機械の目が見たセカイ　-コンピュータビジョンがつくるミライ (4) ハードウェアの基礎知識

近年、機械学習の分野で注目を集めているDeep Learning(深層学習)のフレームワーク(CaffeやChainerなど)でもGPUを用いることで高速処理が可能になっています。

スマートフォン、タブレット、組込み機器

スマートフォン・タブレットや、自動車やドローンなどの組み込み機器では、計算リソースがPCと大きく異なります。モバイル機器では、消費電力、発熱、コストに対してシビアなため、一般的にPCやスマートフォンより非力なCPU、容量の小さなメモリを使うことになります。そこで専用プロセッシングユニットがリアルタイム処理で重要となります。モバイル機器では、画像処理専用のASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、モバイル向けのGPU(NVIDIA社のTegraや、ARM社のMali)を使うことになります。それらを1チップにまとめたSoC(System on Chip)を用いることもできます。

製品の販売台数が多く、かつ独自の処理をハード化したい場合は、ASIC、SoCを開発するという手もあります。