ルネサス MCU/MPUのAI処理性能を今後3年で1000倍に：「18カ月ごとに10倍にする」

DRPを用いて、AI処理性能強化版MPU／MCUを投入へ

　ルネサス エレクトロニクスは、産業機器など向けMPU／MCU製品のAI（人工知能）処理性能を今後3年ほどで1000倍に高める。2018年1月30日に都内で開催したメディア向け説明会で、執行役員常務の横田善和氏が明らかにした。

　ルネサスは、MCUやMPUにAI機能を実装する形で、産業機器やホーム／ビルオートメーション機器などにAI機能を組み込む「e-AI」を提唱。2017年からAIフレームワークである「Caffe」や「TensorFlow」での学習結果（推論モデル）を、ルネサス製の「RZファミリ」「RXファミリ」といったMPU／MCU製品に実装するためのツールなどを提供している。ただ、これまではAIを実装する対象のMCU／MPUは既存の製品だった。

ルネサスが「e-AI」でターゲットにするのは、AIの学習結果に基づき処理する「推論実行」の領域。推論実行をネットワーク末端のエンドポイントにおいてMPU／MCUを使って行うことを提唱する。今後、エンドポイントでの推論実行性能を高めるため、新たなMPU／MCUを開発する。「クラウドで学習を行う高性能なGPUやCPUとは競合にならない」（横田氏） （クリックで拡大） 出典：ルネサス エレクトロニクス

　1月30日の説明会で横田氏が明らかにしたのは、AI処理性能を高めた新たなMPU／MCUの製品化スケジュール。まず、2018年夏に既存のMPU／MCUよりも10倍程度、AI処理性能を高めたMPU／MCUを製品化。「その18カ月後（＝2019〜2020年冬）にさらに10倍性能を高めた製品を、さらにその18カ月後（2021年夏）にも、性能を10倍高めた製品を投入する。これから3年で、（MPU／MCUの）AI処理性能を現状の1000倍にする」と明言した。

　AI処理性能の強化は、MPU／MCPに「DRP」（Dynamically Reconfigurable Processor）を搭載することで実現する。DRPは、1クロックサイクルごとにハードウェア構成を変更できるプログラマブルハードウェア。「AIの複雑な処理に向く」（横田氏）とする。また、規模の大きなニューラルネットワークも、時分割でハードウェアを構成、実行することで、より小さなハードウェア規模で処理できる利点があり、コストや消費電力を低減できる。「e-AIがターゲットにするエンドポイント／エッジに位置する機器では熱の問題がある。そのため、消費電力を抑えながらAI処理を実行する必要があり、DRPにより可能になる」（横田氏）とした。なお、ルネサスは「10年以上前からカスタムデバイスにDRPを適用し量産してきた実績がある」としている。

横田善和氏

　2018年夏に投入する第1世代のAI処理機能強化版MPU／MCUでは、既存のMPU／MCUをベースにしながらDRPを追加することで10倍のAI処理性能を実現。2019〜2020年冬に投入する第2世代品は「少し製造プロセスの微細化を進めつつも、基本的にはDRPの規模を拡大させることで、（第1世代より）10倍の性能向上を目指す」（横田氏）。第3世代については「製造プロセスの微細化によるクロックの高速化を行う。そしてDRPの機能強化なども併せて、さらに10倍の性能向上を図る」（同）との考え。

　横田氏は「現在のe-AIは波形データに対する推論実行が行える程度だが、10倍になることで画像が扱えるだろう。1000倍になれば、1000フレーム/秒というような高速で画像に対し推論実行ができ、エキスパートの人間でしか見えない検査などをe-AIで実行できるようになる。また処理性能が1000倍になれば、ローエンドのクラウドのAI処理性能に匹敵する。エンドポイントで、推論実行だけでなく、強化学習も行えるようになる。性能を高めることで応用範囲は拡大する」とした。