英国のロンドンに拠点を置くソフトウェア企業のPlumerai。同社にとって代表的なプロダクトとなっているのがさまざまなシーンで活用できる業務向けの小型カメラデバイスで、それ単独で多種多様なコンピュータビジョンタスクを効率的に実行できることを特長としている。特に映像内の顔・車・ペットなどを識別する人物検出機能のスピードと精度に定評があるという。

この検出機能は、人工知能と機械学習といったAIテクノロジーの利用によって実現しているが、本来であれば小型の組み込みデバイスの限られたリソースやフットプリントで、AIに求められる高速かつ大規模な演算処理を実行することは現実的ではない。組み込みデバイスの心臓部ともいえるマイクロコントローラユニット（MCU）はSIMD命令に対応しておらず、AI処理において不可欠とされる並列処理や高速処理ができないためだ。

アーム 提供資料
Plumerai が組み込みデバイスの人物検出機能にArm Helium ベクトル拡張を採用
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Plumeraiのエンジニアはこの課題を克服すべく、同社のリアルタイム人物検出アプリケーションを、MCUで実行できる形で移植する。このMCUは、IoTデバイスに特化し、極小のフットプリントと超低消費電力でありながら、ハイパフォーマンスと強固なセキュリティ、単体での高度なAI処理を可能にする最新鋭のプロセッサーコアをベースとしており、極めて少ないシステムリソースの中でも、毎秒13フレームという驚異的な高性能を実現している。

*　　*　　*

リンクから閲覧できる資料では、画像処理やAIに強い「ベクトル拡張」を採用する、組み込みデバイス向けの最新プロセッサーでベクトル拡張を活用した取り組みを事例として紹介している。

本来では難しいとされてきた、小型デバイス単体でのニューラルネットワークの高速化がいかにして実現したのか、その技術的なブレイクスルーの結果が、ベンチマークとともに提示される興味深い内容だ。ぜひともご覧いただきたい。

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Plumerai が組み込みデバイスの人物検出機能にArm Helium ベクトル拡張を採用
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