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モルフォとシノプシス、機械学習技術を最適化する共同開発に合意

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株式会社モルフォ(所在地:東京都千代田区、代表取締役社長:平賀 督基、以下 モルフォ)は、米シノプシス(Synopsys, Inc. 本社:カリフォルニア州マウンテンビュー、以下 シノプシス社)の高精度かつ高速なビジョン・プロセッシングを実現する「DesignWare(R) EV6x Embedded Vision Processors」上で、Deep Learningを利用したモルフォのシーン認識技術『Morpho Scene Classifier(TM)』の最適化に関する共同開発に合意したことを発表した。

今回の共同開発により、従来のCPUにおける画像処理と比べ、処理速度の向上や機能の高度化が期待できる。モルフォは、シノプシス社との協業を通じて、スマートフォン市場及び監視カメラ市場などを視野にシェア拡大を図る。

【DesignWare EV6x Embedded Vision Processorsについて】
「DesignWare EV6x Embedded Vision Processors」 は、先進運転システム(ADAS)、ビデオ監視、拡張/仮想現実(AR/VR)、自己位置と地図の同時推定(SLAM:simultaneous localization and mapping)といった幅広いエンベデッド・ビジョン・アプリケーションの処理性能を最大限に高めるための機能を高度に統合した拡張性の高いプロセッサIPファミリーである。 EV6xプロセッサには、高性能な32ビット・スカラーならびに512ビット・ベクターDSP、物体検知/画像分類/シーン分割の高速かつ高精度な処理に最適化した畳み込みニューラル・ネットワーク(CNN)エンジンが搭載されている。16nmプロセスでの実装で最大4.5 TeraMACs/秒の処理性能を提供し、最大4000ピクセルの画像入力を複数処理可能である。完全にプログラマブルかつコンフィギュラブルなプロセッサ・アーキテクチャとなっており、柔軟性の高いソフトウェア・ソリューションと高性能/低消費電力なハードウェア・ソリューションを組み合わせたプロセッサである。EV6xファミリーは、AlexNet、VGG16、Google Net、Yolo、Faster R-CNN、SqueezeNet、ResNetをはじめとするあらゆる畳み込みニューラル・ネットワークをサポートしている。

【Morpho Scene Classifier(TM)について】
『Morpho Scene Classifier(TM)』は、Deep Learningを用いた物体認識により、カメラの撮影シーンを自動判定して最適な撮影を可能にする技術。Deep Learning は、人間の脳の神経回路構造をソフトウェアで再現した機械学習技術。認識データの本質的な特徴量と非線形認識システムを同時に学習することにより、従来の機械学習に比べて、飛躍的な認識精度向上と認識カテゴリ数増加を実現することができる。