～ ＡＩモデル構築の流れ、ソフトウェアスタックとＦＰＧＡ IPの統合、ＦＰＧＡ上でNPUを利用する方法、ＰＣＡＳによるモデル軽量化技術 ～
・ＡＩの計算処理を効率化・高速化するＡＩアクセラレーション技術を修得し、低コストで推論処理の速いＡＩシステムの構築に応用するための講座
・ＦＰＧＡにＡＩアクセラレーターを搭載し、省電力で高いパフォーマンスをもつＡＩエッジデバイスの開発に応用しよう
・ＰＣＡＳ（Pruning Channels with Attention Statistics）は、深層学習モデルの効率的な運用を可能にし、精度を維持しつつ、処理速度を向上させることで、今後のＡＩ開発において重要な役割を果たすと期待されています
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
昨今、ＡＩ技術は画像認識や自然言語処理など多岐にわたる領域で利用され、進化を続けています。しかし、ＡＩの高度な機能を支える膨大な計算量は、電力効率や計算速度の課題を同時に伴います。これらを解決する手段として、従来はGPUが主流でしたが、近年注目を集めているのがＦＰＧＡ技術です。ＦＰＧＡは汎用性においては制約があるものの、ＡＩアクセラレーターを搭載することで、省電力かつ高効率なＡＩ推論を実現します。さらに、ＡＩモデル軽量化技術であるＰＣＡＳを組み合わせることで、精度を維持しつつ効率的な推論を実現する新しい設計手法が可能になります。本講演では、特にAMD ＦＰＧＡ向けＡＩアクセラレーターであるNPU（旧称AMD Zebra™）やＰＣＡＳ技術を活用した先進的な開発手法をわかりやすく解説します。次世代ＡＩシステムの設計に役立つ貴重な情報をお届けしますので、ぜひご参加ください。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・組み込み装置に、ＡＩを搭載したい組込技術者の方 ・ＦＰＧＡやＡＩ技術を活用した効率的な設計手法を学びたい方 ・組込開発を行うＡＩ技術者の方 ・ＡＩモデル軽量化技術やＦＰＧＡアクセラレーションについて体系的に理解し、組込みシステム開発に活用したい方 |
| 予備知識 |
・プログラミングの基礎知識（CやPythonなど、いずれかのプログラミング言語の基本的な構文や操作に関する知識） ・大学卒業程度の数学・コンピュータ基礎知識（論理回路やデータ構造など、コンピュータサイエンスに関する基礎的な知識） ・行列演算や確率・統計など、ＡＩモデル理解に必要な数学の基礎概念 |
| 修得知識 |
・ＦＰＧＡを活用したＡＩアクセラレートの仕組み ・ＡＩアクセラレータＮＰＵを利用した開発手法 |
| プログラム |
１．ＡＩモデルとは ２．ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）とMPSoC(Multiprocessor System-on-Chip) ３．ＦＰＧＡを利用したＡＩアクセラレーション技術と活用例 ４．ＡＩモデル軽量化技術：ＰＣＡＳ ５．ＰＣＡＳ+NPUの評価 ６．まとめ |
| キーワード |
ＡＩモデル 回帰モデル、分類モデル、生成モデル データ収集 前処理 ＦＰＧＡ MPSoC プログラマブル性 柔軟性 ソフトウェアスタック ＦＰＧＡ IP ＡＩアクセラレーション NPU ＰＣＡＳ スループット レイテンシ |
| タグ | AI・機械学習、組み込みソフト、FPGA |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
