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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

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

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概要

本セミナーでは、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いたします。

開催日

  • 2023年2月17日(金) 12時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 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)

修得知識

  • 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

プログラム

　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。
　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。

  1. AIチップ全体の発展と展開
    1. AIチップの出現 (2014〜) /競争激化のサーバ高速化 (2016〜)
    2. 高性能追求Edge AI (2018〜) / Tiny MLチップの百花繚乱 (2019〜)
  2. AIチップ構成のための要素技術
    1. ディープラーニングの発展と展開
    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
    1. 基本回路構成 (MAC/中間データ/重みバッファー/関数)
    2. MACアレイの構成種類
    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)
    1. 量子化 (8 – 4b/Ternary、bin)
    2. スパース化 (Pruning/Data Skipping)
    3. データフロー効率化 (WS、OS/IS、RS)
    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
    1. アナログCIMとデジタルCIMの動向 (含むNear Memory)
    2. s_CIM (SRAM) … Current domain type/ Charge domain type
    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
    1. GPU vs ASIC (A100 vs TPU/1,2…5、MN-Core … )
    2. メモリ混載型の対応
      • DaDianNao
      • Graphcore
      • Cerebras1/2
    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
    1. Edge AI
      • 自動運転
      • スマホ
      • 産業用
      • EdgeTPU
      • J_Nano …
    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
    1. ニューロモルフィック工学最前線
    2. SNN チップ
      • TrueNorth
      • Loihi2
      • DynapSE CNN
    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
    1. 自動運転 (E2End/R-CNN) 、自動翻訳 (Attention/Transformer)
    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
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主催

株式会社 R&D支援センター
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お問い合わせ

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(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

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「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 42,000円(税別) / 46,200円(税込) で受講いただけます。
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  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,000円(税別) / 46,200円(税込)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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