IntelのIoT事業本部バイスプレジデント 兼 ビジョン・マーケット・チャネル事業部長のJonathan Ballon(ジョナサン・バロン)氏

 インテル(米Intelの日本法人)は2018年9月11日に記者説明会を開き、Intelの画像認識ソフトウエア開発ツール「OpenVINO(オープンビーノ)」の最新状況を明らかにした。同社 IoT事業本部バイスプレジデント 兼 ビジョン・マーケット・チャネル事業部長のJonathan Ballon(ジョナサン・バロン)氏によれば、既にオープンソースソフトウエア(OSS)として無償での提供を始めており、米国での導入事例も出てきているという。

 OpenVINOは、コンピュータービジョン用途のプロセッサーのソフトを開発するためのツールである。画像認識で大きな成果を出している深層学習(ディープラーニング)技術の活用を前提にしており、その実行環境をMPUとアクセラレーターの組み合わせで実現する点が特徴だ。「これまでDNNの学習や推論ではGPUが主流だったが、IntelとしてはMPUとアクセラレーターの組み合わせを提案したい」(Ballon氏)。MPUは同社の「Xeon」「Core」など、アクセラレーターはFPGAおよび画像処理に特化したプロセッサーである「Movidius」を指す。

MPUとアクセラレーターの組み合わせでクラウドからエッジまで広範囲をカバーする(スライドの出所:Intel)
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 深層学習技術については、「MXNet」「Caffe」「TensorFlow」といった深層学習フレームワークに対応している。これらの学習済みモデルを直接入力できるほか、異なるフレームワーク間で学習済みモデルを相互変換するためのフォーマット「ONNX」を介して「PyTorch」「Caffe2」などの学習モデルも取り込める。OpenVINOでは、「nGraph」と呼ぶディープニューラルネット(DNN)コンパイラーを使い、これらの学習済みモデルをいったん中間表現(IR)フォーマットに変換した上で、OpenVINOの推論エンジン用モデルを出力する。さらに、コンピュータービジョンで既に広く使われている「OpenCV」などのライブラリーや、「OpenCL」などのアクセラレーターAPIなども備えているので、深層学習技術を活用した画像認識ソフトを効率的に開発できる。

複数の深層学習フレームワークに対応するほか、既存のコンピュータービジョンの資産も利用できる(スライドの出所:Intel)
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