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エッジデバイスでの推論を高速化するモデル圧縮の技術基礎
AI/DL技術のコモディティ化が進み、自社のアプリケーションでもDL技術を応用したいう需要が高まっています。しかしながら、一般的にDL推論の実行には多くのコンピューティングリソースが必要とされ、パフォーマンス、コスト、電力など多くの制約があるエッジコンピューティングデバイスで動かすのは簡単なことではありません。この講演ではDL推論パフォーマンスにお悩みの方に向けて、DLモデルを最適化・圧縮を行ない、DL推論パフォーマンスを向上するための基礎知識とツールをご紹介します。
- エッジAI / エッジコンピューティング
Speaker
AI技術スペシャリスト
志村 泰規
30年にわたりマイコンからx86サーバーまで幅広いコンピューティング技術の発展普及に従事。マイコン関係では回路設計、PCBアートワーク設計からASIC/FPGAのロジック設計まで、幅広いハードウエア設計業務を担当。インテルでは組込みアプリケーションFAEを8年務めたのち、画像処理ソフトウエア、ディープラーニング推論ソフトウエアの技術担当として11年活動。ソフトウェアの重要性、技術の普及に努める。また、近年のコンテナベースアプリケーション開発に関する技術の啓蒙、普及活動などにも従事。各地での講演や技術トレーニングも度軸開発したコンテンツを活用して提供。Webメディアなどでも情報発信を行い、多くの技術者へ技術情報の普及、啓蒙活動を行う。