情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

近年，Deep Neural Network(DNN)による機械学習が様々な分野で有効性が認められて，大変注目されている．その計算には高性能の計算機と膨大な計算時間を要する．本研究ではDeep Convolutional Neural Network (DCNN)処理の高速化を目的とし，FPGAを利用したデータフロー型専用ハードウェアを提案する．提案手法では画像入力から識別結果を出力するまで，全ての計算を1つのチップに実装でき，各層の計算を並列実行することで，既存手法に比較して約2倍の速度が得られた．1000フレーム/秒以上識別速度があり，高速で移動する車両などの識別結果を示した．