしていきたいです。
そのためには技術的に乗り越えないといけない課題があるので、ひとつひとつ実験を重ねて乗り越えていきたいと思います。調査をして、仮説を立てて、これで正しいといえるまで検証を続ける、その繰り返しです。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6410/c9178a19-wakisaka07_02.png" alt="脇坂さんインタビューの様子"></p>
<h3 id="efficieraでお客様のこんなことを助けたいこんな世界を実現したいといったビジョンがあれば聞かせてください">Efficieraでお客様のこんなことを助けたい、こんな世界を実現したいといったビジョンがあれば聞かせてください。</h3>
<p>今、自社で設計した半導体チップを搭載した製品を売ることができる会社は少ないです。その理由はどんどん半導体チップの製造費用が高くなっているからです。特に7nm世代のような高性能な最先端半導体製造プロセスの開発費用は高価です。
しかしEfficieraは高価な最先端半導体製造プロセスを使用しなくても実用的な性能を出せるよう、汎用的なメモリを使えるように作っています。それによってお客様のデバイス開発費を低く抑えることができます。
FPGAの場合も、既存FPGAの空き領域にEfficieraを搭載していただくことで、お客様は部品点数を変更することなくディープラーニングを製品に搭載することができます。
僕たちは簡単にお客様の製品に組込めるIPと、そこで動く複雑なディープラーニングモデルを組み合わせて提供しています。
これらの技術によってお客様がディープラーニングを搭載した製品を作ることを手助けしていきたいと思っています。
個人的にはディープラーニングを使った製品が広く活用されることでエンドユーザーの生活が変わっていき、皆が多様性を享受するような社会にしたいと思ってます。</p>
<h2 id="leapmindはaiを色んな人に使えるようにしようと努力していてそれはすごく人類のためになる">LeapMindはAIを色んな人に使えるようにしようと努力していて、それはすごく人類のためになる</h2>
<h3 id="例えば新卒の人や親しい人にleapmindを説明する時はどのように話してますか">例えば新卒の人や親しい人にLeapMindを説明する時はどのように話してますか？</h3>
<p>AI、しかも特殊なことをやっていると話してます。
特殊なこととは何かと言うと「あらゆる人がAIを使えるようにしようとしていて、それは人類のためになることである」と話してます。
自分の子供にもディープラーニングの仕事をやってると話しています。
子供から自動ドアとか「これはディープラーニングを使ってるんか？ 」などと聞かれますね。ディープラーニングを使ったプロダクトを子供と一緒に考えたりしてます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6410/445812ed-wakisaka04.png" alt="インタビューを終えた脇坂さんの様子"></p>

Efficieraで、多様性を享受できる社会変化を創りたい　Efficiera Product Owner インタビュー

<p>左：株式会社ＰＡＬＴＥＫ 代表取締役社長 矢吹 尚秀氏　右：LeapMind株式会社 VP&#x26;GM Blueoil Division 山崎 勝利</p>
<h2 id="産業機器でのfpgaでのaiソリューションの実用化を目指しｐａｌｔｅｋのso-oneモジュールにefficieraが正式対応">産業機器でのFPGAでのAIソリューションの実用化を目指し、ＰＡＬＴＥＫのSo-OneモジュールにEfficieraが正式対応</h2>
<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、株式会社ＰＡＬＴＥＫ（本社：横浜市港北区、代表取締役社長：矢吹 尚秀、証券コード：7587、以下ＰＡＬＴＥＫ）とFPGAを活用したエッジAIソリューションの協業で合意しました。
これにより、LeapMindはＰＡＬＴＥＫ社と共にエッジAIソリューションの実用化に向けてお客様に対して共同で最適なAIソリューションを提供することが可能となります。また、ＰＡＬＴＥＫ社が提供開始した「So-Oneモジュール」にLeapMindの超低消費電力AIアクセラレータ「Efficiera」が正式対応しました。この対応により、ディープラーニング機能を搭載した量産製品の開発を短縮し、お客様の組込みAI製品の量産化を促進させます。</p>
<h2 id="今回の協業の背景概要">今回の協業の背景・概要</h2>
<p>近年、AIの要素技術であるディープラーニングにより、画像処理や音声処理など、いくつもの分野で劇的な精度向上が実現されてきました。しかし、現在クラウド上のGPUを使って処理することが一般的で、推論時には通信量や負荷、レイテンシの問題から、クラウドで効率的に処理できない活用事例が多数存在し、エッジデバイスでの推論処理の実行は重要な技術的課題となっています。</p>
<p>特に応答速度やネットワーク環境など制約が厳しい自動運転やスマートシティ、ロボット制御等のリアルタイムIoT系アプリケーションでは、消費電力やメモリ量を低く抑えたローエンドデバイスでの推論処理が必要です。中でもCPUやGPUと比べ、少ない消費電力で高い性能と低レイテンシを実現でき、長期保証や耐久性があるFPGAを用いたエッジAI領域での課題解決に注目が集まっています。</p>
<p>このたびLeapMindのEfficiera FPGAパートナープログラムにご参画いただいているＰＡＬＴＥＫは1982年の創業以来、日本のエレクトロニクスメーカーに対して、FPGAを活用した製品開発支援、技術サポートを行ってきました。半導体営業で培った量産導入までの提案力や「So-Oneモジュール」をはじめとしたオリジナルボードの作成、仕様設計から量産製造まで一貫したデザインサービスを強みとしています。</p>
<p>こうした背景の下、低消費電力SoC FPGAをはじめとした小型エッジデバイスにAI機能搭載を実現するLeapMindの高度な技術力と、産業機器向けに豊富な実績を持つＰＡＬＴＥＫの量産導入までの提案・販売力および技術サポートを組み合わせることにより、市場からのニーズに応えるパッケージ化された高精度のエッジAIソリューションの早期提供が可能と考え、このたびの協業に至りました。</p>
<h2 id="主な取り組み内容協業施策">主な取り組み内容・協業施策</h2>
<p>本協業では、両社の強みを組み合わせ、FPGAを活用したエッジAIソリューションの開発・量産導入を加速し、お客様の課題解決に向けた最適なソリューションを両社で提案・実行してまいります。
共同拡販活動を通して「So-Oneモジュール」と「Efficiera」の統合ソリューションを一部事業者へ先行して提案し、建設機械・農業機械をはじめとした産業機器へのAI技術の実導入を検討している多数の事業者を対象に正式提供を開始する予定です。</p>
<p><strong>株式会社ＰＡＬＴＥＫ 代表取締役社長 矢吹 尚秀氏は次のように述べています。</strong>
「LeapMind社とのEfficiera FPGAパートナープログラム契約を締結し、協業ができることを大変嬉しく思います。LeapMind社の「Efficiera」と弊社の「So-Oneモジュール」を組み合わせることで、従来からお付き合いいただいている産業機器メーカー様をはじめとした企業様へ幅広く提案活動を展開することが可能となります。本協業により、PoC問題を打開し、エッジAI量産製品の実用化を加速できると確信しております。」</p>
<p><strong>LeapMind株式会社 VP&#x26;GM Blueoil Division 山崎 勝利は次のように述べています。</strong>
「ＰＡＬＴＥＫ社との協業により、FPGAを活用したエッジAIビジネスの拡大を加速できると確信しております。産業機器をはじめ豊富な実績を持つＰＡＬＴＥＫ社とともに統合ソリューションを提供できることを大変力強く思っております。顧客体験価値を高める提案を共同で行い、お客様のエッジAI製品の実用化に貢献していきます。LeapMindは今後も未来のキーテクノロジーを提供することで、機械学習を使ったデバイスをあまねく世に広めるというミッション実現を目指してまいります。」</p>
<h2 id="so-oneモジュールへのefficiera正式対応について">「So-Oneモジュール」への「Efficiera」正式対応について</h2>
<p>ＰＡＬＴＥＫ社が提供するエッジAI向けオリジナルハードウェアプラットフォーム「So-Oneモジュール」に、弊社のAIアクセラレータIP「Efficiera」が正式対応いたしました。この対応により、ディープラーニング機能を搭載した量産製品の開発期間の短縮とコスト削減ができ、お客様の組込みAI製品の量産化を促進させます。
今後もLeapMindは「So-Oneモジュール」をはじめとしたEfficieraに対応した量産ボードを拡充してまいります。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6390/e73af5c3--1536x832.png" alt="「So-Oneモジュール」への「Efficiera」正式対応についての説明" title="「So-Oneモジュール」への「Efficiera」正式対応についての説明"></p>
<h2 id="efficiera-fpgaパートナープログラムについて">「Efficiera FPGAパートナープログラム」について</h2>
<p>Efficiera FPGAパートナープログラムとは、「顧客課題を解決できる、AI搭載システム/ソリューションの共創」を目的とするプログラムです。ご参画いただくことで、自社の製品・サービスとEfficieraを組み合わせて顧客の要望に応じたサービスやシステムを開発・提供いただくことや、Efficieraに付加価値をつけたパッケージサービスの開発をしていただくことが可能です。
詳細は、<a href="https://leapmind.io/news/detail/6369/">https://leapmind.io/news/detail/6369/</a> をご覧ください。</p>
<p>Efficiera FPGAパートナープログラムへの参画をご希望される方は、以下URLよりお申し込みください。
▶ Efficiera FPGAパートナープログラムコンタクトフォーム：<a href="https://leapmind.io/contact/other/">https://leapmind.io/contact/other/</a></p>
<h2 id="so-oneモジュールについて">「So-Oneモジュール」について</h2>
<p>ＰＡＬＴＥＫが開発した組み込みFPGAエッジコンピューティング「So-Oneモジュール」は、エッジコンピューティングが可能なザイリンクス社のMPSoC※を搭載している、世界最小のMPSoC搭載モジュールです。
「So-Oneモジュール」を活用することで、今まで実装が難しかったドローンなどへの高速なエッジコンピューティング搭載を可能にし、また店舗などでの監視カメラや製造現場でラインセンサカメラなどでのエッジコンピューティングの高速化が実現できます。また、AIによる病巣の診断補助、工場施設でのセンサデータ解析、ビジョンセンサを活用した産業用ロボットでの映像解析などのワークロードを高速化でき、システムコストおよび消費電力削減が可能になります。
ＰＡＬＴＥＫ社が提供する「So-Oneモジュール」に関する詳細は、<a href="https://www.paltek.co.jp/newsrelease/press201020_So-One_Module/index.html">https://www.paltek.co.jp/newsrelease/press201020_So-One_Module/index.html</a>をご覧ください。</p>
<p>※ MPSoC
MPSoCはザイリンクス社の SoC ポートフォリオのひとつで、プロセッサのソフトウェア プログラマビリティと FPGA のハードウェア プログラマビリティを兼ね備えており、非常に高いシステム性能、柔軟性、拡張性を実現します。また、低消費電力で低コストのデザインを素早く製品化できるなど、システム全体にも大きなメリットをもたらします。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6390/ff668873-img_8579-2.png" alt="MPSoC単体の画像と500円玉とMPSoCを比較した画像" title="MPSoC単体の画像と500円玉とMPSoCを比較した画像"></p>
<h2 id="efficieraについて">「Efficiera」について</h2>
<p>「Efficiera」とは、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。今秋正式リリースを予定しています。量子化ビット数を1~2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。
本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>
<p>※ Efficieraは、LeapMind株式会社の登録商標です。
※ ザイリンクスの名称および Zynq、UltraScale＋、その他本プレスリリースに記載のブランド名は米国およびその他各国のザイリンクスの登録商標または商標です。その他すべての名称は、それぞれの所有者に帰属します。</p>
<h2 id="株式会社ｐａｌｔｅｋについて">株式会社ＰＡＬＴＥＫについて</h2>
<p>ＰＡＬＴＥＫは、1982年の創業以来、日本のエレクトロニクスメーカーに対して国内外の半導体製品の販売のほか、ハードウェアやソフトウェア等の設計受託サービスも提供し、お客様の製品開発のパートナーとして仕様検討から試作開発、量産までサポートしています。ＰＡＬＴＥＫは、「多様な存在との共生」という企業理念に基づき、お客様にとって最適なソリューションを提供することで、お客様の発展に貢献してまいります。
ＰＡＬＴＥＫに関する詳細は、<a href="https://www.paltek.co.jp">https://www.paltek.co.jp</a>をご覧ください。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IP「Efficiera」も開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p><strong>本件に関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>
<p>株式会社ＰＡＬＴＥＫ
担当者 ：State of the Art Solution　AI Product
メールアドレス ： <a href="mailto:info_pal@paltek.co.jp">info_pal@paltek.co.jp</a>
所在地 ： 神奈川県横浜市港北区新横浜 2-3-12 新横浜スクエアビル 6F
電話 ： 045-477-2001
FAX ： 045-477-2010</p>
<p><strong>Efficiera製品に関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Blueoil Division　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】ＰＡＬＴＥＫとの協業によりFPGAを活用した エッジAIソリューションの開発・量産導入を加速

<p>マクニカ、ＰＡＬＴＥＫ、ジーニックをはじめとしたパートナー企業と、AI搭載製品・システムの実用化を加速</p>
<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、エッジAIの社会実装に向けたEfficiera FPGAパートナープログラムの提供を開始します。パートナー企業様と共に、顧客課題を解決できるAI搭載製品、ソリューションの開発を共創し、エッジAI領域の市場拡大と、機械学習の社会実装の実現を加速してまいります。
第1弾の認定パートナーとして株式会社マクニカ（以下マクニカ、本社所在地：横浜市港北区新横浜1-6-3、代表取締役社長：原 一将、資本金111億94百万円）アルティマ カンパニー、株式会社ＰＡＬＴＥＫ（本社：横浜市港北区、代表取締役社長：矢吹尚秀、証券コード：7587、以下ＰＡＬＴＥＫ）、株式会社ジーニック（本社：滋賀県大津市におの浜、代表取締役社長：久野 啓祐、以下ジーニック）にご参画いただいております。（※アルファベット順）</p>
<h2 id="背景">背景</h2>
<p>顧客課題を解決するために、AI、機械学習、ディープラーニングを活用したいと考える企業は増えています。特に、単純作業をパターン化し機械に置き換えるだけでなく、高度で多様なパターンを認識できるディープラーニングモデルの実用化が求められてきています。
また、実用化においては、5つの課題によって推論をエッジ（端末）で実行するケースが増えています。</p>
<blockquote>
<ul>
<li>帯域幅の課題
商業施設などに設置された数百台の監視カメラのデータをクラウドに送信して処理すると、インターネット接続がダウンしてしまう場合がある。また、インターネットが常時接続できない環境下では使用できない。</li>
<li>リアルタイム性の課題
現場において、建機での巻き込み事故を防ぐためには、コンマレベルで判断を下す必要があるが、画像をクラウドに送信して応答を待つと時間がかかってしまう。</li>
<li>経済性の課題
画像や映像データをクラウドに保管するコストや、送受信するための通信コストが膨大にかかる。</li>
<li>信頼性の課題
インターネットがダウンしてしまっても、ローカル処理をしていればいざという時にも機能する。</li>
<li>セキュリティの課題
人の顔やナンバープレートなどの個人情報をクラウドに送信すると、データ漏洩のリスクが高まる。</li>
</ul>
</blockquote>
<p>今回、特にFPGAに精通した様々な領域のエキスパートに参画いただき、豊富な実績をベースとした技術や知見を総結集し、エッジAI領域の市場拡大および機械学習の社会実装の実現を加速してまいります。LeapMindでは、FPGAでディープラーニングが動く「組込みAI製品の量産化実現のキー」となる極小量子化対応した半導体IPであるEfficieraの開発を進めてまいりました。</p>
<h2 id="efficiera-fpgaパートナープログラムについて">Efficiera FPGAパートナープログラムについて</h2>
<p>Efficiera FPGAパートナープログラムとは、「顧客課題を解決可能なAI搭載製品・ソリューションの共創」を目的とするプログラムです。
本プログラムにご参画いただくことで、自社の製品・サービスとEfficieraを組み合わせて顧客の要望に応じたサービスやシステムを開発・提供いただくことや、Efficieraに付加価値をつけたパッケージサービスの開発をしていただくことが可能です。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6369/1485c892-.png" alt="Efficiera-FPGAパートナープログラムについての説明" title="Efficiera-FPGAパートナープログラムについての説明"></p>
<h2 id="本パートナープログラム参画のメリット">本パートナープログラム参画のメリット</h2>
<p>顧客課題を解決するために、AI、機械学習、ディープラーニングを活用したいと考える企業は増えています。特に、単純作業をパターン化し機械に置き換えるだけでなく、高度で多様なパターンを認識できるディープラーニングモデルの実用化が求められてきています。
また、実用化においては、5つの課題によって推論をエッジ（端末）で実行するケースが増えています。</p>
<blockquote>
<ul>
<li>LeapMindからの専門知識の獲得と最適なアップデート
エッジAI製品開発の成功に向けて、専門家からの技術と知識を手に入れることができる。
<em>例）LeapMindの高度なエンジニアによる案件への技術サポート</em></li>
<li>競争優位性の向上
AI・機械学習という注目度の高い市場環境の中で、差別化された製品・ソリューションを創出できる。
<em>例）パッケージ化された高精度のAI搭載製品を早期に市場投入</em></li>
<li>協業によるビジネスの拡張性
LeapMind パートナープラットフォームの利用にて、他パートナー企業様と連携した幅広いビジネスチャンスを掴むことができる。
<em>例）共同プロモーションによる新規顧客開拓を実現</em></li>
</ul>
</blockquote>
<p>AI搭載FPGAシステムに不可欠なコア技術を保有しており、お客様と長年の信頼関係を構築されてきたソリューションプロバイダ様が、本プログラムの対象となります。
今後もLeapMindでは、パートナープログラムに参画いただける企業を増やしていきたいと考えております。
市場に対して競争力のあるソリューションを提供することをお考えの企業様は、以下URLのコンタクトフォームよりEfficiera FPGAパートナープログラムへの参画ご希望の旨を記載してお申し込みください。</p>
<p>▶ Efficiera FPGAパートナープログラムコンタクトフォーム：<a href="https://leapmind.io/contact/products/">https://leapmind.io/contact/products/</a></p>
<h2 id="本リリースに関する賛同文">本リリースに関する賛同文</h2>
<p><strong>株式会社マクニカからのエンドースメント</strong>
「この度「Efficiera FPGAパートナープログラム」に参画することで、LeapMind様のAIアクセラレータIP「Efficiera」と連携したAIソリューションを製品ポートフォリオに加え、より一層LeapMind様とのパートナーシップを強化していく所存です。LeapMind様と共に提案・支援を行うことで、お客様のエッジAI製品の実用化をさらに推し進めてまいります。」</p>
<p>株式会社マクニカ アルティマ カンパニー
カンパニープレジデント
小林 雄祐</p>
<p><strong>株式会社ＰＡＬＴＥＫからのエンドースメント</strong>
「LeapMind様の「Efficiera FPGAパートナープログラム」に参画できることをたいへんうれしく思います。
当社が長年培ってきたFPGAの設計力/提案力をベースにこれからLeapMind様より提供されるEfficieraと連携して顧客ニーズに沿った製品・システムの提供を行い昨今注目されているエッジAIの社会実装を共に加速してまいりたいと思います。」</p>
<p>株式会社ＰＡＬＴＥＫ
代表取締役社長
矢吹 尚秀</p>
<p><strong>株式会社ジーニックからのエンドースメント</strong>
「株式会社ジーニックは、「Efficiera FPGAパートナープログラム」のリリースを心より歓迎致します。ジーニック社の「ForteVision (FPGA用画像鮮明化IP)」と「Efficiera」を組み合わせることで、エッジAI領域の市場拡大および機械学習の社会実装の実現・加速につながることを共に期待しております。」</p>
<p>株式会社ジーニック
代表取締役社長
久野 啓祐</p>
<h2 id="efficieraとは">Efficieraとは</h2>
<p>「Efficiera」とは、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。今秋正式リリースを予定しています。量子化ビット数を1~2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。
本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。
製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>
<h2 id="株式会社マクニカについて">株式会社マクニカについて</h2>
<p>マクニカは、1972 年の設立以来、最先端の半導体、電子デバイス、ネットワーク、サイバーセキュリティ商品に技術的付加価値を加えて提供してきました。近年は、従来からの強みであるグローバルにおける最先端テクノロジーのソーシング力と技術企画力をベースに、AI/IoT、自動運転、ロボットなどの分野で新たなビジネスを展開しています。今後は、「Co.Tomorrowing」をスローガンに、最先端のテクノロジーとマクニカが持つインテリジェンスをつなぎ、ユニークなサービス/ソリューションを提供する存在として、社会的価値を生み出し未来社会の発展へ貢献していきます。当社は、横浜に本社を構え、世界24ヶ国84拠点をベースにグローバルなビジネスを展開しています。マクニカでは、社内カンパニー制を導入しており、アルティマ カンパニーはそのうちの1カンパニーです。アルティマは、FPGAを中心に、世界最先端の半導体、ソフトウェア、システム等の販売、技術支援およびグローバルな物流ネットワークによってお客様のビジネスをトータルサポートいたします。
詳細はWebサイト<a href="https://www.macnica.co.jp">https://www.macnica.co.jp</a>をご覧ください。</p>
<h2 id="株式会社ｐａｌｔｅｋについて">株式会社ＰＡＬＴＥＫについて</h2>
<p>ＰＡＬＴＥＫは、1982年の創業以来、⽇本のエレクトロニクスメーカーに対して国内外の半導体製品の販売のほか、 ハードウェアやソフトウェアなどの設計受託サービスも提供し、お客様の製品開発のパートナーとして仕様検討から試 作開発、量産までサポートしています。ＰＡＬＴＥＫは、「多様な存在との共⽣」という企業理念に基づき、お客様にとっ て最適なソリューションを提供することで、お客様の発展に貢献してまいります。
PALTEK に関する詳細は、<a href="https://www.paltek.co.jp">https://www.paltek.co.jp</a>をご覧ください。</p>
<h2 id="株式会社ジーニックについて">株式会社ジーニックについて</h2>
<p>ZENIC(ジーニック)は、1985年の創業以来、FPGAを中心とした受託設計サービス、画像・映像処理を軸としたハードウェア製品の開発、販売等を主に手掛けており、2011年より販売している画像鮮明化IP及び同技術を搭載したユニット製品は、放送業界や官公庁、防犯、インフラ業界など多方面に採用実績がございます。今後は、AI分野における「見えない(認識できない)お困りごと」を解決に導く各種ソリューションをご提供できるよう、商品・技術開発を進めてまいります。
ZENIC に関する詳細は、<a href="http://www.zenic.co.jp/">http://www.zenic.co.jp/</a>をご覧ください。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IP「Efficiera」も開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p><strong>Efficiera製品に関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Blueoil Division　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a></p>
<p><strong>報道関係のお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】エッジAI領域の市場拡大と、機械学習の社会実装に向けた 「Efficiera FPGAパートナープログラム」の提供を開始

<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、株式会社近藤電子工業（所在地：大阪府摂津市、代表取締役：近藤 喜久夫、以下近藤電子工業）が開発する量産対応可能なインテル®  FPGA搭載SoM（システム・オン・モジュール）「KEIm-CVSoC」に、今秋提供開始を予定しているLeapMindのAIアクセラレータIP「Efficiera（読み：エフィシエラ）」が正式対応予定であることをお知らせいたします。この対応により、ディープラーニング機能を搭載した量産製品の開発を短縮し、お客様の組込みAI製品の量産化を促進させます。</p>
<p>LeapMindでは今秋、AI・機械学習を製品に搭載し実用化を目指す機器メーカーのお客様向けに、AIアクセラレータIP「Efficiera」の正式提供開始を予定しています。</p>
<p>本製品は、FPGA（※1）またはASIC（※2）の両デバイス上の回路として動作するもので、高い電力効率、面積効率が特徴です。従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能の組込みを可能とするIPです。</p>
<p>「KEIm-CVSoC」は、技術検討や製品試作段階から量産まで幅広い用途でご利用いただける、柔軟性の高い超小型モジュールです。</p>
<p>LeapMindのAIアクセラレータIP「Efficiera」が搭載された「KEIm-CVSoC」超小型モジュールをお客様の製品に採用いただくことで、LeapMindのディープラーニングを活用したシステム構築ができます。</p>
<p>「Efficiera」が搭載された「KEIm-CVSoC」を活用することで、AI・機械学習のPoC(Proof of Concept、概念実証）や実証実験を終え、いざ製品プロトタイプを開発する段階で、組込みスペースの課題やデバイス価格の課題に直面し、量産化を諦めてしまっていたお客様に、「容易に商用化ができる」というメリットを提供いたします。これにより、組込みAI製品の量産化における開発期間の短縮と開発コストの削減が期待できます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6329/f6a29feb--8@2x-2048x1024.png" alt="開発期間短縮のイメージ図" title="開発期間短縮のイメージ図">
図：開発期間短縮のイメージ図</p>
<p>近藤電子工業とLeapMindは、このSoMに、「Efficiera」を正式対応させることで、「KEIm-CVSoC」さえ購入すれば、容易にディープラーニング機能を搭載した小型な量産製品の開発ができるようになります。</p>
<p>また、株式会社マクニカの協力を得ながら、長期的にエッジAIの領域でFPGAでのAI実用化を見据えたソリューションの開発を共同で実施予定です。</p>
<p>LeapMindは、今後も「Efficiera」に正式対応した量産ボードを拡充してまいります。</p>
<p>「Efficiera」の開発背景や詳細については、2020年9月8日(火)  ～ 9月30日(水) までオンラインにて開催されるアマゾン ウェブ サービスが開催する日本最大級のカンファレンス「AWS Summit Online」にて発表予定です。</p>
<p>※1) FPGA：製造後に構成を設定できる書き換え可能な集積回路のこと。
※2) ASIC：特定用途向けに設計される集積回路のこと。</p>
<h2 id="本リリースに関する賛同文">本リリースに関する賛同文</h2>
<p>株式会社近藤電子工業からのエンドースメント
「弊社の「KElm-CVSoC」を今回選んでいただき、弊社としても更なるビジネス機会を得ることができる事を大変喜ばしく思います。今後もディープラーニングの社会実装を目指したソリューション開発を共同で行うことで、お客様の課題解決により一層貢献できると確信しております。」</p>
<p>株式会社近藤電子工業
代表取締役社長
近藤 喜久夫</p>
<p>株式会社マクニカからのエンドースメント
「株式会社近藤電子工業の「KElm-CVSoC」およびLeapMind株式会社のAIアクセラレータIP「Efficiera」と連携したAIソリューションを製品ポートフォリオに加え、今後お客様へ提案できることを大変嬉しく思います。エッジAI市場のさらなる発展を期待しております。」</p>
<p>株式会社マクニカ アルティマ カンパニー
カンパニープレジデント
小林 雄祐</p>
<h2 id="keimcvsocとは">KEIm−CVSoCとは</h2>
<p>「KEIm-CVSoC」は、近藤電子工業が開発するCyclone® V SoC FPGA搭載ボードです。KEImシリーズは、インテル®  FPGAを使用した世界最小クラスのSoCです。販売については、株式会社マクニカ アルティマカンパニーにて取り扱う予定となります。</p>
<blockquote>
<h3 id="特長">特長</h3>
<ul>
<li>超小型モジュール
<ul>
<li>55 x 43mmの小さな基板上にCyclone® V SoCの動作に必要なコンポーネント（DDR3やFlash）を搭載</li>
</ul>
</li>
<li>開発期間短縮
<ul>
<li>FPGA周辺やDDR3配線等の高度な設計技術が必要な回路が既に設計済み。</li>
</ul>
</li>
<li>量産対応
<ul>
<li>量産対応可能な製品なので、試作から量産まで同じ仕様のモジュールを使っていただけます。</li>
</ul>
</li>
</ul>
</blockquote>
<p>製品公式サイトURL：<a href="https://kd-group.net/product/">https://kd-group.net/product/</a></p>
<p><img src="/images/posts/news/6329/4e17057f--0002-09-08-11.39.32.png" alt="KEIm−CVSoCの画像" title="KEIm−CVSoCの画像"></p>
<p>写真：左　Top view / 右　Bottom view</p>
<h2 id="efficiera-とは">Efficiera とは</h2>
<p>「Efficiera」とは、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。今秋正式リリースを予定しています。量子化ビット数を1~2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。
本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。</p>
<p>製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip/">https://leapmind.io/products/efficiera-ip/</a></p>
<h2 id="株式会社近藤電子工業について">株式会社近藤電子工業について</h2>
<p>近藤電子株式会社（PCB 工場）の子会社として 1980 年に創業を開始し1984 年に㈱近藤電子工業として設立したソフト／ハードウェアシステム開発の設計専門会社です。 創業以来 CRT ベースのテレビ、VHS ビデオ・システム、およびその他の民生用製品の基板設計を中心とした研究テーマや量産品のデザインサービスに加え、試作製造～量産までのEMSサービスのグローバル化にも対応しています。 現在、日本国内に 4 カ所の拠点と海外に 2カ所のデザインサービス拠点を持ち、産業用、社会インフラ等のIoT製品およびその他の関連分野の開発にサービスを拡大しています。 当社は、アナログ・デザインにおける長年の経験とノウハウに基づいてアナログ・デザインと高速デジタル・テクノロジを組み合わせ、製品仕様の段階から最新のテクノロジー製品の要件を満たす為にSI/PI シミュレーションを実施し生産効率の向上に繋げます。お客様の低コストで高品質な製品開発をトータルサポートいたします。</p>
<h2 id="株式会社マクニカについて">株式会社マクニカについて</h2>
<p>マクニカは、1972 年の設立以来、最先端の半導体、電子デバイス、ネットワーク、サイバーセキュリティ商品に技術的付加価値を加えて提供してきました。近年は、従来からの強みであるグローバルにおける最先端テクノロジーのソーシング力と技術企画力をベースに、AI/IoT、自動運転、ロボットなどの分野で新たなビジネスを展開しています。今後は、「Co.Tomorrowing」をスローガンに、最先端のテクノロジーとマクニカが持つインテリジェンスをつなぎ、ユニークなサービス/ソリューションを提供する存在として、社会的価値を生み出し未来社会の発展へ貢献していきます。当社は、横浜に本社を構え、世界24ヶ国84拠点をベースにグローバルなビジネスを展開しています。マクニカでは、社内カンパニー制を導入しており、アルティマ カンパニーはそのうちの1カンパニーです。アルティマは、FPGAを中心に、世界最先端の半導体、ソフトウェア、システム等の販売、技術支援およびグローバルな物流ネットワークによってお客様のビジネスをトータルサポートいたします。
詳細はWebサイト<a href="https://www.macnica.co.jp">https://www.macnica.co.jp</a>をご覧ください。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IP「Efficiera」も開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p><strong>Efficiera製品に関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Blueoil Division　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a></p>
<p><strong>KElm−CVSoC製品に関するお問い合わせ先</strong>
株式会社マクニカ　お問い合わせフォーム
URL： <a href="https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/support/contact/">https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/support/contact/</a></p>
<p><strong>報道関係のお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】近藤電子工業が開発する量産対応可能なインテル® FPGA搭載SoMに LeapMindのAIアクセラレータIP「Efficiera」が正式対応予定

<p>株式会社 前川製作所（以下、前川製作所）は大型の産業用冷凍機などで世界トップシェアを誇る熱の総合エンジニアリングメーカーで、近年は産業ロボットの開発にも注力しています。LeapMindは前川製作所と共同で食肉自動処理ロボットへ導入するディープラーニング技術を開発しています。</p>
<h2 id="前川製作所の食肉処理ロボット">前川製作所の食肉処理ロボット</h2>
<p>前川製作所は豚肉生産における骨の除去をより簡単に、効率よく行うための豚除骨自動化システムを開発・販売しています。除骨自動化システム構成の中には、大腿骨・下腿骨を除去するロボットが含まれており、装置内で撮影した豚もも肉の画像を元に算出した骨の位置データを手がかりにしてナイフのついたアームで肉に切れ込みを入れ、大腿骨・下腿骨を引き抜きぬく作業を行っています。</p>
<p>このロボットは1時間に500個もの高速な豚もも肉の加工処理が可能で、日本国内の豚もも肉の全消費量を数十台でまかなえるほどの能力を有しています。</p>
<p>現在、前川製作所では、現行の食肉加工ロボットの画像認識の機構を刷新し、寛骨と呼ばれる腰骨の除去能力を新たに備えた新型機種を開発中です。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6208/b6fa4f4d-maekawa_hamdas-660x435.jpg" alt="食肉加工ロボットの画像" title="食肉加工ロボットの画像"></p>
<h2 id="leapmindと前川製作所の取り組みディープラーニングでカット位置のずれを低減">LeapMindと前川製作所の取り組み
ディープラーニングでカット位置のずれを低減</h2>
<p>LeapMindと前川製作所は、開発中の新型機種に搭載される予定の、ディープラーニングを使ったカット位置の割り出し機能の共同開発プロジェクトに取り組んでいます。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6208/ec05ca28-maekawa_robot.png" alt="食肉加工ロボットがカットをしているところ" title="食肉加工ロボットがカットをしているところ"></p>
<p>このプロジェクトで採用したのはセマンティック・セグメンテーションと呼ばれるディープラーニングアルゴリズムで、画像に何が映っているのかをピクセルごとに推定し、物体の領域を事前に設定したカテゴリに分類して塗り分けることができる技術です。3次元スキャナから取得した肉の点群データとRGBカメラで撮影されたRGB画像データとを合わせたRGBDデータにこのセマンティック・セグメンテーションの処理を施し、部位や骨の位置をピクセルごとに推定しています。推定結果を元に肉の個体ごとに異なる最適なカット位置を割り出します。</p>
<p><img src="/images/posts/news/6208/0dd158a7-maekawa_dnn.png" alt="セマンティック・セグメンテーションを用いたカット作業の説明" title="セマンティック・セグメンテーションを用いたカット作業の説明"></p>
<p>今回の取り組みでは、実用レベルの高精度推定が可能なディープラーニングモデルの構築に成功しており、従来の処理ロボットで採用していた画像認識技術では約10%の確率で起こっていたカット位置の10mm以上のずれを低減できました。</p>
<p>現在は工場内での実証実験を通してさらなる精度の向上と安定化のためにディープラーニングモデルの改善を行っています。</p>

食肉処理ロボット×ディープラーニングで実現する高精度自動除骨処理【株式会社 前川製作所】

<h2 id="優れた電力効率と面積効率を備えたアクセラレータを提供することで組込みai製品の創出をリードします">優れた電力効率と面積効率を備えたアクセラレータを提供することで組込みAI製品の創出をリードします</h2>
<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用する企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下LeapMind）は、ASICおよびFPGAの回路設計を行う企業向けに、超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera（読み方：エフィシエラ）」および関連製品の提供を2020年秋から開始する予定であることをお知らせいたします。電力とコストに制約のあるエッジデバイスを開発しているお客様は「Efficiera」を利用することで、AI機能搭載カスタムデバイスの市場投入を促進できます。</p>
<h2 id="efficiera-および関連製品概要">Efficiera および関連製品概要</h2>
<p>「Efficiera」とは、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作する、CNN1)の推論演算処理に特化した超低消費電力AIアクセラレータIPです。量子化ビット数を1~2ビットまで最小化する「極小量子化」技術によって、推論処理の大部分を占めるコンボリューションの電力効率と面積効率を最大化するため、最先端の半導体製造プロセスや特別なセルライブラリを使用する必要がありません。
本製品を利用することで、家電製品などの民生機器、建設機械などの産業機器、監視カメラ、放送機器をはじめ、従来は技術的に困難であった電力とコスト、放熱に制約のある小型機械やロボットなど、様々なエッジデバイスへディープラーニング機能を組み込むことができます。
また、LeapMindは関連製品・サービスとして、Efficiera専用の学習・開発環境であるソフトウェア開発用ツールキット「Efficiera SDK」、効率的にディープラーニングモデルの学習を行うための「Efficieraディープラーニングモデル」、LeapMindの知見に基づいたアプリケーション固有のセミカスタムモデル構築サービス「Efficieraプロフェッショナルサービス」を提供するため、お客様は独自のユースケースに適した極小量子化ディープラーニングモデルを構築することができます。</p>
<p>製品公式サイトURL：<a href="https://leapmind.io/products/efficiera-ip">https://leapmind.io/products/efficiera-ip</a></p>
<p>主なユースケース</p>
<p>（１）画像認識による「危険検知・障害物検知」
建設機械などの産業車両使用時に、周囲の人や障害物を検出して安全を支援します。
（２）ノイズ除去による「撮影画像の画質改善」
低光量条件での撮影ノイズや画像コーデックによるブロックノイズを除去して画質を改善します。
（３）超解像による「映像の高解像度化」
低解像度な画像データを表示デバイスに適した解像度に変換します。</p>
<p><img src="/images/posts/news/4992/0ea1333a-press-efficiera02-660x179.png" alt=""></p>
<h2 id="efficieraの特長">Efficieraの特長</h2>
<p>「Efficiera」は、優れた電力効率および面積効率を備えているため、AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。また、モジュールやデバイスではなく回路情報をライセンス提供するため、お客様は他の回路と同一デバイス上にEfficieraを集積することができ、AI機能を搭載した量産製品のBoMコスト削減に貢献します。回路のコンフィギュレーションは必要とされる性能や使用できる電力・面積要件に合わせて変更できるため、消費電力、 性能、 面積を柔軟に最適化することが可能です。</p>
<p>（１）省電力：データの移動量とビット数を最小化することで、コンボリューションの演算処理に要する電力を削減します。
（２）高性能：演算ロジック削減により、演算サイクル数を削減でき、面積・周波数あたりの演算性能を向上させます。
（３）省面積：1-2bit量子化によって演算ロジックを削減することで性能を保ちながらシリコン面積を削減し、演算器1個あたりの面積を最小化します。</p>
<p>※ 2020年4月17日、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」にて発表した、Alchip Technologies, Limited社の協力の下、測定した開発段階での性能見積もり(PPA2)) 結果については、下記のプレスリリースに掲載しています。</p>
<p>▼ LeapMind、COOL Chips 23で自社開発AIアクセラレータIPの性能見積もり結果を発表
URL：<a href="https://leapmind.io/news/detail/4991/">https://leapmind.io/news/detail/4991/</a></p>
<h2 id="開発背景">開発背景</h2>
<p>近年、AI（Artificial Intelligence、人工知能）技術の中でも特にディープラーニングに大きな注目が集まっています。ディープラーニングにより、画像処理や音声処理など、いくつもの分野で劇的な精度向上が実現されてきました。しかし、その計算には多大なコンピューティングリソース（大容量のメモリと高い演算処理能力）が必要となり、電力とコスト、放熱に制約のあるエッジデバイス（端末）に搭載することを困難にしています3) 。この課題を解決するために、LeapMindでは「極小量子化技術」という手法を中心にディープラーニングモデルの軽量化に向けた研究開発を進め、Efficieraが誕生しました。今後もあらゆるエッジデバイスでの画像認識機能の組込みを可能にするために開発を進めてまいります。</p>
<h2 id="efficieraを支えるleapmindの独自技術極小量子化技術">Efficieraを支える、LeapMindの独自技術「極小量子化技術」</h2>
<p>LeapMindは、「極小量子化技術」というディープラーニングモデルの軽量化のための技術開発に取り組んでいます。一般的に、32, 16ビット(FP32, FP16データ型)のような広いビット幅の数値表現を利用すると推論結果の精度が向上する一方で、演算回路規模(面積)が大きくなり、処理時間や消費電力が増大します。逆に、ビット幅を狭め、1~2ビットのような小さなビット幅の数値表現を利用すると回路規模は小さくなり処理時間や消費電力は減少するものの、精度は低下することが知られており、省電力化・省面積化する際の課題となっていました。
しかし、弊社は極小量子化技術によって、精度を維持しながら、Weight (重み係数)を1ビット、Activation (中間データ)を2ビットといった極端な量子化を可能とし、大幅なモデルサイズの軽量化と高速化、および電力効率と面積効率の最大化を実現しました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/4992/95cd85fe-press-efficiera03-660x378.png" alt=""></p>
<p>（１）Convolution Neural Network（畳み込みニューラルネットワーク）の略称です。ディープラーニングの一種で画像や動画の認識に広く使われています。
（２）Power, Performance and Areaの頭文字をとったもので、消費電力・性能・面積のことです。
（３）特に、電力供給に限りがあるエッジデバイスでは電力の問題はとても大きな課題です。
他にも遅延を抑える・セキュリティを担保するなど、エッジデバイス上で実行するメリットは多く存在しています。</p>
<p>文中の製品名は、LeapMind株式会社の商標または登録商標です。
プレスリリース記載の情報は発表日現在の情報です。</p>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IPも開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<p><strong>報道関係　お問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当 高井
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>
<p><strong>製品・サービスに関するお問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
Blueoil Division　Business Development Team
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="mailto:business@leapmind.io">business@leapmind.io</a></p>

【プレスリリース】超低消費電力AIアクセラレータIP「Efficiera」を開発

<p>※ 本プレスリリース内容に一部誤りがございました。深くお詫びいたしますとともに、謹んで訂正させていただきます。
＜訂正前＞
シリコン面積 0.245mm²
＜訂正後＞
シリコン面積 0.442mm²</p>
<h2 id="最先端のaiチップのレイアウト設計製造を得意とするasicメーカーであるalchip社協力の下ppa見積もりを実施">最先端のAIチップのレイアウト設計・製造を得意とするASICメーカーであるAlchip社協力の下、PPA見積もりを実施</h2>
<p>AI（Artificial Intelligence、人工知能）の要素技術であるディープラーニング技術を活用し、企業に向けたソリューションを提供するLeapMind株式会社（所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：松田 総一、読み方：リープマインド、以下：LeapMind）は、コンピュータの国際学会「COOL Chips 23」（主催: IEEE）の基調講演で、超低消費電力AIアクセラレータIPの開発段階での性能見積もり結果を発表しました。なお、ASIC設計フローを用いたシリコン実装作業は、Alchip Technologies, Limited（所在地：台湾省台北市、最高執行責任者CEO：Johnny Shen氏、読み方：アルチップ・テクノロジーズ、以下：Alchip）社の協力の下実施しました。</p>
<h2 id="cool-chips23での発表内容">COOL Chips23での発表内容</h2>
<p>LeapMindは、ディープラーニングの転換期である2012年以降、150社とのプロジェクトを推進し、中でも電力、コスト、レイテンシ、セキュリティ担保等の観点から、ネットワーク環境に左右されないエッジデバイス（端末）での実装を目指した案件を多く手がけております。
一般的にディープラーニングは多大なコンピューティングリソースを必要とするため、エッジデバイス上での実用化には、電力、精度、速度において以下のような課題が存在します。</p>
<ul>
<li>電力：バッテリー駆動など電力供給に制約がある、あるいは筐体のサイズにより放熱に制約があり、省電力化する必要がある</li>
<li>精度：学習済みAIモデルの精度を維持しながら、エッジデバイスに搭載されたメモリで処理できるよう軽量化する必要がある</li>
<li>速度：推論結果を使用した制御対象があるため、一定時間で推論処理を終える必要がある</li>
</ul>
<p>これらの課題を解決するために、「極小量子化技術」と呼んでいるコア技術の開発をソフトウェアとハードウェアの両面から行い、現実的なアプリケーションに使用できる最適化されたネットワーク構造や専用のコンパイラを開発しております。</p>
<p>今回の講演では、これまでの技術開発の成果を性能見積もりの数値として発表しました。この性能見積もりにより、従来開発対象としてきたFPGAデバイスだけでなく、ASICテクノロジーに対しても弊社技術が有効であることを確認しました。今後この技術をさらに発展させ、AI機能搭載カスタムデバイスの市場投入を促進します。</p>
<h2 id="性能見積もりの内容と結果">性能見積もりの内容と結果</h2>
<p>ASICテクノロジーに対する性能見積もりはAlchip社の協力を得ておこないました。シリコン実装時の性能の指標であるPPA（注）の見積もりにあたりAlchip社は、LeapMindとメモリ構成等の検討を行い、複数構成でのレイアウトのトライアルを実施しました。また、配置配線後の電力シミュレーション結果から、LeapMindが想定したPPAを実現できることを確認しました。</p>
<p><img src="/images/posts/news/4991/d6225377-_jp-660x440.png" alt="AIアクセラレータIP、PPA見積もり結果。使用セルライブラリ：TSMCC 12nm 6T SVt。消費電力（Typical条件）：27.7TOP/W。性能：6.55TOP/s @ 800MHz。シリコン面積：0.442mm²。"></p>
<p>注：PPA：Power, Performance and Areaの頭文字をとったもので、消費電力・性能・面積のこと。</p>
<h2 id="本開発成果の実用化について">本開発成果の実用化について</h2>
<p>LeapMindでは今回の性能見積もり結果に基づいて、さらなる性能向上と電力効率改善など、超低消費電力AIアクセラレータ回路の技術開発を進めてまいります。また、この性能見積もりでは特別なセルライブラリやメモリを使用せず、省電力実装手法も用いていないため、実装における電力効率改善の余地もあります。</p>
<p>例えば今回協力を得たAlchip社は、最先端のAI/HPC向けチップのレイアウト設計・製造を得意とするASICメーカーであり、同社設計技術を取り入れる事により、 スタティック及びダイナミック消費電力の両方の予測・削減に加え、クロックゲーティング手法や複数の電源電圧に対応した効果的な領域分割を行うことでさらなる電力の削減が可能です。
さらに、超低電圧条件で使用するための特性再抽出にも柔軟に対応できるため、実際のASICにおいてはさらなる性能向上が期待できるものと考えております。</p>
<hr>
<h2 id="leapmind株式会社について">LeapMind株式会社について</h2>
<p>「機械学習を使った新たなデバイスを、あまねく世に広める」を企業理念に2012年創業しました。累計調達額は49.9億円に達しています。ディープラーニングをコンパクト化する極小量子化技術に強みを持ち、自動車産業など製造業中心に150社を超える実績を保有しています。ソフトウェアとハードウェア両面の開発ノウハウを元に、半導体IPも開発しています。</p>
<p>本社：〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F（受付：3F）
代表者：代表取締役CEO 松田 総一
設立：2012年12月
URL：<a href="https://leapmind.io">https://leapmind.io</a></p>
<h2 id="alchip-technologies-limitedについて">Alchip Technologies, Limitedについて</h2>
<p>Alchip Technologies Ltdは、2003年に設立され、台湾・台北に本社を置くグローバルファブレス企業です。複雑かつ大規模なASIC / SoCを開発するシステム企業向けにASIC設計および製造をトータルでサポートする半導体事業を展開しております。
本社：Address: 9F., No.12, Wenhu St., Neihu Dist., Taipei, Taiwan 114
代表者：Johnny Shen, CEO
設立：2003年2月
URL：<a href="http://www.alchip.com">http://www.alchip.com</a></p>
<p><strong>報道関係　お問い合わせ先</strong>
LeapMind株式会社
PR/Branding Division　広報担当　高井
TEL：03-6696-6267
MAIL：<a href="pr@leapmind.io">pr@leapmind.io</a></p>

News