ARC Processor “Virtual” Summit 2021

◆ アジェンダ 

13:00　開会のご挨拶とアジェンダのご紹介

日本シノプシス合同会社
営業本部　プロダクト・ソリューション・セールスマネージャー

今泉 仁
 

13:05　【オープニング・トーク】 Your Embedded Edge Starts Here !

Synopsys, Inc. 
Senior Vice President of Engineering, Solutions Group,
Processors, Security, NVM and SoC Design

Yankin Tanurhan

近年、ロボットシステムへのAI（深層学習）の活用が盛んです。しかしそこには学習の最適化のための膨大な学習時間、実世界の変化への適応性など課題が多く存在します。本講演では、これらの問題に対して、実時間でエッジAIが環境変化を予測し対応する、深層予測学習（DPL）の概要をご紹介します。また、DPLを用いた複数企業との共同研究事例や最新の研究成果、さらに内閣府ムーンショット・プロジェクトの目標３ である”2050年までに、AIとロボットの共進化により、自ら学習・行動し人と共生するロボットを実現“ における同研究の展望などについてご紹介します。

14:30　汎用ベクターDSP “VPXプロセッサファミリ” による高効率センサフュージョンの実現とNLPの実装例

日本シノプシス合同会社
プロセッサ＆セキュリティIPソリューション
シニア・アプリケーション・エンジニア　

伴野 充

近年、運転者支援システムやロボット、ドローンなどのある程度の自律的な動作が求められる組込み機器では、複数のセンサーが搭載されることが一般的になっています。複数のセンサーから随時取得される種々のセンシング情報を用いて、周囲の正確な状況認識および適切な行動の決定を、リアルタイムで実行する必要があります。シノプシスの新しいDSPであるVPXプロセッサ・ファミリーは、各種センサーに求められる広範囲なデータ精度の処理をサポートする組込み機器向け汎用ベクターDSPです。VPXによりクラス最高性能のPPA、さらにはベクター長に依存しないプログラミング・モデルによるスケーラビリティの高いセンサー処理を実現することができます。本セッションでは、VPXの基本的な機能と特長についてご紹介し、実装例としてニューラルネットワークを用いたNLP（自然言語処理）のデモをご覧いただきます。

15:15　休　憩
 

画像認識SoCは、車載・監視カメラ向けを中心に多様な製品で広く使われています。AI学習のトレンドが機械学習から深層学習へシフトし、更に画像センサー技術の進化も目覚ましく、昨今の画像認識SoC開発は更に高度化かつ複雑化の一途を辿っています。本セッションでは、画像認識SoC開発における処理時間・認識精度・コストなどの目標を達成するためのソリューションとして、ハードウェア・ドリブン・デザインからソフトウェア・ドリブン・デザインへの移行についてご説明し、そのメリットをご紹介します。また、ヘテロジニアスなマルチコアアーキテクチャを検討する際の勘所として、低スペックから始めてクリティアカルとなるところを見極めながらスペックを積み上げていくボトムアップ設計手法についてもご説明します。

16:05　高度な差別化の実現 : 拡張可能なプロセッサアーキテクチャ

日本シノプシス合同会社
プロセッサ＆セキュリティIPソリューション
スタッフ・アプリケーション・エンジニア　

井手野 雅明

プロセッサIP業界の統合とコストの合理化により、多くのプロセッサ・アーキテクチャが消え去り、標準化された命令セットアーキテクチャ（ISA）が主流となりました。人工知能（AI）、自動車、ストレージセグメントに見られるような多くの組込みアプリケーションでは、演算能力と帯域幅を高度に効率化する必要があります。ムーアの法則が過去の物になるにつれ、設計チームは、消費電力、性能、および面積（PPA）の目標を維持しながら、製品差別化を行うための独自の方法を模索しています。設計者は、すでに標準化されたISAやアーキテクチャでの限界を感じ、標準ISAからの拡張を目指しています。本セッションでは、高度に拡張可能なソリューションにより、設計者が自由度の高いカスタマイズ手法で目標とする差別化を実現する方法についてご説明します。

16:50　閉会のご挨拶

日本シノプシス合同会社
営業本部　プロダクト・ソリューション・セールスマネージャー

今泉 仁
 

17:00　閉 会

※ プログラムは変更される場合がございます。ご了承ください。