現在市場のトレンドとなっているGPUによる高速化の概要やマルチコアのメリットを紹介。エッジコンピューティングに求められている要件を整理した上で、貴社が求める「高速エッジコンピューティングに本当に必要なハードウェア」のイメージを共有。最後に実際のプログラミングを通して、今日から使える開発知識へと還元します。

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低消費電力でハイパフォーマンスを実現する
エッジコンピューティング入門
ET＆IoT展 2019 内
APSハンズオン・ワークショップ
インスケイプ株式会社 開発局 - 青柳 信吾
座学 セッション
- 1時間 -

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本日のアジェンダ
実際のプログラミングを体得
組み込み×マルチコア開発入門。
SONY SPRESENSE
“Not-GPU”の高速化技法の詳解。
エッジ・コンピューティングを極める
ハードウェア・アーキテクチャの基礎。
ソフトウェアを高速に実行するため、
必要となるハードウェアを学ぶ。
画像/音声解析を高速処理する、
Cortex-M4x6コアの特徴とは！
はじめてのマルチコア、
プログラムを高速化する。

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エッジ・コンピューティングを極めるための
ハードウェア・アーキテクチャの基礎。
座学 （前半）

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GPUってなんだろう（2/2）
Graphic-Processing-Unit
オブジェクト光源
モデルデータ
中間結果
中間結果
出力画像
微細な値を計測できる演算器
大容量のローカルメモリ
光の強さ
光の角度
光の集約
積和演算

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【ちょっと一息】 少し肩の力を抜きつつ…
畳み込み演算（コンボリューション）
CNN（コンボリューション・ニューラル・ネットワーク）は
画像解析を学ぶ上で欠かすことのできないネットワークです。
補足スライド
プーリング ソフトマックスコンボリューション プーリング ソフトマックス
コンボリューション
入力近辺の複数のピクセル、チャ
ネルを統合して代表値を生成。
プーリング
複数の値を入力として、最大値や
平均値（算術など）を選出。
ソフトマックス
確率データなど、合計値が100%
となるように正規化する。
300
250
100
50
150
150
0.30
0.25
0.10
0.05
0.15
0.15
合計 1.00(100%)

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ほとんど組み込みデバイスのレガシーコードはCPU向けに書かれているため、
「類似した演算ユニット（サブCPUコア）」 は 「移植しやすい」 というメリットがある。
CPU が得意なこと（2/2）
GPU/NPUとCPUを比較する
処理
1
CPU
すべて開発では、最初に「極力シンプル」な構造を実装する。
「2020年に作るコードも、最初はシングルコアを目指す。」
「オープンソース」を開発に取り入れたい。
大注目の「ラピッドプロトタイピング」 も 「マルチへの移行」 が鍵。
シングル・コア用に開発されたプログラムを、
「マルチコア・プログラミングへと統合、移植する方法」 × 「さらに高速化する方法」を知ることは、
最高の製品をリリースするための秘訣です。
CPU CPU CPU
NIC
処理
A
処理
B
処理
2
CPU CPU

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CPU が得意なこと（1/2）
GPU/NPUとCPUを比較する
機械・自走機・ロボットの姿勢制御では逆関数が頻繁に実行されます。
例えば、逆三角関数は、センサーから採取したXYZ値 から 機体や構造部の角度を算出するため
頻繁に利用される処理です。実のところ、関数内部では非常に多くの浮動小数点演算が実行されています。
＜ 三角関数 [順方向] は、角度入力を元に、機体や構造部の移動量を算出します。 ＞
補足スライド
θ
計測値
https://github.com/lattera/glibc/
blob/master/sysdeps/ieee754/ldbl-128/e_acosl.c
角度

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座学前半 の まとめ
GPU / NPU 注目されている理由 と 実際
• 「学習フェーズ」 のパラメータの微調整には、GPUが不可欠。
• 秘訣は、「並列処理」 と 「メモリの有効活用」。
• GPU/NPUにも弱点がある。
AIの推論処理は、それほどの演算量ではない。
マルチコア「CPU」を採用する理由と、選ぶコツ
• 既存の開発資産を活かせるのが、CPU/FPU。
• 組み込み/IoTには、浮動小数点演算が多い（FPUが必須）。
• 単なるCPUコアの複数搭載品でなく、電源・メモリ設計が重要。
SPRESENSE™

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SONY SPRESENSE
“Not-GPU”の高速化技法の詳解。
座学 （後半）

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ET＆IoT展 2019 内
APSハンズオン・ワークショップ
インスケイプ株式会社 開発局 - 青柳 信吾
実習 セッション
- 1時間 -
低消費電力でハイパフォーマンスを実現する
エッジコンピューティング入門

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本日体験できる開発環境（1）
マルチコア・プログラミングを
体験するための機材
正面プロジェクタにて
デモンストレーション致します。

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本日体験いただく開発環境（3）
ハンズオン終了後に開発環境を利用するには。
ご自宅でも手順をお試しいただけるよう、Windows PC上へ開発環境を構築する手順を公開しております。

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シングルコア vs マルチコア
カメラ撮影 ＆ LCD表示。
サンプルプログラム
aps_camera_asmp
(DISABLE_DUALBUFFERING)
画像変換
（YUV形式→RGB形式）
フレームバッファ
表示用バッファ
フレームバッファ
カメラで撮影
（YUV形式）
表示用バッファ
LCDへ表示
（RGB形式）

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マルチコアを活用した
高速化の手順（1/3）
参考として機能リストを添付いたします。ご自宅・職場へお戻りの後、ソースコードとセットでご活用ください。
【対応するソースコード】
関数名 機能
camera_prepare SPRESENSE™ Camera Boardを初期化します（YUV形式・ストリーム出力）。
alloc_buffer SPRESENSE™ Camera Boardから出力されたデータのバッファの予約します。
free_buffer SPRESENSE™ Camera Boardが利用していたバッファを解放します。
apsamp_camera_init 本アプリケーションに必要な撮影機能をすべて初期化します。
apsamp_camera_fini 本アプリケーションが利用していた撮影機能をすべて解放し、未使用状態にします。
apsamp_capdata_lock Camera Boardのバッファへの変更を抑制し、CPUから操作できるようにロックします。
apsamp_capdata_release Camera Boardのバッファへの変更を許可し、Camera Boardへのデータ格納を許可します。
apsamp_main_yuv2rgb YUV形式の画像をRGB565形式の画像へと変換します。
apsamp_nximage_image RGB565形式のデータをLCDへ出力します。
apsamp_nximage_initialize アプリケーションに依存するLCD機能を設定します。

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続きは会場にて。ご期待ください。