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アイベックステクノロジー/馬場様 講演資料
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会社概要
社名 アイベックステクノロジー株式会社
(旧社名 株式会社LSIシステムズ)
所在地 神奈川県川崎市麻生区南黒川10-1
(小田急多摩線 黒川駅 徒歩 3分)
(京王相模原線 若葉台駅 徒歩10分)
設立 1985年1月5日(神奈川県厚木市)
代表者 兵藤 智明
社員数 60名(技術者44名)
主要取引銀行 三井住友銀行 厚木支店
親会社 株式会社日本デジタル研究所(JDL)
決算期 3月(無借金の健全経営)
2020年4月よりACRiに加盟
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● コーデック遅延、僅か10msecを実現
● MPEG-4 AVC/H.264、High4:2:2(8bit)
Main Profile Level4.1
● 半二重コーデック(エンコーダ、デコーダ切り替え)
● ダウンコンバータ、アップコンバータ内蔵
● IP伝送とDVB-ASI伝送に対応
● 1/3U (A5相当)のコンパクトな筐体
● SNMPに対応
● エンベデットオーディオ8ch対応
● GenLock機能搭載(デコーダ)
超低遅延H.264コーデック HLD-300C (2K)
HLD-300C
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ユースケース④ インフラ老朽化検出機能
ユースケース③ 小売店/ホテル VIP検出機能(海外事例)
エッジ端末とデータセンターの両方でAIが使用されるユースケース
タイミングを逃さないため低レイテンシが重要 作業効率を落とさないために低レイテンシ重要
エッジAIが「ひび割れ」を検出
エッジが映像とメタデータをDCTに送信
DCTのビッグデータで詳細解析
DCTのビッグデータで人物特定
店員・フロントに連絡
映像とメタデータも提供
エッジAIが「顔」を検出
防犯用途(例:空港)も同様
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低遅延コーデック処理の例にすると
FPGA : クロック単位で設計するので、設計時に処理時間の揺らぎがコントロールできる
CPU : 割り込み, キャッシュミス, 分岐予測ミス等の不確定な処理時間の揺らぎのためのマージンが必要
GPU : 内蔵のコーデック処理向けアクセラレータはアーキテクチャ次第
(ピクチャ単位の処理ならば、低遅延コーデックには不向き)
GPGPUは活用できる部分とできない部分がある。(大量の均質データ処理は得意だがそれ以外は苦手)
「最近のCPUはマルチコアが当たり前で並列処理できるのでは?」
“処理時間の揺らぎ”が少ない方がレイテンシを短くすることができる
(参考データ)
(出典)
Ultra Low Latency and High Performance Deep Learning Processor with FPGA - Alibaba Cloud Community
「遅延(Latency)と性能面(QPS)の両方を同時に担保
することはGPUだと難しい。一般的なGPUだと性能を
出すためにはレイテンシが増える」
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① 粗いAI 高精度AI
② 動作検知 物体識別
③ エンコード情報継承 パラメータ・メタデータ活用
エッジ端末とデータセンターの役割分担例
混雑程度のみ判定 混雑具合に適したCNN採用
動きがあるかのみ検出 物体を検出及び識別
エンコード時のパラメータを伝送 「時刻情報」などの活用
・Update頻度が高いAI/CNN
・稼働率の変動が大きい処理
・ビッグデータを必要とするAI
・最も低レイテンシが必要な処理
・伝送が必要な情報の仕分け処理
・情報のタグ付が効果的な場合
エッジ側に DCT側に
前
処
理