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自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコアを発表：人工知能ニュース
米ケイデンス・デザイン・システムズが、スタンドアロンで自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコア「Tensilica Vision C5 DSP」を発表。ニューラルネットワークに最適化されたアーキテクチャにより、さまざまな演算層を高速化する。
米ケイデンス・デザイン・システムズは2017年5月1日、スタンドアロンで自己完結型のニューラルネットワークDSP IPコア「Tensilica Vision C5 DSP」（Vision C5 DSP）を発表した。自動車や監視カメラ、ドローン、モバイルやウェアラブルの市場での用途を見込む。
Vision C5 DSPは、ニューラルネットワークに特化し、最適化されたアーキテクチャを採用。畳み込み関数をはじめ、全結合、プーリング、正規化などさまざまなニューラルネットワークの演算層を高速化する。1mm2未満のシリコンエリアに実装可能なサイズながら、毎秒1テラMACの演算能力を持つ。
従来のニューラルネットワークアクセラレーター利用時に発生していた余分なデータ転送がなくなるため、消費電力も低減した。また、ニューラルネットワーク向けのシンプルなシングルプロセッサのプログラミングモデルを提供する。
Vision C5 DSPはさまざまなカーネルサイズや深さ、入力ディメンションをサポートし、なおかつネットワークの計数を圧縮／伸張する機能も持つ。そのため、将来の変化や進化にも対応できる。
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