东芝的深度学习:提高成品率,向车载芯片内置化发展

2016-10-210阅读0

  东芝2016年10月18日召开技术战略发布会,并在其他房间开辟了介绍该公司技术的场所(参阅本站报道,图1)。在此次展示的技术中,好几项都应用了近来备受关注、推动着人工智能(AI)技术发展的深度学习。

  

图1 介绍并演示重点技术的会场

  其中之一是为改善生产NAND闪存的东芝四日市工厂的成品率而采取的举措。该工厂在制造工序的重点位置设置了电子显微镜(SEM),对其拍摄的图片要根据缺陷种类进行分类,东芝在此采用了通过深度学习方式进行学习的DNN(Deep Neural Network,深度神经网络)。使用DNN的图像识别技术,可将每天拍摄的约30万张图片的83%分类成合适的结果(图2)。而在以往的半自动化作业中,可分类比例仅为49%。东芝的工作人员介绍说,“我认为还有进一步提高自动分类比例的余地,在剩余17%的图像中,可能还包含人类看到后也不知道如何判断的图像”。关于使用的DNN,“规模方面与利用DNN进行图像识别的论文中介绍的DNN同等”,还进行了一些改进,一边能轻松判断缺陷。在进行学习和推论时运用了GPU。

  

图2 可对83%的图像自动进行恰当的分类

  东芝在利用人工智能改善半导体工艺的举措中,利用深度学习进行了图像分类。

  东芝还介绍了使用AI改善半导体成品率的另一项举措,那就是根据晶圆的整体图像自动判断不合格原因的装置。就从约4000台生产设备中推断出问题装置的工作来说,原来推断出一个问题需要6小时,采用新技术缩短到了两小时之内,只有原来的1/3。这里使用的并不是DNN,而是以往的数据挖掘(Data mining)及大数据分析使用的图像提取技术。关于这一技术,东芝将在2016年12月举行的半导体制造研讨会“ISSM(International Symposium on Semiconductor Manufacturing)2016”上介绍。

  

图3 根据晶圆整体图像推断不合格的原因

  并未使用DNN来推断原因。

  为新一代Visconti配备DNN处理电路

  东芝还展示了用于汽车等的图像处理器“Visconti”系列,下一代产品将配备与电装共同开发的DNN处理用IP(Intellectual Property)。东芝不久前才宣布将与电装合作(图4)。东芝表示,Visconti系列每隔两年就会投放新产品,新一代产品预定2018年开始提供样品。

  

图4 Visconti的新一代产品将运用深度学习

  计划利用与电装共同开发的DNN用IP。

  相关详情以后才会确定,不过,电装此前就已开始开发DNN用IP,其技术有可能成为新产品的基础。比如,估计会采用将图像识别使用的CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)的一层转化为硬件的技术。计划利用这种电路,使客户设计的各种构成的CNN实现灵活的编程。

  考虑到车载用途,功耗方面将控制在4W以内。在这种制约下,可以同时执行障碍物及路标的检测、汽车可行驶的自由空间(Free Space)检测等。

  东芝强调,与其他公司的DNN专用IC相比,新产品的特点是,不仅功耗低,而且可靠性高。“深度学习的内容为黑箱状态,如果不包含在学习数据中,就无法知道会出现什么样的识别结果。要在这种情况下获得可以信赖的结果,有效的方法是同时运用以往的识别技术”。

  Visconti中包括现有图像识别处理用专用电路,因此可以运用其他识别方法来验证深度学习结果。“比如,Visconti尽管具有可高速处理直方图运算的电路,但现有CPU或GPU不擅长这种处理。Visconti还具备适合进行SVM(Support Vector Machine,支持向量机)高速处理的电路等”(解说员)。

  除了图像识别之外,自动驾驶还要进行方向盘操作等处理。英伟达(NVIDIA)提供的自动驾驶用软件“DRIVEWORKS”就使用三个DNN分别执行物体识别、自由空间识别、方向盘操作(图5)注1)。关于识别之外的处理,东芝计划采用该公司与名古屋大学共同研究的成果。至于是否使用DNN进行判断及操作等?是嵌入Visconti还是设计成其他芯片?今后将根据共同研究的进度及市场动向展开讨论。

  注1)各个处理由图5中称作“DriveNet”、“OpenRoadNet”、“PilotNet”的DNN来执行。其中,PilotNet由英伟达正在开发的自动驾驶车“BB8”已经训练过的方向盘操作用CNN来充当(参阅本站报道)。BB8将车载摄像头的影像和人的方向盘判断作为教师信号供CNN学习。(记者:今井 拓司)

  

图5 英伟达提供的自动驾驶用软件“DRIVEWORKS”的构成

  10月6日摄于英伟达于东京举办的“GTC Japan 2016”会议。

  

图6 与名古屋大学共同研究自动驾驶

  东芝开发出了使用“Visconti4”的自动驾驶用算法,目前正在与名古屋大学共同开展实证试验。

  (全文完)