低コスト・低消費電力での深層学習アプリケーションの実現

IPSJ

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昨今の AI ブームにより，深層学習の適用範囲が拡大されてきているが，計算リソースの価格や消費電力が問題となっている．深層学習の推論に特化したデバイスを使うと，それらの問題を解決する可能性があるが，それらのデバイスのスケーラビリティなどは不明である．そこで本研究では，安価で省電力な Neural Compute Stick (NCS) を利用し，NCS のスケーラビリティを確認するための性能評価を行った．NCS を 14 本接続し推論させたところ，NCS の本数に応じて線形に性能が向上し，最大 107 fps で領域検出できることがわかった．また，1 本あたりに実行させるグラフ数を変化させたところ，2 つのグラフまでは性能が向上することがわかった．この結果をもとに，深層学習アプリケーションを作成し性能評価したところ，NCS の本数に応じて性能が向上することを確認することができた．

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