Eta ComputeがTENSAI® Flowを発表し、コンセプトからファームウエアまで、低電力IoTデバイス向け機械学習アプリケーションのシームレスな開発を実現

 Eta ComputeのTENSAI Flowとニューラル・ネットワーク・コンパイラーが、開発者の設計期間を短縮し、革新的でインテリジェントな製品を迅速に市場投入するための優位性を提供

米カリフォルニア州ウエストレークビレッジ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ）-- 革命的なTENSAI®プラットフォームを使用して低電力のIoT／エッジデバイスへの機械学習の提供に専心するEta Compute Inc.は、TENSAI® Flowソフトウエアを発表しました。このソフトウエアスイートは、既存の開発リソースを補完して、コンセプトからファームウエアまでシームレスな設計を実現し、IoTおよび低電力エッジデバイスのための機械学習アプリケーションを迅速に作成できるようにするものです。

Eta Compute最高経営責任者（CEO）のTed Tewksburyは、次のように述べています。「ニューラルネットワークと組み込みソフトウエアの設計者は、エッジアプリケーション向け機械学習の開発を、よりストレスが少なく時間のかからないものにするために、実用的な方法を模索しています。Eta Computeは、TENSAI Flowにより、IoTデバイスと低電力エッジデバイスのための機械学習アプリケーションを設計・構築する際のあらゆる側面をカバーします。これで設計者はメモリーサイズ、演算数、消費電力を減らして、ニューラルネットワークを最適化できるようになりました。そして組み込みソフトウエア設計者は、組み込みエッジデバイスにAIを搭載する際の複雑性を軽減し、開発期間を何カ月も短縮できるようになったのです。」

Eta ComputeのTENSAI Flowソフトウエアは、実現可能性と概念実証を迅速に確認することで、開発に伴うリスクを回避します。TENSAI Flowは、と低電力エッジデバイスにおける機械学習アプリケーションをシームレスに開発できるようにします。このソフトウエアには、ニューラル・ネットワーク・コンパイラー、ニューラル・ネットワーク・ズー、そしてFreeRTOS、HAL、センサー用フレームワークから成るミドルウエアのほか、IoT／クラウドイネーブルメントが含まれます。

Edge Impulseのザック・シェルビーCEOは、次のように述べています。「TinyMLの恩恵を最大限に引き出すには、高度に最適化されたハードウエアとアルゴリズムが必要です。Eta ComputeのTENSAIは、非常に効率的なMLハードウエアと最適化されたニューラル・ネットワーク・コンパイラーの理想的な組み合わせを提供します。Edge ImpulseとTENSAI Sensor Boardを結び付ければ、これは超低消費電力MLアプリケーションを達成できる最良のソリューションです。」

TENSAI Flow独自のニューラル・ネットワーク・コンパイラーは、Eta Computeのデバイス上で動作するニューラルネットワークの最適化と、業界最高の電力効率を実現します。さらに、そのミドルウエアがDSPをフル活用するためのカスタマイズコードを書く必要性をなくし、デュアルコアプログラミングをシームレスなものにします。独自のニューラル・ネットワーク・ズーが、最も一般的で即利用可能なネットワークの開発を加速化・簡素化します。これらは、モーション、画像、サウンドの識別を含むものとなります。開発者は、自分たちの持ちデータで学習をするだけで済みます。そして、TENSAI Flowの実環境アプリケーションから得た詳細知見により、開発者はニューラル・センサー・プロセッサーの可能性を、総合的な柔軟性を維持しながら比類なき効率で、さまざまな実地試験例において、エネルギー効率と性能の観点から正確に確認できます。

同じCIFAR10ニューラルネットワークを競合するデバイスで実行した場合と比べると、TENSAI SoC上のTENSAIニューラル・ネットワーク・コンパイラーは推論当たりエネルギーの効率を54倍向上させます。TENSAIニューラル・ネットワーク・ズーのCIFAR10ニューラルネットワークと、TENSAIニューラル・ネットワーク・コンパイラーを使用することで、推論当たりエネルギーの効率を驚くべきことに200倍へとさらに改善できます。

グーグルのTensorFlow Mobile/Embedded チーム主任を務めるピート・ウォーデン氏は、次のように述べています。「グーグルとTensorFlowのチームは、機械学習を最小デバイスにもたらすべく専心してきました。Eta ComputeのTENSAI Flowは、このTensorFlowネットワークをEta ComputeのSoC向けに最適化し超低消費電力で動作させることができます。私たちは、エッジデバイス向け機械学習における新たなベンチマークを打ち立て、TinyML分野のダイナミズムを示すこのイニシアチブを歓迎します。」

TENSAI Flowは、Edge Impulseとのインターフェースを通じて、開発者が安全にトレーニングデータを取得・保存できるようにし、顧客が1度トレーニングを行えば、実環境のモデルを将来の開発で利用出来るようにします。このソフトウエアは自動的にTensorFlow LiteのAIモデルを、Eta ComputeのTENSAI SoC向けに最適化し、最適化と最大の電力効率を実現します。TENSAI SoCは、TENSAI Flowにより、センサーインターフェースを含むAIモデルをシームレスにロードできます。TENSAI Flowは、デバイスを自動的にプロビジョニングして、クラウドに接続するための基盤を提供するとともに、新しいモデルやデータに基いて無線管理でファームウエアのアップグレードを行います。

Semico Researchを創設したJim Feldhan社長は、次のように述べています。「TENSAIプラットフォームは、1ミリワットの範囲でAI性能を実現しますが、これは特に画像処理において、ほかのソリューションと比べて非常に低い消費電力です。Eta Computeの技術は、消費電力がエッジにおけるAIアプリケーションの障壁にならないようにします。」

Eta Computeについて

Eta Computeは、ネットワーク・エッジでのインテリジェントなデバイスの普及が個人情報保護やセキュリティーを犠牲にすることなく日々の生活の安全性、健康度、快適さ、利便性を高めることになるというビジョンを持ち、2015年に設立されました。当社は、電圧と周波数をスケーラブルに変更する特許技術を使用した世界で最も低消費電力な組み込みプラットフォームを提供し、民生アプリケーションや産業アプリケーションからバッテリー容量による制約をなくします。当社は2018年にARM TechConにおいて、デザイン・イノベーション・オブ・ザ・イヤーとベスト・ユース・オブ・アドバンスト・テクノロジーズ賞を受賞しました。詳細情報はEtaCompute.comでご覧いただくか、電子メールで当社[e-mail]宛てにご連絡ください。

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