参考資料

高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

Manisha Agrawal
Product Marketing
Jacinto™ Processors

自動化の拡大は、工場の作業場から建物の玄関まで進められています。
を向上させる必要があります。ただし、より多くのデータとコン

概要

ピューティングは、システムの性能に加え、消費電力とコストの要件に課題をもたらします。システムの最適化と開発サイ

概要 このホワイト・ペーパーは、効率的なエッジ AI (人工知

クル時間の短縮には、エッジ AI システムを設計するための実能) システムを製作するための要件と、異種アーキテクチャや用的なアプローチが必要です。

スケーラブル AI の性能を活用して、ビジョン AI プロセッサがエッジ側での AI の定義性能を最適化する方法について説明します。

エッジ側での AI は、AI アルゴリズムがクラウドではなくローカ

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エッジ側での AI の定義

ル・デバイスで処理されるときに発生し、ディープ・ニューラル・エッジ側での人工知能の定義。エッジ AI 処理は、さまネットワーク (DNN) が主要なアルゴリズム・コンポーネントでざまな種類のシステムで活用できます。

ある産業用および車載用アプリケーションにおいて可能性を拡大しています。サイズに制約があり、消費電力と放熱に制約があり、コストに制約がある環境で効率的に動作するため

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効率的なエッジ AI システムとは。に、エッジ AI アプリケーションには高速で低消費電力の処理

実用的なエッジ AI システムとは。どのアーキテクチャ能力と、アプリケーションやそのタスクに固有の高度な統合がとコアが、システムに必要なタスクを最も的確に完了するかを検討します。

必要です。図 1 に、エッジ AI 処理を使用して性能と効率を向上させることができるアプリケーションの一部を示します。たとえば、ビジョン入力を使用するエッジ AI システムは、製造ライテキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計

3ンで品質管理を行うために 1 台のカメラを実装することも、自動車や移動ロボットの機能安全をサポートするために複数のTDA4 や AM6xA システム・オン・チップ (SoC) などのカメラを実装することもできます。

ビジョン AI プロセッサでエッジ AI システムを設計する。これらの SoC は、スケーラブルなスループットとコンピューティング性能を低消費電力で、より低いシステ
ム BOM コストで提供するように設計されています。

概要
消費者が製品をオンラインで注文する場合、自動化により、原材料の作成、倉庫の生産性の向上、宅配の促進 (時にはわずか数時間後にされることも) まで、プロセスのあらゆる段階で効率が向上します。自動化におけるこのような目覚まし

図 1. エッジ側のインテリジェンスは、さまざまなアプリケーションに存在い進歩を継続するには、より優れた機械認識とミスの少ない知能が必要であり、それは人工知能 (AI) をエッジ・デバイス

エッジ AI システムは、倉庫や工場の効率を改善するのに役に導入することで実現できます。

立ちます。都市、建設、農業をより安全で効率的にします。家

より速い、よりスマートで、より正確なシステムを構築するに庭や小売店をスマートにします。効率的なエッジ AI 処理を必は、より多くのセンサからより多くのデータを取得し、処理能力要とするいくつかのシステムを見てみましょう。

高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

2March 2023

1. 先進運転支援システム (ADAS)。ADAS テクノロジーは、す。サイズの制約、消費電力と放熱の課題はあるもの

自動車の周囲の環境に関する情報を提供し、運転をよりの、高スループットの AI により、エッジ AI ボックスは、よ便利に、ストレスをより少なく、より安全にするものです。

り多くのカメラに対してインテリジェントな処理を実行でき

ほとんどの ADAS 機能はビジョン・ベースのシステムでます。

あり、複数のカメラ・センサから高解像度の入力を取得

5. マシン・ビジョン・カメラ。光学的文字認識、物体識別、欠し、ディープ・ラーニングとコンピュータ・ビジョンのアルゴ陥検出、ロボット・アーム・ガイダンス用のマシン・ビジョリズムを使用してそれらを解釈します。ADAS テクノロジ

ン・カメラは、組込み AI テクノロジーを活用して、製品開ーは、自動車の周囲の環境に関する情報を提供し、運転発のさらなる簡素化とシステム精度の向上を実現しまをより便利に、ストレスをより少なく、より安全にするものす。

です。ほとんどの ADAS 機能はビジョン・ベースのシステ

表 1 に、各種アプリケーションのシステム要件を示します。

ムであり、複数のカメラ・センサから高解像度の入力を取マシン
ビジョンエッジ
AI ボックス

ADAS

ロボット

スマー
ト・リテー
ル

ディープ・ラーニング・ア
クセラレータxxxxx

マルチカメラ画像信号
処理 (ISP)

xxxxx

ビジョン・アクセラレータ

xxxxx

システム効率を最大化するために、SoC は画像の歪み深度とモーションのアクセラレータ

xxxx

x

補正 (dewarp)、ステレオ画像の奥行き推定、拡大縮小、

イーサネット・スイッチxx

画像ピラミッド (同じ絵柄で解像度が異なる複数の画像のPCIe (PeripheralComponent
Interconnect Express)
スイッチ

xx

機能安全xx

得し、ディープ・ラーニングとコンピュータ・ビジョンのアルゴリズムを使用してそれらの画像を解釈します。
2. 自律型の移動ロボットとドローン。商業的に有望なロボッ
トの場合、そのシステム・オン・チップ (SoC) は、認識と移動に関する複雑なスタックを高速かつ低消費電力で処理し、システム・コストも最適化する必要があります。また、集合。顕著な特徴の抽出などに使用可能) の生成、ディープ・ラーニングなどの演算集中型タスクをオフロードする必要もあります。

x表 1. エッジ AI システムの主要な処理とコンポーネントの要件。

3. スマート・ショッピング・カート。スマート・ショッピング・カー
トを使用すると、商品をカートに入れたときに注文の合計を計算し、ショッピング・リストの商品を推奨し、消費者がカートで食料品の支払いを行えるようにすることができます。これにより、お客様はよりカスタマイズされたショッピング体験ができ、レジの行列をなくすことができます。ほとんどのスマート・ショッピング・カートには、複数のビジョン・センサがあり、カメラとコンピュータ・ビジョンで商品を自動的に検出します。スマート・ショッピング・カートを使用
すると、商品をカートに入れたときに注文の合計を計算し、ショッピング・リストの商品を推奨し、消費者がカートで食料品の支払いを行えるようにすることができます。これにより、お客様はよりカスタマイズされたショッピング体験ができ、レジの行列をなくすことができます。
4. エッジ AI ボックス。エッジ AI ボックスは、リテール・オートメーション、工場モニタリング、ビル監視システムで使用されるカメラ・システムをインテリジェントに拡張したもので高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

3March 2023

効率的なエッジ AI システムとは。

エッジ側 AI システムの目標は、AI、ビジョン、ビデオ、その他効率的なエッジ AI システムでは、DNN は単独で動作するこのタスクを最適なコアで実行し、その結果として得られるシスとはできません。効率的な AI システムには、複雑なビジョン・テムが、1 ワットあたりの性能、1 秒あたり、1 TOPS あたりのパイプラインが必要です。これには、多くの場合、単一または性能、およびコスト、サイズ、重量について最適化されるよう複数のカメラの画像処理、従来のコンピュータ・ビジョン、場合にすることです。エッジ AI システムには、適切なタスクに適切によっては複数の DNN が含まれます。一部のアプリケーショなコアを備えた異種アーキテクチャが重要です。

ンでは、ビデオ・エンコーダとデコーダも必要になる場合があ

異種アーキテクチャを持つすべてのプロセッサが同じように設ります。これらすべての入力を処理するには、システムに高性計されているわけではありません。シリコン・ベンダは、適切な能なコンピューティングが必要です。さらに、システムのセキュ処理機能またはプロセスを選択し、それらの機能をハードウェリティと機能安全の強化が必要になる場合があり、システムアで高速化するか、構成可能にするか、またはプログラム可の複雑さとコストが増大します。

能にするかを決定する必要があります。また、システムへのコ効率的なエッジ AI システムは、以下の観点で最適化する必アの統合にも注意を払う必要があります。バス・アーキテクチ

要があります。

ャとメモリ・サブシステムは、コア間の効率的なデータ移動を可能にする必要があります。

• 性能。組込みプロセッサは、過酷な環境でも確実に機能しながら、システムが必要とする速度、レイテンシ、精度を実SoC のタスク・アクセラレーション用のコア・タイプが正しくな現できなければなりません。

い場合、効率的に管理されていないコアが多すぎる場合、バス・インフラストラクチャとメモリ・サブシステムが非効率的であ• 設計上の制約。組込みプロセッサは、ファンレス、受動冷却、バッテリ電源で長時間動作する必要がある設計など、る場合、ビジョン・ベースのエッジ AI システムは、効果的では消費電力と熱の制約がある設計で動作する必要がありまない可能性があります。

す。また、プロセッサは、物理的な制約に対応するためプログラム可能なコア・タイプとアクセラレータに、サイズと重量の仕様も満たしている必要があります。

エッジ AI システムで使用可能なコア・タイプを確認しましょう。

• コスト。高性能でコスト効率の優れた処理を実現することで、部品表 (BOM) のコストを最小限に抑えることができま

CPU

す。

中央演算処理装置 (CPU) は、シーケンシャル・ワークロード

効率的なエッジ AI システムを構築するには、設計者は、どのを処理できる汎用処理装置です。プログラミングの柔軟性がアーキテクチャとコアがシステムに必要なタスクを最適に完了高く、既存の大規模なコード・ベースを利用できます。一般的するかを検討する必要があります。に、ほとんどのエッジ AI システムは、プラットフォームと機能豊富なアプリケーションを管理するために、2～8 個の CPU

SoC アーキテクチャの選択コアを搭載しています。ただし、CPU のみのシステムは、ピク組込みプロセッサの設計オプションには、同種のアーキテクチ

セルレベルの画像処理、コンピュータ・ビジョン、畳み込みニュ

ャと異種アーキテクチャの 2 種類があり、通常、特定のタスクーラル・ネットワーク (CNN) 処理など、高度に専門化されたタを処理するために特殊な処理機能を搭載しています。必要なスクには適していません。また、CPU は消費電力が大きくなコア・タイプに基づいて、エッジ AI システムのニーズに最適なりますが、さまざまなコア・タイプの中でスループットが最も低アーキテクチャはどれかを評価する必要があります。

くなります。シングルコア CPU システムと、AI アクセラレーシ
ョンや画像処理などの専用ハードウェア・ブロックを組み合わせることで、低コスト・アプリケーションの電力バジェットの要件を満たすことができます。

高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

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March 2023

テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサを使用したエッジ AI システムの設計

GPU
GPU (グラフィックス・プロセッシング・ユニット) は、並列処理タ

テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサのポートフォ

スクに適した数百から数千個の小さなコアを搭載しています。

リオは、サイズと消費電力の制約が重要な設計課題となるア

元々、一連のグラフィック操作を実装するために設計されたプリケーションにおいて、効率的でスケーラブルな AI 処理がGPU は、ディープ・ラーニング・アプリケーションで一般的であ実現できるように作成されています。

り、特に DNN のトレーニングに役立ちます。主な欠点の 1 つは、コア数が多いため、GPU は大量の電力を消費し、オンチAM6xA および TDA4 プロセッサ・ファミリを含むこれらのプロップ・メモリの要件が高くなることです。

セッサは、Arm® Cortex®-A72 または Cortex-A53 CPU、内部メモリ、インターフェイス、ハードウェア・アクセラレータを含

DSP

む、ビジョン・システム向けに広範に統合された SoC アーキ

デジタル・シグナル・プロセッサ (DSP) は、通常、複数の複雑テクチャを備えており、ディープ・ラーニング用の AI 処理を 1な数学の問題を解決するために設計された、電力効率の高秒あたり 2～32 テラオペレーション (TOPS) で実行できます。

い特殊なコアです。DSP は、現実世界のビジョン、オーディ

図 2 に示すように、AM6xA ファミリは、Arm Cortex-A MPU

オ、スピーチ、レーダー、ソナーの各センサからのリアルタイを使用して、ディープ・ラーニング推論、イメージング、ビジョム・データを低消費電力で処理します。DSP は、クロック・サン、ビデオ、グラフィック処理などの演算集中型のタスクを、専イクルあたりの処理を最大化するのに役立ちます。しかし、プ用のハードウェア・アクセラレータやプログラマブル・コアにオログラミングはそれほど簡単ではなく、最高の性能を実現するフロードします。高度なシステム・コンポーネントをこれらのプには、DSP ハードウェアの機能、プログラミング環境、およびロセッサに統合することで、エッジ AI 設計者はシステムの部DSP ソフトウェアの最適化に精通している必要があります。

品表を合理化することができます。このプロセッサのポートフ

ASIC

ォリオには、1～2 台のカメラを使用する低消費電力アプリケ

特定用途向け集積回路 (ASIC) とアクセラレータは、システーション用の AM62A プロセッサから、AM68A (最大 8 台のム・アプリケーションのために最小の消費電力で最大の性能カメラ) および AM69A (最大 12 台のカメラ) まで、スケーラブを実現します。高速化したい機能のコア・カーネルがわかってルな処理オプションが含まれています。

いる場合には、一般的な選択肢になります。たとえば、CNNのコア計算には常に行列の乗算が含まれます。従来のコンピュータ・ビジョンのタスクでは、専用のハードウェア・アクセラレータを使用して、画像のスケーリング、レンズの歪み補正、ノイズ・フィルタリングなどの演算を実行できます。
FPGA
フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ (FPGA) は、特定のアプリケーション向けにハードウェア・ブロックを再プログラムしてターゲットにすることができる、集積回路の一種です。
GPU や CPU よりも消費電力が低くなりますが、ASIC よりも消費電力が大きくなります。ただし、ハードウェアのプログラミ

図 2. テキサス・インスツルメンツのビジョン・プロセッサ・エッジ AI システムのパーティショニング。

ングは難しく、Verilog や超高速 IC ハードウェア記述言語な

ディープ・ラーニング・アクセラレータ

ど、ハードウェア記述言語に関する専門知識が必要です。

他のタスクには適していますが、CPU と GPU はディープ・ラーニングのタスクを高速化するのに最適なコアではありません。CPU にはスループットの制限があり、消費電力が大きく高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

5March 2023

なります。GPU はすべてのコアの中で消費電力が最大で、メた。テキサス・インスツルメンツは MLcommons にまだ結果モリ・フットプリントが大きくなります。

を提出していません。

テキサス・インスツルメンツのビジョン AI プロセッサは、ASICの行列乗算アクセラレータ (MMA) で構成されるディープ・ライメージングおよびコンピュータ・ビジョンのハードウェア・アクセラレーターニング・アクセラレータを、プログラマブル C71 DSP に接続

ビジョン・ベースのエッジ AI システムには、多くの場合、シンして統合しています。MMA は高性能 (1 サイクルあたり 4K 8グルまたはマルチカメラの画像処理と従来のコンピュータ・ビビット固定積和演算) と低消費電力のテンソル・アクセラレージョン・タスクが含まれています。CPU または GPU では、こションを可能にし、C71 DSP はベクトルとスカラーの演算を高れらのタスクは多くの電力を消費し、スループットに制限があ速化して MMA を管理します。

ります。

MMA と C71 DSP の組み合わせにより、業界最高の性能 (1このクラスのエッジ AI プロセッサ SoC は、ビジョン処理アク秒あたりの推論) と消費電力 (1 ワットあたりの推論) を実現す

セラレータ・コアでの、ISP、レンズ歪み補正、マルチスケーリるアクセラレータを生み出します。C71 コアのプログラミング

ング、バイラテラル・ノイズ・フィルタリングなどの演算集中型の柔軟性により、エッジ AI のイノベーションに対応することがの低レベル・ブルートフォース・ピクセル処理ビジョン・タスクをできます。また、ディープ・ラーニングに使用されていない場ハードウェアで高速化します。図 3 に示すように、深度とモー合、コアは低消費電力で、他の演算集中型タスクを処理する

ションの認識アクセラレータ・コアは、ステレオの奥行き推定とことができます。

高密度のオプティカル・フローを高速化し、環境の認識を強化するのに役立ちます。

スマート・メモリ・アーキテクチャにより、アクセラレータの高い利用率が可能になります。このアクセラレータには独自のメモ
リ・サブシステムが付属しています。データ転送のための専用の 4D プログラマブル・ダイレクト・メモリ・アクセス (DMA) エンジンと、キャッシュをバイパスして、外部メモリから C71 コアとMMA の機能ユニットにデータを直接送ることができる専用のストリーミング・ハードウェアです。タイリングおよびスーパータ

図 3. ビジョン・アクセラレータの機能。

イリング機能により、外部メモリとのデータ転送を最小限に抑これらのタスクをハードウェアで高速化すると、低消費電力とえます。

小型化が実現します。これらのタスクはハードウェアで高速化

表 2 に、1 秒あたり 8TOPS のアクセラレータを搭載したされますが、構成可能なため、システムのニーズを最適に満

AM68A と TDA4VM の 8 ビット固定推論性能を示します。報たすようにアクセラレータ機能を使用することで、柔軟に対応告される性能は、バッチ・サイズ 1、シングル 32 ビットできます。

LPDD4 でのものです。

このような統合と高速化により、カスタム ISP や FPGA の必ネットワーク

画像解像度

1 秒あたりのフレーム数(fps)

MobileNet_v1224 × 224

741

Resnet-50 V1.5

224 × 224

162

SSD-MobileNets-V1

300 × 300385

要性がなくなり、CPU の処理能力を解放して、演算集中型のイメージングやビジョンのタスクをハードウェアで処理することができます。たとえば、単一のビジョン処理アクセラレータ・コ
アで、最大 8 台の 2 メガピクセルまたは 2 台の 8 メガピクセ
ルのカメラを 30fps で処理することができます。深度とモーシ

表 2. MLPerf 推奨モデルでの推論ベンチマーク。

ョンの処理を行うアクセラレーション・コアは、ステレオの奥行免責事項： テキサス・インスツルメンツは、エッジ AI 干渉のベき推定を毎秒 80 メガピクセル、モーション・ベクトルを毎秒ンチマークに MLPerf 推奨モデルとガイドラインを使用しまし150 メガピクセルで実行できます。

高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

6March 2023

• DDR メモリ。インライン・エラー訂正コード保護機能を搭載

スマート内部バスおよびメモリ・アーキテクチャ

し、標準的なメモリ・アーキテクチャと比較して少ない DDR

複数のコアを同時に実行する際のさまざまなコアの閉塞や遅メモリ・インスタンス (スマート・メモリによる) により、コスト延を防止するために、プロセッサのデータ移動とメモリ・アーを削減できます。

キテクチャを監視することは、システム全体の性能を最大化するのに役立ちます。

使いやすいソフトウェア開発環境

テキサス・インスツルメンツのビジョン AI プロセッサは、ノンブ

図 4 に示すテキサス・インスツルメンツの包括的なソフトウェ

ロッキング・インフラによる高帯域バス・インターコネクトと大容ア環境を使用すると、異種アーキテクチャを採用することがで量の内部メモリを備えています。複数のプログラム可能なき、テキサス・インスツルメンツのハードウェアや独自のソフトDMA エンジンにより、非常に高速なデータ移動を自動化しま

ウェアを習得しなくても、シリコン性能の潜在能力を最大限にす。この設計により、ハードウェア・アクセラレータの使用率が引き出すことができます。製造品質のドライバを介してハード高くなり、ダブル・データ・レート (DDR) の帯域幅が大幅に節

ウェア・アクセラレータを抽象化すると同時に、業界標準の約されます。DDR インスタンスの数を減らすと、DDR アクセ

API (アプリケーション・プログラミング・インターフェイス) を使スで使用される電力量が減少するため、システム全体の消費用したアプリケーション開発のため、MPU 上の高レベルのオ電力が削減されます。

ペレーティング・システムへのインターフェイスを提供することで、ソフトウェア開発を迅速化できます。テキサス・インスツル

最適化されたシステム BOM

メンツの低レベルのソフトウェアは、イメージング、ビジョン、デテキサス・インスツルメンツのビジョン SoC の高度な統合シスィープ・ラーニング、マルチメディアのタスクを適切なハードウテム・コンポーネントと機能を確認してみましょう。これを活用ェア・アクセラレータで自動的に高速化するため、高性能アプ

すると、さまざまな種類のエッジ AI アプリケーションでシステリケーションのプログラミングを容易にします。

ム BOM コストを削減できます。
• ISP。統合型 ISP コアにより、外部 ISP や FPGA の設計が必要なくなります。マシン・ビジョン、スマート・ショッピン
グ・カート、ロボット、ADAS などのすべてのシングルおよびマルチカメラ AI アプリケーションは、この統合の恩恵をうけることができます。
• 安全。Cortex-R5 コアを備えた統合された ASIL
(Automotive Safety Integrity Level、自動車安全インテグリティ・レベル) D および SIL 3 準拠のセーフティー・マイコ

図 4. エッジ AI アプリケーション向け、ソフトウェア開発環境。

ン (MCU) は、外部のセーフティー MCU なしで安全目標を達成するのに役立ちます。残りの処理も ASIL B/SIL 2に準拠しているため、このようなアーキテクチャにより、ADAS、ロボット、建設、農業用電子制御ユニットのアプリケーションを可能にします。
• イーサネットおよび PCIe スイッチ。統合されたイーサネッ
トおよび PCIe スイッチにより、外部のスイッチ・コンポーネントが不要になります。
• セキュリティ。統合されたセキュリティ・アクセラレータは、最先端のセキュリティ・サポートを提供します。

高集積プロセッサを活用すると、効率的なエッジ AI システムを設計可能

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March 2023

まとめアプリケーションでの異種アーキテクチャの採用が増加しています。テキサス・インスツルメンツのビジョン AI プロセッサは、高速化されたディープ・ラーニング、ビジョンおよびビデオ処理、専用のシステム統合、高度なコンポーネント統合機能を搭載しており、性能、消費電力、サイズ、重量、システム・コストが最適化された、商業的に実行可能なエッジ AI システムを実現します。テキサス・インスツルメンツのエッジ AI ソフトウェ
ア開発環境は、オープンソースの業界標準 API を中心に構築されており、ハードウェア・アクセラレータへの自動アクセラレーション機能により、エッジ AI アプリケーションの開発を高速化できます。
AI は急速に進化しているテクノロジーであり、エッジ AI アプリケーションのあらゆる次元でイノベーションを促進しています。
より高度な計算を必要とするアプリケーションの限界を押し広げています。組込みプロセッサの実装によって、低消費電力と低システム・コストが実現されると、エッジ AI は組込みアプリケーションでまったく新しい可能性を切り開くことができます。

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