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日本アルテラ株式会社

効率的なCNN(畳み込みニューラル・ネットワーク)の実装、カギを握る「FPGA」と「OpenCL」

プログラマブル・ロジックの世界的大手として活躍するアルテラは、CNN(畳み込みニューラル・ネットワーク)を効率的に実装する手法を具体的に解説したソリューション・ノートをリリースした。ディープ・ラーニング・システムで最も広く使用されているCNNを、FPGAを使用してOpenCLカーネルで構築することで得られる利点が述べられている。技術者には見逃せない資料だ。

 パターン認識技術の1つとして長い歴史を持つ「ニューラル・ネットワーク」。大規模になっても比較的短い時間で学習させることができる技術「ディープラーニング」の登場によって、いま改めて脚光を浴びている。IoT(Internet of things)におけるビッグデータ解析をはじめ、画像認識、音声認識、自動運転。自然言語処理など、様々な分野に大きな進歩をもたらす可能性を秘めているからだ。

 このようなニューラル・ネットワークに対する期待が高まるにつれて、その実装方法が大きな焦点として浮上している。アルテラがリリースしたソリューション・ノートでは、様々なハードウエアをプログラミングによって実現できるFPGA(Field-Programmable Gate Array)と、そのプロミング言語である「OpenCL」を利用して、ディープラーニングの対象となる比較的大規模なニューラル・ネットワークを効率良く実装するための技術を解説している。

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