広島大学 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所、ザイリンクス Alveo アクセラレータカードで医療画像診断支援の迅速化を実現
推論器にハードウェア アクセラレーションを実装し、 大腸内視鏡動画像の高速推論を実現.
アダプティブ/インテリジェント コンピューティングのリーダーであるザイリンクス社 (本社 : 米国カリフォルニア州サンノゼ、NASDAQ : XLNX) は 2020 年 7 月 14 日 (日本時間)、広島大学 (大学本部 : 広島県東広島市、学長 : 越智 光夫) が開発した迅速な医療診断を可能にするための推論器に、ザイリンクスの Alveo アクセラレータ カードが採用されたことを発表した。広島大学はこの推論器にハードウェア アクセラレーションを実装し、大腸内視鏡動画像の高速推論を実現することで、医療現場での迅速な診断を支援する。
広島大学 ナノデバイス・バイオ融合科学研究所は、CNN (畳み込みニューラルネットワーク) により大腸内視鏡動画像から特徴点を抽出し、推論用 AlexNet IP から出力結果を SVM (サポート ベクター マシン) 識別器で病変識別するフローを Alveo アクセラレータ カードに実装することで演算処理時間を短縮し、動画像の高速推論を可能にする。
同研究所の小出 哲士 准教授は、次のように述べている。「Alveo を採用したことで、今まで汎用 CPU だけでは達成できなかった AI による高速な推論が可能になり、医療画像の診断支援に向けたシステムの高速化の研究を発展させることができました」
ザイリンクスの 16nm UltraScale+ FPGA をベースに構築された Alveo アクセラレータ カードは、機械学習の推論やデータベース検索/分析などの一般的なワークロードに対して CPU の最大 90 倍の性能を提供するとともに、ハードウェアを変更することなくあらゆるワークロードを加速することができる。
また、現在は、クラウドまたはオンプレミスでの使用に限られている推論器を、Zynq® UltraScale+ MPSoC に同じ IP コアを実装することにより、将来的には大腸内視鏡自体に組み込むことが可能になり、低レイテンシーおよびリアルタイム性を持つ大腸内視鏡の開発が可能になる。
- ザイリンクスの Alveo U250アクセラレータ カードを使用した推論器の特徴
- 量子化 Caffe モデル上に AlexNet IP を用いて高速推論を実装
- Alveo アクセラレータ カードに SVM 実装が完了し、デモ実行が可能に
実装したサーバーの CPU と Alveo アクセラレータ カードの構成を Zynq UltraScale+MPSoC デバイスへ実装することにより、エッジ向けソリューションへも適応可能に
医療機器メーカーに対するこの推論器のデモはすでに実施可能であり、ザイリンクスのパートナー プログラム メンバーによるサンプル デモでは、以下の数値を記録している。
- Alveo U250: デモ機推論性能値 480fps *
- ZCU102 評価ボード: デモ機推論性能値 112fps *
また、各医療機器メーカーの量子化モデルやカスタム ネットワーク環境に応じたデザイン サービスを提供することができ、製品の市場化までに変動するニューラル ネットワークやカスタム モデルに対しても適応可能である。
ザイリンクスの産業/ビジョン/医療機器マーケット担当ディレクターであるチタン・コーナ (Chetan Khona)は、次のように述べている。「ザイリンクスのテクノロジーが、高度医療保障社会に向けての予防医学やユビキタス病気早期診断を実現する研究に貢献できることをうれしく思います」
広島大学では今後、医療機器メーカーとの協力により大学病院やクリニックへ実証実験を提案することで、推論器の医療認定の加速化を図っていく。
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