AIに最適な量子化値を割り当てる低ビット量子化技術を開発

摘要

国立研究開発法人新エネルギー•産業技術総合開発機構(NEDO)と沖電気工業株式会社は、AIの学習時に量子化値を最適に割り当てる低ビット量子ィ匕技術「LCQ(Learnable Companding Quantization)」を開発したことを発表した。NEDOと沖電気工業は、音声符号化分野でよく扱われる非線形量子化技術を応用し、ディープニューラルネットワーク(DNN)の学習での量子化値を柔軟に割り当てることに成功した。本技術は、DNNの性能をはかる指標とされる画像認識で、高精度モデルを32ビットから2ビットへと16分の1に圧縮した場合、先行技術では認識精度に約3%の劣化が生じるのに対し、LCQを適用することでこれを世界トップクラスの1.7%と非常に小さく抑えることに成功しており、エッジ領域での演算負荷低減を実現するとしている。