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東京計器のエッジAIの取り組み

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エッジAIを簡単に活用していただくために

 エッジAIを活用するためには高性能なデバイスだけではなく、エッジデバイスで推論可能なAIモデルとデバイスにAIモデルを実装するためのツールが必要です。東京計器ではエッジAIを簡単に活用して頂くために、高性能デバイス「DAPDNA」、エッジデバイス用AIモデルを簡単に作成できる「量子化AI学習環境」、DAPDNAにAIモデルを実装する「統合環境DAPDNA-FW II AIコンパイラ」を提供します。

DAPDNA

 DAPDNAは汎用プロセッサ(DAP)と動的再構成技術を応用したプロセッサ(DNA)の異なる性質を持つプロセッサから構成されるヘテロジニアス・マルチコアプロセッサです。DNAは画像処理やAI処理の各種処理の専用演算回路を瞬時に構成することができるため、高性能・低消費電力を両立できます。東京計器ではDAPDNAを簡単に活用していただくために組み込みのためのハードウェアから開発のためのソフトウェアまで提供いたします。
DAPDNAの詳細はこちら

量子化AI学習環境

 エッジデバイス用のAIモデルを作成するには量子化、蒸留、枝刈りなどの最適化手法を用いて、PC用の高性能なAIモデルを小型化する作業が必要です。小型化の作業は高性能なAIモデルの学習後に行う必要があり、小型化の作業に追加のリソースを要することやAIの性能が変化するため手戻りが発生する可能性があることが課題となっていました。東京計器はQAT(Quantization aware training)を採用した量子化AI学習環境でこれらの課題を解決します。
量子化対応AI学習環境の詳細はこちら

DAPDNA統合環境 AIコンパイラ

AIモデルをエッジデバイスに実装するためには専用のツールが必要です。東京計器のAIコンパイラは汎用性を重視しており、ONNXフォーマットのAIモデルの入力に対応します。汎用性の高いAIコンパイラでAI実装の手間を削減します。
 DAPDNA統合環境DAPDNA-FW IIは各種検査装置で活用されてきた高速画像処理ライブラリを有しています。そのため画像をAI処理するアプリケーションに必要な前処理や後処理の追加を簡単に行えます。

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