NECのC&Cユーザーフォーラムに行ってきた

2017年11月11日 | Weblog


NECのフォーラムが有楽町でやっているらしく，当日受付で入れるらしかったので見てきました．

パソコンで情報入力して，ID番号出るんだけど，，，後ろのカウンターで名前だけ言うと印刷してくれるんですが，同姓同名とかどうするんだ？とか思った．まぁ，ID番号間違えるより良いんだと思うけど，なんか手間な気もしたが入力パソコンは沢山あったし登録もとてもスムーズだった．



最初に興味あったのが，これ．



なんか色々と聞きたかったんだけど，
聞き方が微妙に悪くて「（何この人？）」みたいな空気になってしまったのだが．．．
「こういう顔認証とかって米国人とか簡単に受け入れるものなのだろうか？
　なんか障壁はないんだろうか？」
という聞き方をしたのだけど，
要するに人種差別とか問題にもなるし，テロ対策っていうと米国人には良いかもしれないけどその他の多国籍な人種にとっては快く思わないんじゃないかな？と思ったのだが．
顔画像は管理側にデータ蓄積されず，客側で持っているからそれ程抵抗は無いのかもしれない．

つぎがこれ，

人の流れを計測する技術．

人数カウントの一番の難しさは個人情報保護的なアレだと思っています．なので，人数カウントってどうやっているんだろうと気になっていました．
以前のつぶやきもしましたが，この話の技術だとおもいます↓

「（これ，どういう整理で人数カウントしているんだろう？）」と思っていましたが，，，
『撮影画像が、システムの記憶装置に保存されず、撮影とほぼ同時に属性情報が生成され、その直後に破棄されているのであれば、個人情報の取得にはあたらないので、個人情報保護法違反の問題は発生しないと考えます』
ということなら良いっぽいんですが，NECが偉いのはちゃんとハードと合わせて商品化してシステム販売しているところ．このエッジサーバ（エッジデバイス）自体にGPU積んで画像認証計算させて，メモリ上で人数フロー計算しているから，HDD上にはデータが残らないそうで．で，このエッジデバイス，手のひらサイズでGPU積んで，無線LANも飛ばせるようだし，，どう考えてもTegra積んだJETSON(NVIDIA)ではないだろうか？　


で，もう一つ聞きたかった話がこれ．


おそらく説明してくれたのが，
このBlackListととして写っている人だと思う．

ハードに興味があってすっかり顔画像認識技術のこと聞くの忘れてしまったんだけど，，，専用FGPAボードで計算しているんだけど，ハーフハイト＆ハーフレングスの小型で，４レーン１スロットしか使っていないけど4K画像を30fpsで処理できるそう．メモリ2GB載っててTDPは25W．NeoFace Accelerator っていうので売り出してた．



で，
ハードの話が続くけど，
スパコンも展示してたので聞いてきました．
存在知ってただけで詳細知らなかったので．．




と，
つぶやきのとおりなんですが，1台170万円から．
CUDAと違ってx86命令がそのまま動くようにコンパイラも提供してくれるのはIntel Xeon Phiと同じような立ち位置．
ロジスティック回帰が1632倍速くなって，K-meansも67倍速くなるそうだが，，GPUでもK-meansも低次元データなら100倍以上速くできると思うぞ，とか思ったり．
ただ，正直汎用性を考えるとコンパイラが賢く速くしてくれて，ハードでベクトル化が効率良くできるとなると，因子分解とかテンソル分解はGPUよりもこっちのベクトル計算機の方が向いているんではないだろうか？と思うのであった．

けど歴史を考えると，元々GPUが出た頃はNVIDIAの人達も提供先の技術がナカナカ見つからないなか，SIMD命令が有効活用できそうな物理シミュレーションの人達に「単精度じゃ使えない」と言われて，画像処理ではあんまり必要無さそうな倍精度演算機を頑張って入れてきて『Tesla』として売り出して来たと思うし，自然言語処理とかの機械学習屋には「メモリ足りない」「自動で速くならないの？」って感じだったのが，深層学習で一躍使われるようになって，一気に「GPUは機械学習に使える！」「倍精度どころか単精度も要らないから半精度演算機作る」っていう流れっぽいので，NECがコレ出すの，控えめに言って5年は遅かったと思うんだよね．


最後は，
個人的な興味として，，，

いや，
なんで興味あるかというと，
就職活動で航空宇宙系を中心に周っていて，ここも受けましたからね．
その時から準天頂衛星システムの話はあって，個人的には就職したらそこの運用にすごい興味持っていたし．
なので，NECさんが頑張っているのを見ると，とてもうれしい気持ちになる．

本当は他にも
・最適輸送の話
・ヘルスケアの話
・マーケティングの話（元筑波大の小山田さんがいて少し話を聞いた（詳しくはICMLの論文を）．しかもその後IBISにも参加されていた）
・正解情報だけから学習して異常検出する話
・プラント故障予測の話（複数センサデータの回帰から相関見てグラフ構造をモデル化して障害検知する話）
・ドライブレコーダのタグ付け技術の話
などなど聞きましたが，1日かけて全部聞いて回っても良さそうな規模感と完成度でした．

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