電子情報通信学会総合大会講演要旨
C-12-31
人工ニューラルネットワークエンジンにおける画像認識率と消費エネルギーのトレードオフの定量化
○蔡 定勲・マーフズル イスラムエイケイエム・桜井貴康・高宮 真(東大)
近年、深層学習を用いた画像認識が注目を集めている。本稿ではスマートグラスにおける画像認識をリアルタイムかつ低消費電力で行う手段として人工ニューラルネットワーク(ANN)エンジン(専用ASIC)に着目する。ANNエンジンを低電力化するためには、精度(bit数)を下げるのが効果的であるが画像認識率も下がってしまう。そこで、本稿では180nm CMOSプロセスを用いて認識専用の1層と2層のANNエンジンの設計試行を行い、画像認識率と認識当たりの消費エネルギーのトレードオフを定量化する。