オンチップ学習に対応したエンドポイントAI IP「SAMACT®」について、PoC（概念実証）向けのPythonライブラリ「PySAMACT」を公開しました。

SAMACTは、SNN（スパイキングニューラルネットワーク）をベースとしたアーキテクチャを採用しており、スパイク（パルス）による情報伝達により演算のスパース化を実現します。
これにより、乗算器を用いない構成が可能となり、エンドポイントAI向けハードウェアにおいて低消費電力の観点で優位性があります。PySAMACTは、そのハードウェア挙動への忠実性を最優先としたPythonライブラリです。

固定小数点演算やビット幅制約、Saturation／Clippingなどの特性を再現し、RTL実装前の数値シミュレータとして位置づけられています。Python／NumPyベースの構成により、研究・検証環境へ容易に導入可能です。

今回公開した PySAMACT は、SAMACTの演算仕様をPython環境で再現したPoC向けライブラリです。これにより、ハードウェア実装前の段階から、エンドポイントAIとしての特性評価やユースケース検討を行うことが可能になります。

エンドポイントAIに関する研究・開発や導入をご検討中の企業・研究機関の皆様に、有用な情報としてご参照いただけます。

PySAMACTの設計思想やサンプルシナリオ、想定ユースケースについては、Qiita 記事にてご紹介しています。ぜひご参照ください。
▶ Qiita記事（詳細はこちら）
https://qiita.com/nhnhnh/items/243d9adbd4e79c44ca29

👉弊社によるPoC支援について
「自社データで試してみたいが、社内にリソースがない」「まず動作イメージを掴みたい」といったご要望にお応えするため、お客様からデータをご提供いただき、弊社がPoCを実施するご支援も承っています。
👉お問い合わせフォーム