深層学習モデルの量子化で、データ処理速度が最大で5倍に

▼ニュースのポイント
①深層学習モデルを量子化することにより、データ処理速度の速さを最大で5倍速くすることに成功した。
②IoTデバイスやモバイルデバイスには深層学習技術を活用することが難しいと言われていたが、この技術により深層学習モデルの実装が可能になる。
③この量子化技術を使うと、演算に必要なbit数を最低2bitまで減らすことができる。

　6月29日、TRUST SMITHは深層学習モデルを量子化することにより、データ処理速度の速さを最大で5倍速くすることに成功したと発表した。

　この技術を活用すれば、これまでエッジAIでは膨大な情報処理が難しいとされてきたが、深層学習モデルの実装を実現することができる。



　ディープラーニングとも呼ばれる深層学習技術は、AIの発展に欠かすことができない技術となっている。

　また、AIの発展をサポートするだけでなく、音声認識や画像処理、自動運転などの分野でも活用されている技術だ。

　しかし、最先端の深層学習モデルはニューラルネットワークを用いているものが多く、処理に莫大な計算量が必要とされている。

　そのため、IoTデバイスやモバイルデバイスには深層学習技術を活用することが難しいと言われていたのであるが、TRUST SMITHは最先端の量子化技術を用いることでモデルの軽量化に成功した。

　これまでは32bitの浮動小数点数で数値を扱う演算方法がほとんどだったが、この量子化技術を使うと、演算に必要なbit数を最低2bitまで減らすことができる。

　この技術を活用することで、深層学習モデルのデータ処理速度をなんと、最大5倍まで速くすることができるのである。

（画像はプレスリリースより）




SMITH＆FACTORY　プレスリリース(PR TIMES)
https://prtimes.jp


▼会社概要
東大発のベンチャー企業であるTRUST SMITHグループの傘下企業。

最先端のAI技術やロボティクス技術を用いて、製造業や運送業の工場または倉庫のオートメーション化をサポートする。


会社名：SMITH＆FACTORY株式会社
代表取締役社長：大澤 琢真
所在地：東京都文京区本郷4丁目1－1 菊花ビル7F