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組込エンジニアのための深層学習
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kmt-t
September 04, 2019
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September 04, 2019
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Transcript
ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश ൃදऀ kmt-t ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 1
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ࣗݾհ • ઐ • ը૾ॲཧ (ओʹ࠷దԽ) • ίϯϐϡʔλάϥϑΟοΫε • ϑΝΠϧγεςϜ
• ԾϚγϯ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 3
ࠓͷׂ࣌ؒ • ಋೖ (5) • ਂֶशҰൠ (10) • ࠐਂֶश (20)
• JetsonTX1/TX2հ (10) • ͔ͳΓਐߦ͕͍ͷͰࢿྉࣄલ͠·͢ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 4
ಋೖ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 5
͜͏͍͏͜ͱͬͯ·͢ • σδλϧΧϝϥ͚ղ૾ • ίϯσδը૾ͷҰ؟ը૾ͷม • ࣄͰͳ͘झຯͰ͢ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 6
ैདྷख๏ (SRCNN) • waifu2xͷख๏ • ॖখͷٯϑΟϧλΛʮճؼʯ͢Δ • ྼԽલ૾ͱྼԽޙը૾ͷϖΞ • શ͘ಉҰඃࣸମͷը૾ϖΞ͕ඞཁ
• ը૾ϖΞ͕༻ҙͰ͖ΔΠϥετ͖ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 7
ఏҊख๏ • ߴղ૾ใΛʮੜʯ͢Δ • ը૾Λղ૾Ͱ֊Խ͢Δ • ϥϓϥγΞϯϐϥϛου • ղ૾ʙߴղ૾ͷը૾ϨΠϠ •
ಉ͡ඃࣸମͷը૾ϖΞ͕ෆཁ • ը૾ϖΞ͕༻ҙͰ͖ͳ͍σδλϧΧϝ ϥ͖ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 8
GANͷΈ • ϥϯμϜͳZ͔Βը૾ੜ • ੜ͞Εͨը૾͕ຊʹ͍͔ۙผ • ੜը૾͕ผෆՄʹͳΔΑ͏ֶश • Z͕ԿΛද੍͔͢ޚෆՄೳ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश
9
Condi&onal GANͷΈ • ҙຯͷ͋ΔYΛ༩͑ͯը૾ੜ • ʮੜ͞Εͨը૾ͱYͷΈ߹Θͤʯ ͕ຊʹ͍͔ۙผ • ੜը૾͕ผෆՄʹͳΔΑ͏ֶश •
Y͕ԿΛද੍͔͢ޚՄೳ • ͜Ε͍ͬͯ·͢ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 10
ࠓͷൃදͷత • ΈΜͳձࣾͰਂֶश͏Μ͕ͪ͘Ͱ͖Δͷ͕ඪ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 11
࣭ • ਂֶशͷجຊతͳΈΛͬͯΔਓʂ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 12
ͿͬͪΌ͚ • ۀͰΔఔͷਂֶश͘͠ͳ͍ • ੈؒҰൠͷߴͳֶ͕ඞཁͱ͍͏ᷚӕ • ߴߍཧܥίʔεఔʴภඍͰे • ౷ܭֶ͕ඞཁͳͷԠ༻ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश
13
ࢀߟॻ -ʮθϩ͔Β࡞ΔDeep Learningʯ - ඇৗʹ؆୯Ͱ͢ - ͍ࣜ͠ग़͖ͯ·ͤΜ - ϑϨʔϜϫʔΫ͕͔͚Δ͙Β͍ͷࣝ ʹ͖ͭ·͢
- (͑ͬͦΜͳʹ؆୯ͳͷʁ) ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 14
ਂֶशҰൠ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 15
ਂֶशͷجຊతͳϞσϧ • σʔλΛࣝผ͢ΔʮྨϞσϧʯ • ؔΛۙࣅ͢ΔʮճؼϞσϧʯ • σʔλΛ፻͢ΔʮੜϞσϧʯ • ΑΓΑ͍ߦಈΛબ͢ΔʮڧԽֶशʯ •
Γ͍ͨ͜ͱ͕͜ΕΒͷͲΕʹ֘͢Δͷ͔ʁ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 16
ϓϩάϥϚ͕Βͳ͍ͱ͍͚ͳ͍͜ͱ • ϓϩάϥϛϯά • ֶश • ਪ • ࠐ։ൃऀʹͱͬͯʮਪʯ͕ॏཁ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश
17
ਂֶशͷਪͷΈ • ؆୯ʹઆ໌͠·͢ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 18
શ݁߹ωοτϫʔΫ • ͍͔ͭ͘ͷϊʔυΛ࣋ͭෳͷ • ྡΓ߹͏ͷͯ͢ͷϊʔυΛଓ • ଓॏΈΛ࣋ͪɺग़ྗΛௐ͢Δ • ग़ྗ͕ҙຯͷ͋Δ݁ՌΛग़ྗ͢Δ •
ҙຯ͕͋Δ݁ՌΛग़ྗ͢ΔΑ͏ʹॏΈ Λֶश͢Δ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 19
ίϯϘϦϡʔγϣϯ • ෳνϟϯωϧը૾Ͱߏ • ྡΓ߹͏ͷνϟϯωϧΛଓ • ଓN✕NϐΫηϧͷը૾ϑΟϧλ • N✕NͷϑΟϧλͷΛֶश͢Δ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश
20
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22
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ֶश༻PCڥ • CPU • CPUAMD RYZENγϦʔζڧྗʹਪ • ίΞ͕ଟ͍ͷ͕ਖ਼ٛ • ΄ͱΜͲͷϑϨʔϜϫʔΫ͕ฒྻԽରԠ
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ֶश༻PCڥ • GPU • GeForce͕ίεύ͕ྑ͍ • ࣌ؒಈ͔͢ͷͰϋΠΤϯυඇਪ • ϝϞϦ͕Γͳ͍ͱಈ͔ͳ͍͜ͱ͋Γ •
ྫྷ٫ʹؾΛ͚ͭΔ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 28
ֶशڥπϘ • λΠϜΠζϚωʔ • ύϥϝʔλͷௐΧοτΞϯυτϥΠ • ૿ͯ͠ผʑʹಈ͔͢ͷ͕Α͍ • ΫϥελͳͲڊେͳܭࢉࢿݯͰܭࢉͨ݁͠ՌͲ͏ͤʹ ࣮Ͱ͖ͳ͍
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ਪ • Android/LinuxͩͱTensorflow͔ΒϞσϧͷҠߦ͕Ͱ͖Δ • Tensorflow Lite • TensorRT • ͦ͏Ͱͳ͍ࠐΤϯδχΞ͕͕ΜΔ
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࠷దԽ͕ࠐΤϯδχΞͷ໋ • ͬͯΈ͚ͨͲ͍ͷͰఘΊΔɺ͡Ό͋ବ • ΈΜͳΤϯδχΞͩ͠… • ࣗͰਪϓϩάϥϜΛॻ͘έʔεΘΓͱ͋Δ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 31
FP16ศར • ුಈখ/ූ߸1bit/ࢦ5bit/Ծ10bit • Ұ෦GPU͕HWαϙʔτ • ARM/x86ʹFP16<=>FP32ͷม໋ྩ͕͋Δ • FP32ͩͱͰ͔ա͗ΔͷͰը૾ͷුಈখදݱʹ࠷ద •
গ͠ͷΦʔόʔϔουͰϝϞϦ༻ྔ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 32
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INT8ྔࢠԽ • ߦྻʹεΧϥΛՃࢉ͢Δ߹ • ࠷খ/࠷େʹεΧϥΛ͢ • ߦྻͷཁૉͷԋࢉ͕ෆཁ • ߦྻͱεΧϥͷࢉͷΑ͏ͳϥϯΫͷҧ͏ྻಉ࢜ͷԋࢉΛϒ ϩʔυΩϟετͱݺͿ
ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 35
ྔࢠԽͷϝϦοτ • ΞΫηϥϨʔλͷফඅిྗ͕Լ͕Δ • ϝϞϦଳҬ͕FP32ͷ1/4ɺFP16ͷ1/2 • ϒϩʔυΩϟετ͕ߴ (ͳ͕࣌͋Δ) ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 36
ίϯϘϦϡʔγϣϯͷ࠷దԽ • im2col • Winograd ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 37
im2col • ίϯϘϦϡʔγϣϯͰσʔλͷฒͼ ͕ॏཁ 1. ը૾Λ1࣍ݩྻ (ߦํ) ʹల։͢ Δ 2.
ϐΫηϧ͝ͱʹϑΟϧλରͷϐΫ ηϧΛྻํʹల։͢Δ • ίϯϘϦϡʔγϣϯ͕ϕΫτϧͱߦྻ ͱͷੵʹͳΔ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 38
Winograd • ίϯϘϦϡʔγϣϯͷࣜΛมܗ͢Δͱࢉ͕ݮগ͢Δ • ࣗಈͰܭࢉ͢Δπʔϧ͕͋Δ • h#ps:/ /github.com/andravin/wincnn ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 39
͜ΕΒҎ֎ʹ࠷దԽͷख๏ • طͷ࠷దԽͬͱͨ͘͞Μ͋Δ • ͨ͘͞Μ͋ΔͷͰΈΜͳͰߟ͑·͠ΐ͏ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 40
JetsonTX1/TX2հ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 41
࠷৽ͷධՁϘʔυ • Jetson Xavier • h/ps:/ /developer.nvidia.com/jetson- xavier • Ϟδϡʔϧܗঢ়͕มΘͬͨͷͰϚβʔ
Ϙʔυ͕TX1/2ͱޓ͡Όͳ͍ʁ • ࠓճچܕͷTX1/TX2ͷ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 42
JetsonTX1/TX2ͷೖखํ๏ • ๏ਓͷ߹ • ϚΫχΧ͋ͨΓ͔Βങ͍ͬͯͩ͘͞ • ݸਓͷ߹ • Amazon.com •
eBay • ຊͰങ͏ͱߴ͍ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 43
JetsonTX1 SE • ΩϟϯϖʔϯͰ25900ԁʂ • ී௨ʹങ͏ͱ80000ԁ͙Β͍ • TX1ͱTX2ͦΜͳʹੑೳมΘΒͳ͍ • h+ps:/
/ryoyo-direct.ryoyo-ss.jp/ register/jetson-se ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 44
Jetson TX1/TX2ͷΑ͍ͱ͜Ζ • FP16ͷαϙʔτ • Jetsonͩͱഒԋࢉ • (GeForceഒʹͳΒͳ͍) ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 45
Jetson TX1/TX2ͷΑ͍ͱ͜Ζ • TensorRT͕͑Δ • (GeForce͑ͳ͍) • ܾఆతʹωοτϫʔΫΛ࠷దԽ͢Δ • Tensorflow͔ΒσʔλͷΠϯϙʔτՄೳ
ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 46
TensorRTͷϕϯνϚʔΫ • h#p:/ /proc-cpuinfo.fixstars.com/2018/04/tensorrt-03/ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 47
Jetson TX1/TX2ͷѱ͍ͱ͜Ζ • ඪ४ͷσΟετϦϏϡʔγϣϯ (L4T) ͕ڊେ • Linux͔ͭGUIࡌ͍ͬͯΔ • ϝϞϦ͕ͨ͘͞Μࡌ͍ͬͯΔ
• ͜ΜͳͷΈࠐΈͰ͍ͨ͘ͳ͍… ͔ͳΓؾ͕࣋ͪҤ͑Δ • ͷݕࠪஔͱ͔ʹ࠷ద͔ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 48
ݸਓతʹࢥ͏ͱ͜Ζ • ͬͱখ͍͞ྖҬʹΈࠐΈΤϯδχΞ͚ͷਂֶशͷԠ༻ ͕ଘࡏ͢Δ • த͕Θ͔͍ͬͯΕେنͳSoCͷੈք͔ΒΕΒΕΔ • NVIDIA͞Μ͕ߟ͑ͯͳ͍ྖҬʹ੨͍ւ͕͋Δ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 49
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ Կ͔࣭ʁ ࠐΤϯδχΞͷͨΊͷਂֶश 50