Efinix　EdgeTech+2025でAIフレームワークを解説

　登壇したEfinix VP sales & developmentの中西氏によって，AIとFPGAを取り巻く現在の状況を概説した後，Efinixが提供している2種のAIフレームワークが紹介された．

　TinyMLは軽量なAI処理向けのAIフレームワークであり，30,000ロジックセル程度で実装できる．
　GitHubから取得してすぐに使えるうえ，Efinix製のTi60F225開発ボードですぐに試せるビットストームも提供されている．
　アーキテクチャとしては，最高300MHzで動くRISC-Vからアクセラレータをキックすることで，TensorFlow Lite for Micro libraryに対応したAI処理を実行できる．
　500mW以下の消費電力で動き，Titaniumファミリを使ってスマートゴーグルで使用された例がある．

　ハイパフォーマンス型のNPUエンジンであり，高性能かつ高効率なフレームワークである．
　Tensorflow，Pytorch，Caffe，ONNXといった主要なAI開発用フレームワークに対応している．
　スケーラブルなアクセラレータは1～8個のCNNユニットで構成でき，8個の場合に2TOPS相当の演算性能を持つ．1個のリソース使用量は35Kロジックエレメント，1Mbit RAM，80個のDSPとなっている．
　16nm Titanium Ti180を使ったインテリジェントカメラなどで利用実績があり，リアルタイム欠陥検出およびセグメンテーションなどにおいて99%の認識精度を達成できる．