ARC Processor “Virtual” Summit 2020 in Japan

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
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 【キーノート】機能安全対応の車載システム開発を加速

Porsche Consulting
Associate Partner
Frank McCleary 様

次世代の自律型、接続型の電気自動車における電子機器のハードウェアおよびソフトウェア・アーキテクチャは複雑化の一途を辿り、車載システムの設計チームにとって新しく困難な課題となりつつあります。 この基調講演では、車載システム開発チームが車載グレードに対応した半導体IPを用いることでシリコンチップ設計を加速し、仮想プロトタイプによるソフトウェア開発のスピードアップで開発ライフサイクル全体での機能安全性と信頼性の向上を実現する取り組みについて紹介します。
 

14:05　休憩 5分
 

14:10　複数の自動車アプリケーションのさまざまなパフォーマンス要件をマネジメントするSoCアーキテクチャ

Infineon Technologies
Concept Engineer
Konrad Walluszik 様

自動車産業の重要なトレンドは、より安全で、かつスマートで、より環境に優しい車を開発することです。 これを実現するには、ドメインコントローラー、e-モビリティ、先進運転支援システム（ADAS）などのさまざまな自動車のユースケースに対応できる革新的な半導体製品が必要です。このプレゼンテーションでは、さまざまな自動車アプリケーションドメインを対象とする同種のSoCファミリを使用して、さまざまなパフォーマンスワークロードに対処する際の課題について説明します。 高度に構成可能なARC Vector DSPソリューションの機能を活用することで、スケーラブルなSIMDパフォーマンスが可能になります。 実際のアプリケーション例に基づいて、プレゼンテーションでは最適化されたARC EVプロセッサによって対応する課題がどのように解決されるかを示します。

14:50　休憩 ５分

14:55　機械学習を用いたインテリジェンスな組み込み機器向けスマートセンサー 

Google 
Technical Lead of TensorFlow Micro Project
Pete Warden 様

この講演では機械学習がセンサーデータを理解することで組み込み製品開発を推進する方法について説明します。 ニューラルネットワークモデルを使用したアプリケーションの実際的な例を使用して、ARCプロセッサなどの低電力プロセッサコアによる、音声、ジェスチャー、さらには人を認識する方法を紹介します。 GoogleのTensorFlowMicroフレームワークの概要とともに、組み込み機械学習（ML）の使用がいかに簡単であるか、また独自の要件に合わせてカスタマイズする方法を示します。

15:35　休憩 ５分

15:40　超低消費電力エンドポイントAIアプリケーション用のマイクロコントローラーにTensorFlowLiteを使用 

Himax Technologies 
Senior R&D Director for ASIC Development
Samuel Kuo 様

エンドポイントAIアプリケーションは爆発的に増加しています。常時オンで、バッテリーに制約のあるエンドポイントデバイスは、視覚、音声、および環境センサーのデータをローカルで処理しています。 HimaxのWE-IPlus ASICは、超低電力エンドポイントAIアプリケーション向けの完全なソリューションを提供します。 WE-I Plus ASICは、400MHz ARC EM9DプロセッサをFPU、内部2MB SRAM、および2MBフラッシュと統合します。ビジョンアプリケーション用のより大きなニューラルネットワーク、またはセンサーフュージョンアプリケーション用の複数のニューラルネットワークを管理できます。 SynopsysのembARC機械学習推論（MLI）ライブラリは、XYメモリやアドレス生成ユニット（AGU）などのEM9Dの信号処理ハードウェア機能を利用することで、機械学習のパフォーマンスと電力効率を向上させます。

16:20　閉会のご挨拶

日本シノプシス
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
 

16:30　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。