＜ご参考資料＞2017年1月24日に、米国で投稿された資料の抄訳です。
インテルと、通信機器・システム大手のZTEは、ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）で新たなベンチマークを達成しました。インターネット検索や人工知能（AI）に関連する企業では、画像検索や画像マッチングなどに活用されるディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク技術の進展が図られています。
ZTE Wireless Institute バイスプレジデントのデュアン・シァンヤン（Duan Xiangyang）氏は「ZTEの5G Systemが目指す重要なゴールの一つとして、顔を画像として認識するといった認知機能の実現があります。ディープラーニングによってモバイルのエッジ・コンピューティング・システムでもこのような認識機能が可能になることから、ディープラーニングは非常に重要な技術です。このため、ZTEでは5G Systemのさらなるスマート化に取り組んでいます」と述べています。
中国の南京で行われた今回のテストでは、ZTEのエンジニアが、インテルのミッドレンジ製品であるArria® 10 FPGAを用いて、CNNアルゴリズムをベースとするクラウド推論アプリケーションを稼働させました。
ZTEは、毎秒1,000画像以上の顔認識処理を行っただけでなく、同社のカスタム・トポロジーの「理論高精度」と呼ばれる項目で新記録を達成しました。インテルのArria® 10 FPGAは、精度を維持しながら、デザイン性能を10倍以上、大幅に向上させました。
Arria® 10 FPGAは115万の論理素子を備え、最大1.5テラフロップス（TFLOPs）の単精度浮動小数点演算性能、毎秒1テラビットの高速接続を提供します。
Arria® 10 FPGAファミリーからハイエンドのインテルのStratix® 10 FPGAファミリーへと、ディープラーニングのデザインをシームレスに移行でき、また、ユーザーは最大9倍のパフォーマンス向上を享受できます。
さらにZTE Wireless Instituteのチームは、パフォーマンスの向上だけでなく、OpenCLプログラミング言語を使用して、設計時間も短縮しました。
ZTE Wireless Instituteのチーフエンジニアであるシオン・シァン・クイ（Xiong Xian Kui）氏は「インテルのリファレンス・デザインに加え、FPGAプログラミング用のインテル® SDK for OpenCLを使用したことにより、開発時間を大幅に短縮できました。達成したベンチマーク結果を喜ばしく思うとともに、インテル プログラマブル・ソリューションズ事業本部のサポートに感謝します」と述べています。
The benchmark was achieved on a server holding 4S Intel Xeon E5-2670v3 processors running at 2.30GHz, 128GB DDR4; Intel PSG Arria 10 FPGA Development Kit with one 10AGX115 FPGA, 4GB DDR4 SODIMM, Intel Quartus Prime and OpenCL SDK v16.1.