システムが自ら「学習」することを可能にする機械学習技術であるディープラーニングは、GoogleのAI「Alphago」が世界最強の囲碁棋士を5局中4局で破ったことで主流となりました。ディープラーニングは現在、今後数年間で消費者と企業顧客の両方の生活を大きく向上させる可能性のある次世代のビッグトレンドとして広く認識されており、多くの企業がその活用を急いでいます。
Fathomスティックには、Myriad 2「ビジョン・プロセッシング・ユニット」（VPU）が搭載されています。第1世代のMyriadチップは、GoogleのProject Tangoで、同タブレットのコンピュータービジョン機能を高速化するために使用されました。同社はチップの効率を20～30倍向上させるため、65nmプロセスから28nmプロセスに移行しました。
Myriad 1と比較してワット当たりの性能が5倍向上したのは、Streaming Hybrid Architecture Vector Engine（SHAVE）ベクタープロセッサの数を8個から12個に増やし、クロック速度を180MHzから600MHzに増加させたためです。残りの15～25倍の向上は、チップ上に20個のハードウェアアクセラレータを搭載することで実現しました。
Fathomのパフォーマンスは、ニューラルネットワークの複雑さと精度（8ビットと16ビットの精度をサポート）に応じて、80～150GFLOPSの範囲です。このパフォーマンスに必要な電力は1.2W未満で、これは例えばNvidia Jetson TX1 SoCの12分の1の低電力です（ただし、NvidiaによるとGPUの電力は10W未満です）。
Fathomは、ロボット、ドローン、監視カメラなど、既にARMチップを搭載している製品のアップグレードに使用できます。例えば、監視カメラの分析性能を飛躍的に向上させ、人物や様々な物体の識別を容易にします。
これらの機能はすべて、クラウドに依存せずに、監視カメラなどのローカルデバイスに搭載できるようになりました。このような機能は、監視カメラ会社に動画のホスティングやライブ配信へのアクセスを任せられない人にとって特に便利です。
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クラウドベースの機械知能は、複雑なデータの分析能力が依然としてはるかに優れているため、最初に登場するでしょう。しかし、機械にとって過度に複雑なデータを分析する必要のない、よりシンプルなデバイスやサービスであれば、ローカルのディープラーニングチップでも十分であり、今後さらに強力になるでしょう。
Movidiusのソフトウェアフレームワークには、低消費電力で動作するように設計された独自の最適化されたビジョンアルゴリズムに加え、3D深度、オブジェクトトラッキング、自然なユーザーインターフェースのための様々なソリューションが搭載されています。お客様は、ニーズに合わせてソフトウェアをさらにカスタマイズすることもできます。Fathomコンピュートスティックは、CaffeとTensorFlowといった主要なディープラーニングフレームワーク2つをサポートしています。これらのフレームワークは、Googleが昨年オープンソースとして公開しました。
「ディープラーニングには計り知れない可能性があります。この種のインテリジェンスが、消費者向けデバイスの低消費電力モバイル環境で直接動作するのを見るのは、非常に刺激的です」と、GoogleのTensorFlowモバイルチームのリーダーであるピート・ワーデン氏は述べています。「TensorFlowが最初からサポートされているため、Fathomはデバイス内でこれらの複雑なニューラルネットワークを調整および実行するのに大きく貢献します」と、彼は付け加えました。
Movidiusは、Fathomニューラル・コンピューティング・スティックを実験的に使用したい開発者に対し、同社に直接連絡を取った開発者1,000台を無償提供する。Movidiusによると、スティックの価格はその後「1台あたり100ドル以下」になる見込みだ。Fathomは、5月2日から4日にカリフォルニア州サンタクララで開催されるEmbedded Vision Summitで初めて一般公開される。
2016年5月13日午前8時40分（太平洋時間）更新：Myriad 2 VPUはJetson TX1 SoCの12倍の消費電力であり、以前の説明にあるように12倍の効率性があるわけではないことを明記しました。Myriad VPUは、Jetson TX1内で最大1テラフロップスの性能を発揮できるNvidiaの組み込みGPUと比べても、わずか8倍の消費電力しか持ちません。
ルシアン・アルマスはTom's Hardwareの寄稿ライターです。 @lucian_armasuでフォローできます。
ルシアン・アルマスは、Tom's Hardware USの寄稿ライターです。ソフトウェア関連のニュースやプライバシーとセキュリティに関する問題を取り上げています。
