ルネサスエレクトロニクス最大10倍の電力効率を実現したAIチップを開発

最終更新日:2024/03/12

10倍の電力効率のAIチップを開発

ルネサスエレクトロニクスは、従来技術に比べて最大で10倍の電力効率を実現したAIチップを開発しました。

このAIニュースのポイント

ルネサス独自のAIアクセラレーターと電力効率をさらに高めるAI軽量化技術を組み合わせ最大10倍の電力効率を実現
枝刈り実行時にも効率よく処理が可能に
演算量を最大90％削減する枝刈り率のAIモデルでも高い精度を実現

NEDOが進める「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」で、ルネサスエレクトロニクス株式会社は、複雑なタスクを処理する動的再構成プロセッサー（DRP）を用いたAIチップを開発しました。電力効率は1W（ワット）当たり10TOPS（10兆回／秒）で、従来技術に比べて最大で10倍の電力効率を実現しました。

このAIチップは、ルネサス独自のAIアクセラレーター「DRP-AI」と電力効率をさらに高めるAI軽量化技術を組み合わせて開発しました。これにより低消費電力かつリアルタイムで応答するAI機器として、セキュリティカメラや自動搬送車、サービスロボットなどのさまざまな装置内に組み込む設置が可能になります。

このAIチップは、ルネサス独自のDRPをベースとしています。チップ内の演算器の回路接続構成を処理内容に応じて動作クロックごとにダイナミックに切り替えながらアプリケーションを実行可能で、必要な演算回路だけが動作するため、消費電力が小さく、高速化も可能になります。このDRPと積和演算ユニット（AI-MAC）を一体化したものが、AIアクセラレーターとなる「DRP-AI」です。今回、この「DRP-AI」をベースに、軽量化したAIモデルを効率的に処理できる次世代AIアクセラレーターを開発しました。

今回のAIチップは、代表的なAIモデル軽量化手法のうち、認識精度に影響の少ない演算を省略する「枝刈り」によってAI処理を高速化しました。しかし、AIモデル内で認識精度に影響のない演算は不規則に存在することが一般的です。そのため、ハードウエア処理の並列性と枝刈りの不規則性とに差があり、効率よく処理できないことが大きな課題となっていました。

このAIアクセラレーターは、「DRP-AI」が持つ動的な回路切り替え技術などの高い柔軟性を活用することで、枝単位できめ細かく枝刈りした場合でも効率よく演算をスキップすることができます。これにより、認識精度に必要な演算のみに絞りつつ、高いハードウエア並列性を維持して処理できるようになります。演算量を最大90％削減する枝刈り率のAIモデルにおいて、従来技術に比べ最大で10倍の高速化を実現し、1W当たり最大で10TOPSの電力効率を達成しました。また、モデルにもよりますが、枝刈りにより演算量を90％削減した場合でも、認識精度はわずか3％程度の低下にとどまり、ほぼ同等の精度が得られることを確認しました。

さらに、ユーザーが多様なAIモデルを容易に実装できるように、枝刈りモデルの最適化からハードウエア実装までエンドツーエンドで自動化するAI実装ツールを開発しました。これにより、「高い性能と低消費電力」と「AIの進化に対応できる柔軟性」を両立し、高精度なAIの実行が可能なAIアクセラレーターの開発に成功しました。

NEDOは「各機関と連携していき、本技術に関する詳細評価および実証実験を進めます。また、ルネサスは本研究成果のAI技術をいち早く実用化につなげるため、IoTインフラ事業向け製品への適用を計画しています。この技術の確立により、スマート市場やロボティクスなどさまざまな産業での自動化を拡大し、DXの加速による新サービスの創造にも貢献します。」とコメントしています。

出典：NEDO