　PC向けCPUの新製品として2017年の話題になったAMDの「Ryzen」。Ryzen Embedded V1000は、4コア／8スレッドのCPUコア「Zen」に加えて、「Vega」アーキテクチャに基づくGPUが集積されている。熱設計電力（TDP）を12～54Wに押さえながら、演算性能は最大で3.6TFLOPSに達する。「画像処理能力で高い評価を受けており、医療機器やエンターテインメント機器では強い引き合いがある」（日本AMDの説明員）という。

　展示では、Ryzen Embedded V1000に「TensorFlow」を用いた機械学習アルゴリズムを組み込んで顔の検出と認識を行うデモを披露した。このデモでは、Ryzen Embedded V1000で顔の検出と認識を行って、クラウド側でその顔がどういった表情であるかを分析する内容になっている。「今回のデモではCPU上で機械学習アルゴリズムを走らせているが、間もなく開発環境の『MIOpen』がRyzen Embedded V1000に対応するので、その際にはGPU上で機械学習アルゴリズムを動作させられるようになるだろう」（同説明員）。

「Ryzen Embedded V1000」による顔の検出と認識のデモ。OSは「Mentor Embedded Linux」を用いている（クリックで拡大）

AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか
技術開発の進展により加速度的に進化しているAI（人工知能）。このAIという言葉とともに語られているのが、機械学習やディープラーニングだ。AIと機械学習、そしてディープラーニングの違いとは何なのか。
世界を変えるAI技術「ディープラーニング」が製造業にもたらすインパクト
人工知能やディープラーニングといった言葉が注目を集めていますが、それはITの世界だけにとどまるものではなく、製造業においても導入・検討されています。製造業にとって人工知能やディープラーニングがどのようなインパクトをもたらすか、解説します。
ディープラーニングの事業活用を可能にする「ジェネラリスト」の重要性
AI技術として注目を集めるディープラーニング。ディープラーニングへの取り組みを進めていく上で必要とされる人材には「エンジニア」の他に「ジェネラリスト」も必要だ。本稿では、ディープラーニングの「ジェネラリスト」に何が求められるかについて解説する。
AMDが「EPYC」と「Ryzen」の組み込みプロセッサを発表
AMDは、組み込み型プロセッサ「AMD EPYC Embedded 3000」「AMD Ryzen Embedded V1000」を発表した。前者はネットワーキングなどさまざまな市場で「Zen」の性能を提供。後者は医療画像、産業システム、デジタルゲーミングなど向けの製品だ。
トヨタやファナックも使っている“組み込みAI”が「Pascal」世代に進化
NVIDIAは、AI（人工知能）などに用いるGPUコンピューティングが可能な組み込み開発ボードの新製品「Jetson TX2」を発表した。最新のGPUアーキテクチャ「Pascal」の採用により、現行品の「Jetson TX1」と比べて2倍の処理性能もしくは2倍の電力効率を実現している。
ルネサスの組み込みAIの性能は10倍×10倍×10倍で1000倍へ「推論に加え学習も」
ルネサスエレクトロニクスは、汎用事業の成長ドライバーに位置付ける組み込みAI（人工知能）技術「e-AI」をさらに強化する。現在のMCU／MPUを用いた組み込みAIによる推論モデルの処理性能を、2018年夏に10倍、2019年末にさらに10倍、2021年にさらに10倍にして1000倍を目指すという。