リアルタイム低電力深層学習適用による革新的な動画像圧縮システム
| 体系的番号 |
JPMJPR19M5 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR19M5 |
研究代表者 |
孫 鶴鳴 早稲田大学, 理工学術院総合研究所, 次席研究員(研究院講師)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019 – 2022
|
| 概要 | 動画像圧縮率向上のため、深層学習が検討され、既存の圧縮標準(HEVC)を凌駕することが期待されています。一方、実用化の観点から汎用的なGPUによる処理はリアルタイムコーディングを達成できません。そこで、本研究は深層学習ベースの動画像圧縮専用のFPGA/ASICハードウェアアクセラレータを開発し、アルゴリズム、アーキテクチャ連携により圧縮率、スループット、電力効率を最大化するシステムを実現します。
|
|---|
| 研究領域 | 革新的コンピューティング技術の開拓 |
|---|
