Rakuten20181027
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- 2. 2 自己紹介
- 3. 自己紹介 夏谷実 株式会社パソナテック 株式会社パソナテック IoEソリューション事業部 TFUG KANSAI 趣味：読書 最近は半導体関連の仕事が多い FPGAが好き プログラミングも好き 好きな言語 C, Tcl/Tk, Common Lisp, Scheme(Gauche), Python, F#, Rust Deep Learningも好き 3
- 6. 組込プログラマーとして H8 プロセッサのデバッガ作成 Load, Run, Break 6 デバッガ PC INT ①BPを内部割り込み 命令に書き換える デバッガ PC ②BPにPCが到達す ると、内部割り込みを 発生してデバッガへ 制御を移す。 デバッガ PC ③デバッガから元のプロ グラムに戻るときは、BP の続きから実行できるよ うにPCを設定する。 変数の表示、レ ジスタの書き換え 書き換えた命令は元に戻 す レジスタの状態を保存 レジスタの状態を復元 INTINT
- 10. パタヘネとの出会い 10 パターソン先生とヘネシー先生によって書かれ たコンピュータアーキテクチャの教科書。 サブタイトル「ハードウェアとソフトウェアのインタ フェース」の通り、プログラマから見たCPUの動 きがわかりやすく書いてありました。 ここから一気にデジタル回路に興味を持ちます。 MIPSで使用されているパイプライン キャッシュの仕組み デイビッド A パターソン; ジョン Ｌ ヘネシー. コンピュータの構成と設計 第5版 上下 Kindle 版. 日経BP社（2014年） 日経BP社（1999）
- 13. FPGAエンジニア 13 FPGA FPGAは中身が書き換えられる半導体。 自由にデジタル回路が記述できます。 PCIデバイス設計入門 p142 写真D CQ出版（2000） PCIのコネクタにFPGAが直結しているだけのボード。 このFPGAに好きな回路を入れられる。 ・俺俺プロセッサ ・ベクトル計算アクセラレータ ・他デバイスのエミュレート （ベンダーID：8086にするとIntel製品と認識される） ・送受信のバッファが1024バイト持った拡張シリアル ポートx4ch搭載ボード 昔のPCIバスのコネクタ 好きなビット幅で好きな演算を好きな順番で入れられるため、Deep Learningのアクセ ラレータとしても注目されています。
- 14. 当時面白かった本 14 CPUの創りかた 毎日コミュニケーションズ (2003) Design and Evolution of C++ Addison-Wesley Professional(1994) 表紙に騙されてはいけない。 プロセッサの本質と、実際にボー ド上で動かすことについて一番良 い本。 当時のメイン言語がC++だったの で、いろいろ読んでいくうちにプロ グラミング言語の仕組みに興味 を持つようになった
- 15. Amazonショック 洋書が通常のレートで買える。一ヶ月で届く！ 15 技術書の大人買い 特定のキーワードで本を検索し、上から順番にカートに入れて行く この時、人生を変える本その2に出会います。 あまぞん SystemC コンピュータ SystemC: From the Ground Up SystemC: Primer System Design with SystemC ★★★★☆ ★★★☆☆ ★★★★★
- 16. Lispとの出会い 16 ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち オーム社 (2005) Structure and Interpretation of Computer Programs The MIT Press; second版 (1996） プログラミングってめっちゃ面白い！ メタプログラミン グ、遅延評価、 仮想マシーン等
- 17. ベンチャー企業の設立 17 超高速のFPGAボードを作ってました。 超高速の場合、デジタル回路ではなくアナログ回路の知識が必要。 高速メモリI/F、高速シリアル通信などを動かしてました。 High Speed Digital Design: A Handbook of Black Magic Prentice Hall(1993) Higher Order Perl Morgan Kaufmann; 1 版 (2005/3/28) Lisperは面白いこといっぱい知って るから、俺たちもPerlでやろうぜ
- 18. 体調を壊す 会社立ち上げ時は、いくらでも仕事があっ て、モチベーションが高いからいくらでも 仕事ができる。 体調を壊す 3ヶ月くらいはベッドでごろごろ 社会復帰まで1年 18 今度こそ普通のプログラマになろう！
- 19. 普通のプログラマとして なんとTcl/Tkでお給料がもらえる Python, C++も書く 電源のショートとか、部品が入手できないとか悩まなくて良い。 業務内容はComputer Vision 残業0 19 Multiple View Geometry in Computer Vision Cambridge University Press(2004) これなら分かる応用数学教室 ―最小二乗法からウェーブレットまで 共立出版（2003） このときに、行列 とか統計を再学 習できたのが後 に効いてくる
- 20. Tclの魅力 20 if {$a < 0} { set a 0 } 全てが文字列のリスト If はコマンド（関数呼び出しと同じ） 最初がコマンドで、残りが引数。 Lispに近い構造 return にオプションを渡すことができ、オプションによっ て「呼び出し元」の制御を行う事ができます。例えば、 return に -code break の引数をつけると、関数から戻ると 同時に呼び出し元のループも抜け出します。 upvar, uplevelを使うことで、呼び出し元の変数を直接書き 換えることができる。
- 21. Tclお勧め本 21 Tcl and the Tk Toolkit Addison-Wesley Professional（2009） 楽しい時間は続かない
- 22. 普通のプログラマとして 会社がつぶれかける 今月の給料は払えません、来月の給料も無理で す。○月○日にまとめて払います（社長） 再び無職へ しょうが無いのでハードウェアの世界に戻る 昔FPGAをやっていた時の引き合いでパソナテ ックへ入社 22
- 23. ハードウェアエンジニアとして再び 画像処理の半導体開発に関わる アルゴリズムや実装は手慣れた物なので、そこ は苦労しなかった。 画像処理ではDeep Learningすごいという 話が広まる。 やってみる Deep Learningへようこそ 23
- 24. 24 お客様の悩み
- 25. 25 組込みDL分野における課題 この組込機器で どうやってDL 動かそう？ ツールの課題 ・価格が高い ・利用したいNNがサポートされていない ・ブラックボックスであり、自らカスタマイズできない ボードの課題 ・ツールが使いたいCPUをサポートされていない ・ファイルシステムやメモリ管理が特別 ・センサーが特殊 人材の課題 ・Deep Learning, Python, 組込みC, ボードに精通したメンバーが不足している ・DLがわからない社内の組込み人材を有効活用していきたい 経験者0からのスタート
- 27. 27 コミュニティへの参加
- 29. 29 フレームワークの開発
- 32. ラズベリーパイで物体検出動作 32 3000円くらいの組込ボードでDeep Learningが動作する。 ARM CPUのみで動作する。 YOLOによる物体検出 （コキュートスの出力） Raspberry Pi 3 Model B 一度PythonからC言語に変換すれば、そこからはPython人材が 不要になると考えた。実際はそんな上手い話は無かったが、こ の取り組みが後から効いてきた。 https://ja.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/person.jpg
- 33. 33 チームビルディング
- 34. Deep Learningに必要な知識 34 統計 行列 微積分 英語論文 Python TensorFlow/Caffe 可視化ツール 製品化組込 従来手法 画像処理 組込プログラミング スケジュール管理 リソース管理 顧客折衝 データ加工 データアノテーション アカデミックな知識 業務知識 PM コーディング能力 この広い範囲の知識をどのようにして身につけるかという課題
- 37. チームビルディング 50代の役割 PM（顧客の折衝、各種管理） DL基礎の部分（数学、英語） 業務知識 中長期的な課題（違うジャンルの調査など） 20代、30代 コーディング アノテーション とりあえずやる 短期的な課題（新しいNN、フレームワーク等） 37
- 39. 39 コミュニティの構築
- 42. 開発メンバーは業務時間を使って受講 42 https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng CouresaのMachine Learningコース スタンフォード大学の授業をオンラインで受講できる。 Deep Learningのコースと違うので注意 Octaveで機械学習のアルゴリズムを実装する。 テストに合格しないと先に進めない 全てのテストとプログラミングが終了する と認定証が出る。履歴書に書ける。 機械学習の本を10冊以上読んで 良く分からなかった事がこの講義 で分かるようになりました。 本当にお勧めします。
- 44. コミュニティの構築 44 弊社大阪支店で年に数回行う大規模イベント 毎回100名超え 8/25 モルフォ様、Xilinx様、Google様、オプティム様 にご登壇いただきました。 TensorFlow Users Group KANSAIの立上げ 不定期でハンズオン、ハードウェア勉強回等の開催 9/21 TFUG KANSAI Meetup 2018 - 最新RNNや囲碁AIの話題などTFUG KANSAI Meetup 2018 弊社の発表トピックとして、自社開発のフレームワークによる事例が大好評 他にも、福岡、京都等で、各種勉強会を開催中
- 45. 45 2018年の取り組み
- 46. 基礎研修 組込みDL体験コース 46 DeepLearning用PC 実機システム 初期設定 - OS/driver/library install - NeuralNetwork Platform install - Training Data Set install NeuralNetwork動作確認 DeepLearningによる学習 学習後のNeuralNetwork動作確認 性能測定 NeuralNetworkの構成変更 変換処理 Cプログラム 学習済み 重みデータ 動作確認と性能測定 描画制御（枠付けなど） カメラモジュール制御 tiny-yoloへの動画入力 demo demo demo LAB LAB Raspberry Pi 3 camera 初期設定 - OS/driver/library install ディープラーニング体験用の演習付き１日コース Raspberry Pi上で学習済ニューラルネットワ ークの動作を確認 アジェンダ 【講義】 はじめに ディープラーニングとは ニューラルネットワークの種類 【デモ】tiny-YOLOの動作 ディープラーニングの学習 【デモ】tiny-YOLOの学習の実行 ディープラーニングの性能評価の指標 ディープラーニングの組込みシステムへの実 装 【演習】 Raspberry Piでのtiny-YOLOの実装と動作 確認 1日で駆け足で、ラズベリーパイで DLが動くところまで体験できます。
- 47. 基礎研修 組込みDL実践コース 47 10日間ディープラーニング実践コース GCPを利用したクラウドGPUで、Darknetによ るTiny-YOLOの学習を実施、その後組込み 変換とラズパイへの組込み最適化を体験 ディープラーニング業務に必要な作業工程 を一週間で一通り実施する演習主体のコー ス 演習後にフォローアップセミナーを実施し、 受講者の疑問の解消、デモシステムの完成 をサポートします DeepLearning用PC 実機システム 初期設定 - OS/driver/library install - NeuralNetwork Platform install - Training Data Set install NeuralNetwork動作確認 DeepLearningによる学習 学習後のNeuralNetwork動作確認 性能測定 NeuralNetworkの構成変更 変換処理 Cプログラム 学習済み 重みデータ 動作確認と性能測定 描画制御（枠付けなど） カメラモジュール制御 tiny-yoloへの動画入力 LAB Raspberry Pi 3 camera 初期設定 - OS/driver/library install DL体験コース tiny-yoloデモシステム開発 （演習主体） フォローアップセミナー (Q&A + デモシステム完成) DL実践コース (5日間程度) (5日間程度) 2週間かけて、自力で組込向けDLの 実装ができるようになります。
- 48. AIトレーニングコース開発 48 組込DL 体験コース 組込DL 実践コース Advance コース ARM NEON 実装コース FPGA 実装コース DSP 実装コース Segmentation 実装コース 異常検出 実装コース LSTM 実装コース ←実装プラットフォーム ←応用アプリケーション Python 体験コース Python データ処理コース Deep Learning 実践コース 済 済
Editor's Notes
- テンサーフローユーザーグループ関西 パソナテック公認キャラ