Cadence Design Systemsは5月7日(米国時間)、AIアプリケーション開発の促進に関して、Preferred Networks(PFN)の協力の下、「Cadence Tensilica Vision Q6/P6/C5 DSP」がPFNのChainer学習済みニューラルネットワークモデルに対応したことを発表した。

具体的には、両社でTensilica Neural Network Compilerを介して、Chainerニューラルネットワークモデルが効率よく最適なCコードに変換され、Vision Q6/P6/C5 DSP上でシームレスに動作することを検証したという。

このChainerで学習済みのニューラルネットワークモデルのDSPへのポーティングを自動化することが可能になったことで、Chainerを用いたハイパフォーマンスかつ低消費電力な推論が可能な組み込みデバイスの開発および最適化を実現するための試行を高速化することが可能になると両社では説明している。