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Nvidiaの研究チームは、消費電力5ミリワット以下で人間の顔を1ミリ秒未満で検出できる常時稼働型ビジョンシステムを開発しました。電気技術者のBen Keller氏が2月18日、サンフランシスコで開催されたIEEE ISSCCで発表しました。
従来のビジョン処理には約10ワットが必要とされていましたが、常時稼働には消費電力が大きすぎるという課題がありました。今回のSoCは60fpsのフレームレートで動作しながら、消費電力を約2000分の1に抑えることに成功しています。
中核技術は「Alpha-Vision」と呼ばれる常時低消費電力アクセラレータです。深層学習アクセラレータ、小型CPU、データ近傍演算サブシステムで構成され、16.7ミリ秒ごとに画像を更新しますが、実際に電力を消費するのは全体のわずか5%の時間です。
電力効率の鍵は「Race to Sleep」と呼ばれるアプローチです。顔認識に必要なデータを2MBのSRAMにローカル保存し、787マイクロ秒で検出処理を完了した後、即座にSRAMを低電力スリープモードに移行させることで、メモリリーク電力を最小限に抑えています。
応用先としては、ノートPCのディスプレイをユーザーの離席時に自動消灯しパスワード不要で復帰する機能や、自動運転車・ドローン・ロボットへの常時ビジョン搭載が想定されています。消費者向けデバイスの省電力化に大きく貢献する可能性があります。