MLSE夏合宿2020 企画セッション「本当に使えるAIチップに必要なものは何か？」

本企画はオンラインで開催される MLSE夏合宿2020 内の1セッションとして実施されるものです。
参加には事前登録が必要です。こちらのページでは参加登録できません。
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• https://mlxse.connpass.com/event/175970/

概要

機械学習の学習・推論向けのカスタムチップは、アカデミアと産業界で盛んに研究開発されている。本セッションでは、アカデミアと産業界、ハードウェア開発者からサービス提供者まで、異なるバックグランドを持つ研究者・技術者による、AIチップの開発や応用に関する、以下の講演者3名による講演を行う。

• 山田 貴登（Fixstars）
• 徳永 拓之（LeapMind）
• 中原 啓貴（Tokyo Artisan Intelligence(TAI)/東京工業大学）

日時

2020年7月3日 9:00〜10:45

講演

9:00-9:10 はじめに: 概要説明

講演者

高前田 伸也（東京大学）

9:10-9:40 講演1：AIチップ戦国時代における深層学習モデルの推論の最適化と実用的な運用を可能にするソフトウェア技術について

講演者

山田 貴登（Fixstars）

概要

AIチップの性能を引き出すためには、コンパイラ等のソフトウェアによるサポートが不可欠である。しかし、様々なAIチップと専用のソフトウェア基盤が溢れており、それらの性能を保ちつつ、統一的に運用することが難しいという問題が起こっている。本講演では、多種多様なAIチップの性能を引き出しつつ、実用的な運用を可能にするソフトウェア技術について紹介する。

9:40-10:10 講演2：顧客が本当に必要だったAIチップ

講演者

徳永 拓之（LeapMind）

概要

母さん、僕のあのAIチップ、どうしたんでせうね？ ええ、夏、碓氷から霧積へゆくみちで、谷底へ落としたあのAIチップですよ。

10:10-10:40 講演3：お題への回答「マーケット」〜AIハードウェア研究者から経営者にAcadexitした者の一感想〜

講演者

中原 啓貴（Tokyo Artisan Intelligence(TAI)/東京工業大学）

概要

講演者は２０１２年ごろから深層学習のハードウェアアクセラレータに関する研究開発を行ってきた。特に再構成可能LSIであるFPGAに低ビット(1ビット)や枝刈り、近年では畳み込み演算の近似、圧縮画像認識を開発してきた。しかし、アカデミックな立場はどうしても足枷や制約が多く、ビジネス化するには産業界の立場が必要であると痛感し、今年からTokyo Artisan Intelligence(TAI)社を設立し、漁業分野でAIシステムをプロダクト化することに成功した。 講演者は将来AIチップが必要と見るが、様々な制約や問題があり、真に使えるAIチップはまだ先の事と予想している。本講演ではAIをプロダクトするまでの道のりを通じ、AIチップの期待と不安に感じていることを参加者と共有したい。

10:40-10:45 まとめ

講演者

福田 圭祐（Preferred Networks）

セッションオーガナイザ

• 高前田 伸也（東大）
• 福田 圭祐（Preferred Networks）