　東京工業大学は2021年2月19日、同大学工学院情報通信系准教授の原祐子氏らの研究グループが、エッジデバイスに適した小型省電力プロセッサを設計し、そのプロセッサの大規模集積回路（LSI）を開発したと発表した。異常検出など、必要な計算を高速処理するための機能に限定したことで、小型化と省電力を両立した。

　研究グループは、減算、シフト、論理演算、メモリアクセスの4種類の命令で構成されるRISCプロセッサ「SubRISC+」を開発。エッジデバイスで必要となる計算処理に機能を限定したことで、配線半ピッチ65nmのCMOSプロセスを活用しつつ、1×1mmサイズの小型LSIを可能にした。

アーキテクチャ「SubRISC+」出典：東京工業大学

　5MHz駆動時の消費電力は77.0μWで、市販のアルカリボタン電池「LR44」を使って約100日間連続稼働できる試算だ。32ビットの組み込みプロセッサ「ARM Cortex-M0」での処理と比較して1.4倍高速となったほか、電力効率は2.7倍、エネルギー効率は3.8倍を達成した。

「SubRISC+」を用いたLSI 出典：東京工業大学

　今回の研究で開発したSubRISC+のプロセッサLSIは、データメモリ4KB、命令メモリ2KB。高い電力効率で、異常検出やデータ探索をリアルタイムに実行できる。今後は、プロトタイプのサンプル出荷や展示会への出展を検討しているほか、IoT（モノのインターネット）セキュリティ向けに拡張した同プロセッサの試作および実用化を進める。

「Jetson Xavier NX」で組み込みAIを試す
2020年5月14日に行われたNVIDIAの「GTC 2020」の基調講演で発売がアナウンスされた、組み込みAIボード「Jetsonシリーズ」の最新製品となる「Jetson Xavier NX」。「Jetson Nano」の連載を担当した技術ライターの大原雄介氏に、Jetson Xavier NXの開発者キットをレビューしてもらった。
まずは「Jetson Nano」の電源を入れて立ち上げる
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第1回は、まず電源を入れて立ち上げるところから始める。
「Jetson Nano」を“まとも”に使えるようにする
NVIDIAが価格99ドルをうたって発表した組み込みAIボード「Jetson Nano」。本連載では、技術ライターの大原雄介氏が、Jetson Nanoの立ち上げから、一般的な組み込みAIとしての活用までを含めていろいろと試していく。第2回は、機械学習を試す前に“まとも”に使えるようにする。
リアルタイムに学習できるエッジAIが進化、メモリがKBレベルのマイコンにも対応
エイシングは新たなエッジAIアルゴリズム「MST」を開発した。これまでに発表した「DBT」や「SARF」などと比べて使用するメモリを大幅に削減できるため、フラッシュメモリやSRAMの容量がKBレベルの小型マイコンにも実装できる。
Armが提唱する「エンドポイントAI」の処理性能は従来比で最大480倍に
Armがマイコン向けプロセッサコアIP「Cortex-Mシリーズ」の最新プロダクト「Cortex-M55」と、Cortex-Mシリーズとの組み合わせにより機械学習ベースの推論アルゴリズムを効率的に実行できるNPU「Ethos-U55」を発表。Cortex-M55とEthos-U55を組み合わせた場合、現行の「Cortex-M33」と比べて推論アルゴリズムの処理性能は最大480になる。
エッジAI普及へ、AIプラットフォームのコア技術とマイクロサービスを公開
ラトナは、エッジコンピューティングプラットフォーム「AION」の主要技術と主要マイクロサービスをGitHub上にオープンソース化した。AIONコアや、USBカメラの映像をストリーミング配信するマイクロサービスを含む。