こんな課題はありませんか？
こんな課題は
ありませんか？
デバイスに最適な
AIモデルを作りたい
デバイスへの実装に
不安がある
デバイスにデプロイしたが
速度が出ない
豊富なエッジデバイス実装の実績で
お客さまの課題に合わせてご提案します
豊富なエッジデバイス実装の
実績でお客さまの課題に
合わせてご提案します
目的に合わせて要件定義から
トータルでサポート
お客さまの要件をヒアリングし、現状の推論処理のプロファイリングを実施。求められるレイテンシや精度性能を整理した上で最適なモデルの要件を定義します。必ずしもエッジで行う必要がない場合は、クラウドとの分担も考慮します。
重要な観点と実施作業 エッジAIでの要件定義で
重要な観点と実施作業
現状の
推論処理時間を
プロファイリング
求められる
レイテンシ/FPS
の定義
求められる
精度性能の定義
モデルのデプロイ/
アップデート方法
検討
エッジとクラウド
の分担を定義
デバイスごとへの実装に苦労する…
搭載したいエッジ環境に
適切なモデルの最適化
お客さまからモデルファイルや作成コードをいただき、候補となるエッジデバイス用にモデルの変換・最適化、評価を行います。モデルファイルがない場合は、要求精度や速度を満たすモデルを弊社で開発することも可能です。
モデルのご用意
または弊社での開発
候補デバイス向けに変換・最適化
要求推論速度の
評価を実施
実績がございます
- NPU
Myriad X、Edge TPU、Hailo、Ambarella
- CPU
Raspberry Pi、NXP i.MX RT
- FPGA
Arria10/SoC、Zynq Ultrascale+ MPSoC
- GPU
NVIDIA Jetsonシリーズ
- スマートフォン
iPhone、iPad、Android、SNPE
- 完成品タイプ
AITRIOS™対応機種（IMX500搭載）
Jetson AGX Orin搭載機種
Hailo-8搭載機種
目的のデバイスにのらない…
現状の実装内容を見直し
モデルを軽量化・小型化
作成されたモデルや入出力データ、学習コード等をいただき、モデルを小さくするための方法をご提案します。 軽量化・小型化のためには、エッジデバイス毎の開発ツールを用いた最適化の他に、モデルの枝刈りや量子化を個別適用など様々な手法があり、お客様に最適な手法をご提案します。
代表的な5つの手法 モデルを軽量化・小型化
するための代表的な5つの手法
経験豊富なエンジニアが、開発ツールを適切に使いこなし、
性能を最大限引き出します
軽量化を図ります
テンソルのデータ型を変換します
小さなモデルを学習することで高い精度を実現
軽量化を図ります
アーキテクチャに変更
エッジAIの活用事例
蒸留を用いた軽量モデルの学習
業種：製造業
課題：工場の異常検知タスクにおいて、エッジ化を推進するために軽量でより精度の優れたモデルが必要だった
量子化/TensorRT化によるモデルの高速化
業種：小売業
課題：顧客商品検出モデルでは、大量に画像を処理するため処理時間が課題であった
アラヤは、メーカーやIT企業、商社の方々とのパートナーシップなど、
豊富なご支援実績がございます
※50音順に掲載
