謊を附わしつつある勢(shì)柜のDX¨5G帴IoT帴APC 帴Industry 4.0 (2) DC5Gとは
息很媽2攙~4攙は、2020鉗笆慣に勢(shì)柜で塑呈弄に幌まる5Gについて的俠するDC5Gという柴的に叫朗した漣李固皇會(huì)が淡峽したレポ〖トである。叫朗した泣塑客は戮にはほとんどいない。ワシントンにおいて勢(shì)柜が5Gをどのように斧ているのかを夢(mèng)ることのできる牧しい怠柴となる。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
大蠱
謊を附わしつつある勢(shì)柜のDX¨5G帴IoT帴APC 帴Industry 4.0 (1) 5Gとは部か
デジタルトランスフォ〖メ〖ション∈DX∷が柜柒嘲で東ばれている。IoTを額蝗して度壇猖簾や欄緩拉羹懼、漂き數(shù)猖匙などを渴める緘檬として袋略が絡(luò)きいからだ。この絡(luò)きなテ〖マを勢(shì)柜はどう渴めているか、勢(shì)柜哼交でAEC/APC Symposium Japanの漣李固皇會(huì)がその辦眉をレポ〖トしている。墓絡(luò)なため息很妨及で大蠱していただく。その媽1攙は5Gを戒る勢(shì)柜の覺(jué)斗である。泣塑の5Gは、勢(shì)躥面と孺べ覓れている、という蘭を使くが、疙りである。泣塑は、ガラパゴス步と咐われた3Gでの己竊を閏けるため、坤腸と殊拇を圭わせて渴めている。勢(shì)柜での5Gの呵糠覺(jué)斗を漣李會(huì)がレポ〖トする。(セミコンポ〖タル試礁技) [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?5-3)
いよいよ呵姜鞠の呵稿にやってきた。ここでは、海稿の瓢羹を面看に疽拆する。GoogleやIntelがこれからどの數(shù)羹に羹かうのか、どのようなアルゴリズムが叫てくるか、さらには染瞥攣IC步する眷圭の久銳排蝸はどうなるか、などこれまでのデ〖タを傅にこれからの數(shù)羹を的俠する。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?5-2)
ここでは、GoogLeNetやResNetの紊い爬を艱り哈んだ、Squeeze Netと鈣ぶシンプルなモデルについて浮皮している。その暗教禱窖に努脫した馮蔡も疽拆している。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?5-1)
このシリ〖ズ呵稿の媽5鞠は、瓢羹を海稿について揭べている。潑に、IBMが倡券したTrueNorthニュ〖ロモルフィックチップについて、潑にディ〖プラ〖ニングという囪爬から斧た攙烯菇喇や潑墓などについて豺棱している。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?4-3)
ニュ〖ロチップの洛山毋として、∈4-3∷では暗教禱窖を脫いたチップの倡券毋として、Googleが倡券したニュ〖ロチップTPU∈Tensor Processing Unit∷、およびStanford絡(luò)池を面看に甫墊されている暗教禱窖Deep Compressionを疽拆する。暗教は、翁灰步ビット眶を32ビットなどから16ビットあるは8ビットに猴負(fù)する禱窖で、ニュ〖ロチップの排蝸跟唯を懼げるもの。警」墓いが、チップ步には澀妥な禱窖である。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?4-2)
ニュ〖ロチップの洛山毋として、∈4-2∷ではDNN∈ディ〖プニュ〖ラルネットワ〖ク∷の倡券2毋を疽拆する。面柜彩池薄のDaDianNaoチップと、躥柜KAISTのDL/DI∈Deep Learning/Deep Inference∷チップを疽拆している。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?4-1)
媽4鞠では、ニュ〖ロチップの洛山弄なものを9つ疽拆している。媽4鞠の1ではCNN、媽4鞠の2ではDNN、そして媽4鞠の3では暗教を脫いたチップについて、それぞれの潑魔や怠墻について傅澎記の紗昆芳會(huì)が豺棱している。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?3-3)
媽3鞠の3.3では、これまで倡券されたチップを、CNNとDNN/鏈馮圭霖に尸け尸梧している。それぞれのチップがどのような疤彌づけにあるのかも妄豺できるようにグラフ步している。媽3鞠のこれまでの徊雇獲瘟をまとめている。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
ニュ〖ロチップ車(chē)?yán)狻 沥い瑜い枞酒硵仱谓腥?3-2)
媽3鞠3.2では、ニュ〖ロチップで腳妥な2肌傅の掐蝸デ〖タと、池漿の腳みに陵碰するフィルタを姥下遍換で、スキャンしていく答塑遍換について揭べている。姥下遍換を答塑とするためGPUやCPU、DSPなどで遍換できる。∈セミコンポ〖タル試礁技∷ [ⅹ魯きを粕む]
