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富士通研究所、Deep Learningの学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発

発表日:2017年4月24日

Deep Learningの学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発

株式会社富士通研究所(注1)(以下、富士通研究所)は、Deep Learningの学習処理に用いるデータのビット幅を削減することで、ニューラルネットワーク構造や学習方式を変えずに学習用ハードウェアの電力効率を向上させる回路技術を開発しました。

Deep Learningの学習プロセスでは学習データをもとに膨大な演算処理を行う必要がありますが、学習処理を実行するサーバなどのハードウェアでは利用できる電力量で処理性能の上限が決まることから、Deep Learningの学習処理を高速化するためには、電力効率を向上させることが課題となっていました。

今回、演算に用いるデータのビット幅を削減した独自の数値表現と、Deep Learningの学習演算の特徴をもとに、演算器の動きを随時解析しながら学習に必要十分な演算精度を保つように小数点の位置を自動的に制御する演算アルゴリズムによる回路技術を開発しました。これにより、Deep Learningの学習過程において、演算器のビット幅や学習結果を記録するメモリのビット幅を削減でき、電力効率を向上させることが可能となります。

本技術を実装したDeep Learning学習用ハードウェアを想定したシミュレーションにおいて、LeNet(注2)を用いた学習の例では、32ビットの演算器で行った場合と比較して演算器やメモリの消費電力を約75%削減できるなど、電力効率を大幅に向上できることを確認しました。これにより、クラウド上のサーバやエッジサーバなど様々な場所で、大規模なDeep Learning処理による高度なAI技術の適用領域の拡大が可能になります。富士通研究所では本技術を、富士通株式会社のAI技術「Human Centric AI Zinrai(ジンライ)」の一つとして実用化を目指します。

本技術の詳細は、4月24日(月曜日)から4月26日(水曜日)まで虎ノ門ヒルズフォーラム(東京都港区)で開催される「xSIG 2017(The 1st. cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming)」にて発表する予定です。

■開発の背景

近年、IoTの普及に伴ってネットワークに接続されるデバイスが急増しており、2020年までに数百億個のデバイスが接続され、膨大なデータが生成されると言われています。これらの大量のデータは、そのままでは意味を持たない場合が多く、Deep Learningなどの機械学習によって価値を抽出し、新たな知見を創出することが期待されています。

IoTによる学習データの増大と、Deep Learningのニューラルネットワーク大規模化により、学習用サーバへの性能要求はますます増大する傾向にあります。また、データを転送するための通信量やデータを記録するためのストレージ量を減らすために、クラウドだけではなくデータが生成される場所に近いエッジ側で学習を行いたいというニーズもあります。

これらエッジ、クラウド双方のDeep Learningの学習用サーバはそれぞれ電力的な制限があるため、今後、単純に規模を拡大して高性能化することは難しくなることが想定され、電力効率を高める技術が必要とされています。

■課題

一般的にDeep Learningの学習に用いられているハードウェアでは32ビットの浮動小数点と呼ばれるデータ形式で演算処理を行っています。これを16ビットやそれ以下のビット幅にするなど演算に使うデータのビット幅を削減したり、整数で演算を行うハードウェアを用いることで、演算量を削減し、電力効率を高めることができますが、一方で演算の途中で演算に必要な精度が不足し、学習ができなくなったり、Deep Learningの認識性能が劣化してしまうことがありました。

※リリース詳細は添付の関連資料を参照

■商標について

記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

以上

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

リリース詳細

http://release.nikkei.co.jp/attach_file/0443335_01.pdf

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