AI EdgeハードウェアMeetup in 福岡やりました!
7/10(水) に LINE fukuokaさんの会場をお借りして、「AI EdgeハードウェアMeetup」をやりました!
本記事では、そのイベントの振り返ってみたいと思います。
参加者の皆さまありがとうございました!
セッション1:「TensorFlow Quantization Tour」
私の発表になります。
TensorFlow LiteによりQuantization(量子化)の話をしました。
何名の方は、量子化ということを初めて聞かれた方もいらっしゃいました。
もしかしたら、基礎的な部分は端折っていたので分かりづらかったかもしれません。
更に次の日には、Google ML Summitが開催され、OPTiMさんのブログにもアップされてます。
セッション2:「Jetson Nano + Coral USBでつくるセルフレジ」 田原さん
着々と進化を続けるセルフレジ。
MacBook ProからNVIDIAのJetson Nanoと GoogleのEdge TPU(USB Accelerator)に変わったのは勢いがある両社のハードウェアの進化は凄いなと改めて感じました。
ちなみに、Jetson Nanoを田原さんに勧めたのは 私です(^^)v
今回、資料には追記されておりますが、発表していただいた後に複数モデルをEdge TPUで行う場合の課題に対して有識者からリプがあり、なんか解決できそうな動きが出ております!!!
こういった刺激ってとても素敵だなと思います。
Raspberry Pi 4も発表され、Jetson Nanoよりラズパイ4を早く試したいと言っておられました。
Q&Aでも質問出てたのですが、ハードウェアコストを考えると2万円内を意識しているとのこと。
セッション3:「FPGA入門」きしださん
手書きの回路図が心をくすぐる資料となっております。
FPGA構成となっているLUT(LookUp-Table)やFPGAの利点、開発の課題(書くのが面倒なことや書くのが面倒なこと、デバッグやテストなど地獄)なことを分かりやすく紹介いただきました。
この次のセッションに向けて準備万端にしてくれて本当にありがたかったです。
セッション4:「LUT-Networkの紹介 ~Edge環境でリアルタイムAIの可能性を探る」渕上竜司@Ryuz88 さん
FPGAの性能を最大限に引き出す!
リアルタイムAIがここにありました!
参加者の中で理解できた人はどのくらいいらっしゃるのでしょうか?
ハードウェアや私はすごく聞いてて面白かったです。
LUTに着目した考え方でできちゃったニューラルネット、今回AutoEncoderでも出来ており技術の幅の広さを感じました。
「LUT-Network」というか渕上さんが描くリアルタイムコンピューティングに目が離せません!
LT枠:「機械学習用中間表現 MLIR のはなし」@nagachikaさん
Googleが発表した MLIR(Multi-Level Instermediate Representation)の概要についてのお話です。
ひとえに TensorFlowのエコシステムをうまく使うために生まれた中間表現といって過言ではないと思います。(たぶん)
今回はさらっと概要だけ流して、本ちゃんはなんと!今週ですよ!奥さん!
時間がある方はぜひ参加しましょう!
LT枠:「AIxラジコン最近の動向」@kouki_tanakさん
ハードウェア アツいですよね!特にみんな大好き?ラジコンですよ!!!
これから夏休みに入るので、私もラジコン作りたいと思います!!!
みんなも一緒にラジコンやろう!
感想
今回、初めてハードウェアMeetupを開催させていただきました。
福岡って凄い人がいっぱい居るんだなというのを実感していたので、個人的にお話して欲しい方々にお願いして、みなさん快諾していただいて本当にありがとうございました。
その反動もあってか、人数は集まらなかったらどうしようとかすごく不安に思ってました。
毎日毎時間 connpass見てました。
当日も腹痛かったです。
しかし、20数名の方が来ていただいて、Q&Aもあり個人的には成功したんじゃないかなと思ってます!
主催者としては、ドキドキハラハラだったのですが、こうやってプライベートの時間であっても自分が興味あるイベントで集まれる機会があったほうが良いと思うので、また冬に開催したいと思います!!!
平日か土日祝かまだ悩み中ではありますが、connpass上で公開したいと思いますので、次回に発表していただける方はご連絡ください!!!
最後に、今回会場を貸してくださった LINE fukuokaさんありがとうございました!
次もやりますよーーー!!!