R-Car DNN Simulator

深層学習モデルのR-Car向けプログラムに対する高速シミュレータ

深層学習の推論処理は多大な計算量とメモリ使用量を必要とします。R-Carのような車載SoC上でリアルタイム処理を行うために、演算を効率化する必要があります。この効率化の１つとして、深層学習モデルの重みなどのパラメータを量子化（整数演算に変換）した上で使用しています。整数演算することにより、お客様のニューラルネットワークモデルと、実際のハードウエアの出力とで、認識結果に若干の差分が発生します。お客様はハードウェアのご用意が無くても、R-Car DNN Simulatorを使って、認識結果の差分を確認することができます。また従来までの命令セットシミュレータ(ISS)とは異なり、H/W命令毎の再現を行わず、出力データのみの再現を行っているため、ISSに対して約10倍高速に動作し、大量の画像に対する精度評価に用いることができます。さらに、レイヤー毎の出力を確認できるので、精度向上を目的としたデバッグ等にも用いることができます。