エッジAIにおけるマルチAIアクセラレータを用いた推論エンジンの並列化による性能向上
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エッジAIをサポートするAIアクセラレータを用いたアプリケーションの作成と,並列化による速度向上を目指す.実装するアプリケーションは,手動で走行した際の車載カメラ画像とコントローラ値を教師データとして,End to Endで学習し走行する簡易的な自動運転システムを試作した.ハードウェアは,簡易模型自動車Zumo・ Raspberry Pi 4・AIアクセラレータIntel NCS2を用い,推論フレームワークはOpenVINOを用いた. このアプリケーションは,道路の検出・走行・標識の認識など,複数の推論を同時に行う必要があり,実行速度の向上が求められる.そこで,Raspberry Pi上で推論を行うIntel NCS2の並列化による速度向上と,その際の消費電力の検証を行う.
Journal
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- 第83回全国大会講演論文集
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第83回全国大会講演論文集 2021 (1), 83-84, 2021-03-04
情報処理学会
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097116136192
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- NII Article ID
- 170000187403
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- NII Book ID
- AN00349328
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- Text Lang
- ja
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- Article Type
- conference paper
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- Data Source
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- IRDB
- CiNii Articles