ニューラルプロセッサIP、AI搭載モバイルを後押し：イマジネーションが発表（1/2 ページ）

ニューラルネットワーク計算に特化

　英Imagination Technologies（イマジネーションテクノロジーズ、以下Imagination）は2017年9月21日（現地時間）、ニューラルネットワーク（Neural Network、以下NN）の計算に特化したアクセラレーター「PowerVR 2NX NNA」を発表した。Imaginationが新たに開発したIP（Intellectual Property）コアで、CPU IPコア、GPU IPコアとともに同社が提供するプロセッサIPコアの基本要素となる。

「PowerVR 2NX NNA」をSoC（System on Chip）に実装する際のブロック図の一例 出典：Imagination Technologies（クリックで拡大）

　PowerVR 2NX NNAは、機械学習ではなく推論向けに設計されたアクセラレーターで、スタンドアロンで使用することも、GPUやCPUと組み合わせて使うことも可能だ。これまではGPUなどで行われていたNN計算の処理に特化することで、より低消費電力で、より高速かつ高精度な演算が可能になるだけでなく、これによってGPUが他の処理を行えるので、チップ（PowerVR 2NX NNAとGPUを搭載したチップ）の差異化を図ることもできるという。

　ハードウェアIPの他に、マッピングとチューニングツール、サンプルネットワーク、評価ツールなどが開発リソースに含まれている。「PowerVR NX Mapping Tool」を使えば、「Caffe」「TensorFlow」などオープンソースのライブラリから容易にポーティングが行えるとする。なお、同社のPowerVR商品技術マーケティング シニアディレクターを務めるChris Longstaff氏は、「CaffeとTensorFlowは業界で標準的に使われているフレームワークなので、この2つをサポートしているが、顧客からのニーズがあればもちろん、他のフレームワークもサポートする」と述べている。Androidをサポートする。

　上記ツールの他、CPU、GPU、PowerVR 2NX NNAとの間で簡単に変換できるよう、「DNN（Deep Neural Network） API（Application Programming Interface）」も提供される。

「PowerVR 2NX NNA」は、推論向けのアクセラレーターである 出典：Imagination Technologies（クリックで拡大）

　Longstaff氏は、PowerVR 2NX NNAの特長として、低消費電力（inference/mW：ミリワット当たりの推論数）と、高コスト効率（inference/mm²：単位面積当たりの推論数）、2048MAC/クロックの演算性能、低いバンド幅を挙げる。

PowerVR 2NX NNAと、競合のDSPやGPUを、シリコン面積と性能で比較した結果。円の大きさは「inference/mW」を表しているので、大きければ大きいほどよい 出典：Imagination Technologies（クリックで拡大）