ニューラルエンジンが加速するモバイルAIの世界|MacFan

アラカルト 今あるテクノロジー

ニューラルエンジンが加速するモバイルAIの世界

文●今井 隆

アップルデバイスに搭載される、さまざまなテクノロジーを超ディープに解説!

Photo●apple.com

 

読む前に覚えておきたい用語

機械学習(Machine Learning)

AI(人工知能)の一種で、人間が明示的なルールを与えることなく、コンピュータ自身がデータの背景や傾向性などからルールや法則などの学習を行い、現象の解析や予測を可能とする技術。ルールなどで定義できない複雑な現象や、状況によって変化する現象の解析を得意とする。

 

深層学習(Deep Learning)

深層学習は機械学習をさらに発展させたもので、情報やデータの分析の自動化を推し進めたもの。特に分析対象を区別するためのポイント「特徴量」を自動的に見つけ出す点が従来の機械学習とは異なる。深層学習ではその処理にニューラルネットワークが用いられることが多い。

 

ニューラルネットワーク(Neural Network)

人間の神経細胞(ニューロン)の仕組みをモデルとして、そのつながり(神経回路網)を数式モデルで表現したもの。入力層、(複数の)隠れ層、出力層から構成され、各層はつながりの強さを示す「重み」で接続される。観察結果を元に推論するのに適した構造を持つ機械学習の一種。

 

 

新iPhoneの切り札ニューラルエンジン

iPhone 8、同8プラス、同Xには、同社で初めてAI処理を専用に担う「ニューラルエンジン」を搭載したSoC「Apple A11 Bionic」が採用されている。AIは人工知能と訳されるが、ニューラルエンジンの実際の機能は機械学習または深層学習と呼ばれるものに近い。音声、画像、自然言語などの認識に適した構造を持つ処理ユニットで、A11の内部ではニューラルネットワーク処理用のコプロセッサまたはアクセラレータとしてチップ内部に取り込まれている。同SoCにはこのほかにも、自社開発のグラフィックエンジン(3コアGPU)、カメラセンサからの信号を処理する画像プロセッサ(ISP)、各種センサからの情報を監視・制御するモーションコプロセッサ「M11」などのコプロセッサ(アクセラレータ)が統合されている。

iPhoneにおけるニューラルエンジンの役割は、音声認識や画像(顔)認識といった機械学習をより高速かつ低消費電力で処理することにある。このような機械学習には大量の数値演算を高速に処理することが求められるが、従来はその数値演算の多くをネットワークを介してクラウドなどで分散処理することによって実現されていた。この演算処理の大半をA11の内蔵するニューラルエンジンで実行することによってiPhone内部で大半の演算処理(エッジサイド処理)が可能となり、通信トラフィックの低減とプライバシー情報に対するセキュリティ向上を実現している。

ニューラルエンジンは、当初より数値演算処理を高速に実行することに特化したハードウェアとして設計されており、CPUやGPUから演算処理をオフロードすることで処理を高速化すると同時に、システム全体の負荷を低減して電力消費を抑えることを実現している。その演算能力は毎秒6000億命令に達すると発表されており、これはCPUコア単体(SIMD演算)のおよそ25~100倍に相当する。その高い演算能力を実現するために多数の演算ユニットを内蔵し、多層ニューラルネットワークによる機械学習に最適化したアーキテクチャを採用しているものと推測される。




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