ARC Summit Japan 2019

終了いたしました。沢山の皆様のご来場ありがとうございました。

~ ARCプロセッサが広げるAIエッジ・コンピューティングとIoT ~

ご承知のとおり、近年人工知能(AI)が様々なアプリケーションで活用され始めています。しかしながら、組込み機器にAIシステムを搭載するには、消費電力対性能比やセキュリティそして機能安全など、実に多くの重要項目を解決する必要があります。本セミナーでは、それらの解決に有効であり、ADAS、車載レーダー、スマートホーム、SSD、NB-IoTなどにも応用可能で、一貫したARCプロセッサ・ファミリーのAIシステム・ソリューションをご紹介いたします。また、CNNエンジン搭載のEmbedded Vision Processorの実機デモも本邦初公開でご覧いただけます。

セミナー終了後は、お気軽にご参加いただけるカクテル・パーティーをご用意しております。

ご参加は無料です。是非この機会にご来場ください!

日時 / 場所

2019年6月13日(木)
セミナー:  10:00~16:30 (受付開始 9:30)   カクテル・パーティー:  16:30~18:00

東京コンファレンスセンター・品川  4F 
東京都港区港南 1-9-36 アレア品川  TEL: 03-6717-7000  (地図)  
* JR品川駅港南口(東口)から 徒歩2分

お申込

終了いたしました。

アジェンダ

弊社米国本社スピーカーによるセッションでは、日本語の配布資料をご用意いたします。

9:30        受付開始

10:00       【キーノートスピーチ】
                 最も洗練されたコンピュータ  ~次世代の自動車

Yankin Tanurhan
VP, Engineering
Solutions Group
Synopsys, Inc.

今日における標準的な自動車は約1億5000万行以上のソフトウェアを含み、前例のないレベルでのリアルタイム処理能力を必要とします。 自律走行やVehicle-to-Every(V2X)通信などの注目を集める先端機能は、組込みビジョンと5Gテクノロジの急速な進歩により、主流になりつつあります。 これらの新たな機能は他の車両のシステムと統合されているため、SoC開発者にとって、機能安全とセキュリティを初期段階から設計に組み込む必要性とリスクはこれまでになく高まりました。 本セッションでは、車載アプリケーション向けに最適化されたプロセッサIPのトレンド、課題、およびソリューションについてご説明します。

 

10:45       【パートナー様講演】
                 画像関連LSIへのARCプロセッサ採用の経緯と開発の振り返り
           

株式会社テラピクセルテクノロジーズ
技術開発本部 
本部長
渡辺 博之 様

画像関連LSI設計開発でのARC選択の経緯、技術的な検討事項などについて、実際にARCとMetaWareを使用して良かったことや課題を交えてご紹介します。      

       
11:30       【ゲスト・スピーカー講演】 
                 データセンター向けARCベースNVMe SSDコントローラ設計  

Mr. Bruce Cheng
Chief Engineer
Starblaze Laboratory
Starblaze Technology Co., Ltd.

                            
本講演では、ARCプロセッサがデータセンター向けのSSDコントローラチップ設計にどのように役立つかをご紹介します。 最良のSSD機能を実現するためには、内部で適切に動作するように設計されたハードウェアとファームウェアの両方が必要です。高性能とリアルタイムのバランスは、SSDファームウェアにとって不可欠であり、 ARCプロセッサは高性能でありながら最高の電力効率、および柔軟な設定可能な機能を備えているため、優れた計算能力とリアルタイム機能の両方を1つのプロセッサで実現でき、競争力のあるデータセンターSSDコントローラの構築に大いに役立ちます。  
 

12:00      昼食   お弁当をご用意します。 

12:15      【ランチ・セッション】  ※お弁当を召し上がりながらお聴きください。
                次世代に向けた高性能SSD設計ソリューション

日本シノプシス合同会社
ソリューション・グループ
アプリケーション・エンジニア
井手野 雅明

ストレージは、オンライン・ビジネス、情報アクセス、ビデオ・ストリーミング、人工知能などを実現するテクノロジの重要な要素です。 今日使用している電子機器の殆どにおいて更なる性能と容量の増加が期待されています。最近ではソフトウェアでSSD上のデータを動的にバランスさせて最適化し、容量とスループットを最大化できるようにするため、人工知能などを応用することに関心が高まっています。本セッションでは、将来のSSD設計において機械学習やその他のAI手法がどのように使用されるのか、またそれを可能にする基盤となるソフトウェアとハードウェアについてご説明します。

13:00      車載向けSoCにおけるAIと機能安全のマリアージュ

Gordon Cooper
Product Marketing Manager
Solutions Group
Synopsys, Inc.

AI技術は物体や歩行者の検出精度を向上させることができますが、これらの設計はISO 26262規格の最も厳しいレベルの機能安全と故障検出範囲を満たさなければなりません。本セッションでは、AIと機能安全の統合化にフォーカスした自動運転のユースケースについて分析を行った結果から、ASIL非対応プロセッサとARCプロセッサを比較して、パフォーマンス、消費電力、面積に大きな影響を与えずにこの統合化を達成する方法についてご説明します。AIのパフォーマンスを犠牲にすることなく最高レベルの機能安全性を提供する組込みSoCソリューションをご紹介し、SoCのテープアウトまで安全認証に必要な設計、検証、および機能安全認証について概要をご説明します。


13:45      車載レーダー・アプリケーションのための制御とDSP性能の拡張

Graham Wilson
Sr. Product Marketing Manager
Solutions Group
Synopsys, Inc.

本セッションでは、車載用先進運転支援システム(ADAS)アプリケーション用の77GHzレーダー信号源を使用した物体検出および分類手法について説明します。 ADASアプリケーションで使用されるレーダー技術の概要、関連する信号処理、典型的な要件、および設計パラメータのレビューを示し、設計上の考慮事項とレーダー・システムを実装する際のトレードオフについて、ARC HS47Dプロセッサに実装された効率的なレーダー信号処理チェーン(3D、FFT、CFAR、クラスタリングおよびトラッキング)アルゴリズムの例をもとにご説明します。

14:30      コーヒーブレイク   ロビーでのデモ展示もどうぞご覧ください。


15:00      組込みビジョン、IoT、およびスマートホームアプリケーション向けAIの実装

Gordon Cooper
Product Marketing Manager,
Solutions Group
Synopsys, Inc.

ニューラルネットワーク技術を民生品分野で使用するにあたっては、SoC設計者は消費電力を考慮しつつ最大の処理アルゴリズム性能をどのように実現するかを検討しなければなりません。 本セッションでは、AIアプリケーション向けデザインの開発において、パフォーマンス、電力、面積、および帯域幅の最適なバランスをとる方法について説明します。 加えて、IoTおよびスマートホーム・アプリケーション向けのニューラルネットワークであるMasknet、ICNET、RetinaNetなどの一般的なCNNグラフの属性についてご説明し、最後に、IoT分野向けの例として顔認識アルゴリズムを使用した組み込みビジョン・プロセッサが精度を犠牲にすることなく計算効率を最大化する方法についてもご説明します。

 

15:45      拡張可能なプロセッサによるNB-IoT通信アプリケーションへの展開


Graham Wilson
Sr. Product Marketing Manager
Solutions Group
Synopsys, Inc.

 

NB-IoTは、3GPPによって標準化された狭帯域無線通信のための新たな技術であり、NB-IoT技術を用いたエンドユーザー機器の消費電力および性能要件を効率的に実現することに重点を置いて開発されました。 無線通信モデム機能をソフトウェアで定義可能とする高い柔軟性をもつNB-IoTのIP市場が生まれ、このソフトウェアを実行するための効率的で柔軟なプロセッサコアの需要が高まりました。本セッションでは、NB-IoTモデム設計の主な課題にフォーカスし、ソフトウェアで定義したNB-IoTモデムのプラットフォームの事例としてARC-EMxDファミリーについてご紹介いたします。

16:30       終了予定

16:30       カクテル・パーティー

お客様同士や、弊社スタッフとの交流をお楽しみください。  

※プログラムは変更される場合がございます。予めご了承ください。