エッジAIを低消費電力で実現するディープラーニングアクセラレータ「ZIA™ DV700」のご紹介

この資料は、エッジデバイス（＝現場に設置する端末）でAI・ディープラーニングを高速かつ超低消費電力で動かすための専用プロセッサIP「ZIA™ DV700」の特徴や性能について解説した技術紹介資料です。

この資料でわかること
• エッジAI（＝端末側でのAI処理）を低消費電力かつ低コストで実現する方法
• AIアクセラレータ「ZIA DV700」のアーキテクチャとFPGAへの実装メリット
• 他社製GPU（Nvidia Jetson TX2など）と比較した際の、処理速度（FPS）と電力効率の優位性

背景・目的

近年、防犯カメラや自動運転、産業用ロボットなどの分野において、クラウドにデータを送らずに端末側でリアルタイムにAI処理を行う「エッジAI」の需要が急速に高まっています。しかし、従来のGPU（＝画像処理装置）は消費電力が大きく、小型のセンサー端末やバッテリー駆動の機器に搭載することは困難でした。

本資料では、こうした「消費電力」と「処理性能」のトレードオフを解決するために開発された、超低消費電力なAIアクセラレータIP（＝半導体設計データ）「ZIA™」シリーズの技術的なアプローチと、その具体的な導入効果を解説します。

取り組み・わかったこと

DMP社が開発した「ZIA™ DV700」は、FPGA（＝書き換え可能なLSI）やSoC（＝システムオンチップ）に統合可能なAIプロセッサです。資料内では、代表的な画像認識アルゴリズム（YOLOv3-tinyやMobileNet、Squeezenetなど）を用いたベンチマーク測定結果を公開しています。

検証の結果、Nvidia社の「Jetson TX2」と比較して、特定の推論処理において優れたフレームレート（FPS）と圧倒的な電力効率を両立できることが実証されました。これにより、スマートシティの見守りカメラ、工場の外観検査、車載カメラなど、厳しい電力制限がある環境でも高度なAI画像認識を実用レベルで導入することが可能になります。

詳しいハードウェア構成や、他社GPUとの詳細なベンチマーク比較グラフについては、資料本編（PDF）をご覧ください。