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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-17 10:45 AIアクセラレータReNAへのYOLO実装 ○上村斗真・中原康宏・尼崎太樹・木山真人・飯田全広（熊本大）  VLD2020-22 ICD2020-42 DC2020-42 RECONF2020-41 エレソ技報アーカイブへのリンク：ICD2020-42 |
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| 抄録 | （和） | 代表的なAI処理である物体検出は，高い精度で画像や映像の中のものが何であるかを認識できるため，様々な分野で注目されている．また，DNN(Deep Neural Network)モデルをエッジ側で処理するAIチップが多く開発されている．そこで，本研究室で開発しているAIチップReNA(Reconfigurable Neural Network Accelerator)を改良し，代表的な物体検出モデルであるYOLO(You Only Look Once) v3を始めとした様々なDNNモデルが実装可能なAIチップを提案する．このチップの処理時間，消費電力をシミュレーションできるツールを開発し，そのシミュレータを用いて評価を行った． |
| （英） | The object detection，which is a typical AI process，has been attracting attention in various fields because it can identify objects in images and videos with high accuracy．In this paper，we propose an AI chip that can implement various DNN models including YOLO v3，which is a typical object detection model，by improving ReNA，which has been developed in our laboratory．We developed a tool to simulate the processing speed and power consumption of the chip，and evaluated it using the simulator. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / AIチップ / AIエッジコンピューティング / / / / |
| （英） | Deep Learning / Convolutional Neural Network / AI Chip / AI Edge Computing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 234, VLD2020-22, pp. 66-71, 2020年11月. | |
| 資料番号 | VLD2020-22 | |
| 発行日 | 2020-11-10 (VLD, ICD, DC, RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2020-22 ICD2020-42 DC2020-42 RECONF2020-41 エレソ技報アーカイブへのリンク：ICD2020-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC RECONF ICD IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2020-11-17 - 2020-11-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | デザインガイア2020 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2020 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2020-11-VLD-DC-RECONF-ICD-SLDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIアクセラレータReNAへのYOLO実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation of YOLO in the AI accelerator ReNA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | AIチップ / AI Chip |
| キーワード(4)（和/英） | AIエッジコンピューティング / AI Edge Computing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上村 斗真 / Toma Uemura / ウエムラ トウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学教育部 (略称： 熊本大) Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中原 康宏 / Yasuhiro Nakahara / ナカハラ ヤスヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院自然科学教育部 (略称： 熊本大) Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尼崎 太樹 / Motoki Amagasaki / アマガサキ モトキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院先端科学研究部 (略称： 熊本大) Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木山 真人 / Masato Kiyama / キヤマ マサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院先端科学研究部 (略称： 熊本大) Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯田 全広 / Masahiro Iida / イイダ マサヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 熊本大学大学院先端科学研究部 (略称： 熊本大) Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-17 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2020-22, ICD2020-42, DC2020-42, RECONF2020-41 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.234(VLD), no.235(ICD), no.236(DC), no.237(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.66-71 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-10 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
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