深層学習モデルのサイズを30分の1に NEDOとアラヤが自動圧縮ツールを開発：FPGAにもAIを実装可能に

NEDOとアラヤは、深層学習用ニューラルネットワークモデルを自動で最大約30分の1に圧縮し、FPGAに実装可能なソースコードを出力するツールを開発した。自動車やスマートフォンといったエッジデバイスにもAIを実装できるようになる。

[＠IT]

　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）は2019年11月18日、AI（人工知能）の深層学習用ニューラルネットワークモデルを自動で圧縮し、プログラム可能な半導体「FPGA」（Field Programmable Gate Array）に実装可能なソースコードを出力するツールをアラヤと共同で開発したと発表した。アラヤは同ツールを「Pressai（プレッサイ）」の名称で2020年3月に提供開始する予定だ。

　NEDOとアラヤが開発したツールは、ニューラルネットワークモデルの精度をほぼ維持したまま、モデルのサイズを最大約30分の1に圧縮する。こうすることで自動車やスマートフォンといったエッジデバイスにもAIを実装できるようになる。アラヤの深層学習モデル圧縮技術を基に開発した。

エッジデバイスへのAI搭載プロセス

「深層強化学習」の圧縮も取り組む