Our Technology
最新の汎用CPUから,超小型なシングルボードコンピュータ,レトロな16bit PCまで...
「どんな計算資源でも無駄なく使う」我々の技術の一部をご紹介します.
Deep Learning Inference on Intel HD Graphics
近藤と竹田がIdein株式会社で取り組んだ成果物.
圧倒的普及率を誇るIntelプロセッサでAI(機械学習)の推論を実現.
安価で低消費電力な組み込み向け計算機で高度な推論処理を15FPSで動作.
この結果はIntel社公式ソフトウェアより約50%高速であり、同プロセッサにおける世界最高性能を達成.
Super-Resolution on RaspberryPi zero
画像を拡大・鮮明化し視認性を向上させる超解像技術を10ドルの超小型コンピュータで実現.
アセンブラによるGPGPUプログラミングによりCPU実装と比較し12倍高速化、リアルタイム動作を可能にした.
この技術を活用することで鮮明かつ安価なデジタルサイネージの実現が可能に.
Template matching on RaspberryPi zero
古くから産業用ロボットの目として実際の工場等で使われている画像認識技術を10ドルの超小型コンピュータで実現.
RaspberryPi zeroに取り付けたカメラからの映像に,事前に指定した物体が写っているかリアルタイムに検出する.
RaspberryPi zeroに搭載されているCPUのみを使った実装では検出に約2秒かかってしまうが,内蔵GPUを活用したGPGPUによりリアルタイム検出を可能にした.
MNIST Classification by CNN on PC-9801
Convolutional Neural Network(CNN) を用いた手書き文字推論を,今から30年以上前に発売された国産PCであるPC-9801上に実装.
エミュレータによるデバッグ,クロス開発,高級言語であるC言語の使用などを組み合わせることによって,より現代的な開発手法を確立した.
数値計算コプロセッサ(FPU)を活用した高速化チューニングにより,CPUのみで計算する場合よりも約3倍の高速化に成功している.
iGenc - Internal GPU encrypt
空きリソースとなりがちな内蔵GPUリソースを活用する暗号処理機構.
高負荷な暗号処理によるCPUパフォーマンスの低下を防ぎたい,内蔵GPU搭載コンピュータ利用者向けのシステムであり,暗号処理に内蔵GPUを活用することでCPUパフォーマンスの低下を防ぎつつ,効率的なタスクスケジューリングを行いながら計算できるのが特徴.
既存のグラフィックボードなどで暗号処理を高速化する手法とは違って,すでにターゲット層が広く(チップの普及率が高い),より低コストに実現できる.
国立研究開発法人情報通信研究機構が実施する,セキュリティイノベーター育成プログラムSecHack365 優秀修了作品.
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