| 講演名 | 2020-11-17 AIアクセラレータReNAへのYOLO実装 上村 斗真(熊本大), 中原 康宏(熊本大), 尼崎 太樹(熊本大), 木山 真人(熊本大), 飯田 全広(熊本大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Convolutional Neural Network / AI Chip / AI Edge Computing |
| 資料番号 | VLD2020-22,ICD2020-42,DC2020-42,RECONF2020-41 |
| 発行日 | 2020-11-10 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / DC / RECONF / ICD / IPSJ-SLDM |
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| 開催期間 | 2020/11/17(から2日開催) |
| 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- |
| 委員長氏名（和） | 福田 大輔(富士通研) / 高橋 寛(愛媛大) / 柴田 裕一郎(長崎大) / 永田 真(神戸大) / 中村 祐一(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Daisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Hiroshi Takahashi(Ehime Univ.) / Yuichiro Shibata(Nagasaki Univ.) / Makoto Nagata(Kobe Univ.) / Yuichi Nakamura(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 小林 和淑(京都工繊大) / 土屋 達弘(阪大) / 佐野 健太郎(理研) / 山口 佳樹(筑波大) / 高橋 真史(キオクシア) |
| 副委員長氏名（英） | Kazutoshi Kobayashi(Kyoto Inst. of Tech.) / Tatsuhiro Tsuchiya(Osaka Univ.) / Kentaro Sano(RIKEN) / Yoshiki Yamaguchi(Tsukuba Univ.) / Masafumi Takahashi(masafumi2.takahashi@kioxia.com) |
| 幹事氏名（和） | 桜井 祐市(日立) / 兼本 大輔(大阪大学) / 新井 雅之(日大) / 難波 一輝(千葉大) / 三好 健文(イーツリーズ・ジャパン) / 小林 悠記(NEC) / 柘植 政利(ソシオネクスト) / 廣瀬 哲也(阪大) / 瀬戸 謙修(東京都市大) / 密山 幸男(高知工科大) / 君家 一紀(三菱電機) / 廣本 正之(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Yuichi Sakurai(Hitachi) / Daisuke Kanemoto(Osaka Univ.) / Masayuki Arai(Nihon Univ.) / Kazuteru Namba(Chiba Univ.) / Takefumi Miyoshi(e-trees.Japan) / Yuuki Kobayashi(NEC) / Masatoshi Tsuge(Socionext) / Tetsuya Hirose(Osaka Univ.) / Kenshu Seto(Tokyo City Univ.) / Yukio Mitsuyama(Kochi Univ. of Tech.) / Kazuki Oya(Mitsubishi Electric) / Masayuki Hiromoto(Fujistu Lab.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西元 琢真(日立) / / 中原 啓貴(東工大) / 竹村 幸尚(インテル) / 新居 浩二(TSMCデザインテクノロジージャパン) / 宮地 幸祐(信州大) / 久保木 猛(九大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takuma Nishimoto(Hitachi) / / Hiroki Nakahara(Tokyo Inst. of Tech.) / Yukitaka Takemura(INTEL) / Koji Nii(TSMC) / Kosuke Miyaji(Shinshu Univ.) / Takeshi Kuboki(Kyushu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Dependable Computing / Technical Committee on Reconfigurable Systems / Technical Committee on Integrated Circuits and Devices / Special Interest Group on System and LSI Design Methodology |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上村 斗真 / Toma Uemura |
| 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） | 中原 康宏 / Yasuhiro Nakahara |
| 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） | 尼崎 太樹 / Motoki Amagasaki |
| 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） | 木山 真人 / Masato Kiyama |
| 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） | 飯田 全広 / Masahiro Iida |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2020-11-17 |
| 資料番号 | VLD2020-22,ICD2020-42,DC2020-42,RECONF2020-41 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | VLD-234,ICD-235,DC-236,RECONF-237 |
| ページ範囲 | pp.66-71(VLD), pp.66-71(ICD), pp.66-71(DC), pp.66-71(RECONF), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-10 (VLD, ICD, DC, RECONF) |