ページの先頭です。
サイト内の現在位置を表示しています。
  1. ホーム
  2. 企業情報
  3. 研究開発(R&D)
  4. 注力技術領域
  5. コンピューティング
  6. リアルタイム分析基盤
ここから本文です。

リアルタイム分析基盤

無数に配置されたセンサなどから得られる、人知を超えた大量のデータ(ビッグデータ)を分析し、リアルタイムに社会インフラの最適オペレーションを実現していくためには、実世界の変化に適合した制御につなぐ処理速度が不可欠です。
そこで多数のセンサから得られる大量のデータを収集し、近い将来の状況を分析・予測し、状況に合わせて最適制御するといった、非常に高負荷な処理フローを、限られたコンピュータのリソースで滞りなく実行するための、高速な分析処理基盤技術を研究開発しています。

高度な分析フロー

分散並列処理基盤

近年、データの大規模化や求められる分析内容の高度化にともない、データ分析・機械学習に長時間かかることが問題となっています。NEC中央研究所ではこの問題を解決するため、高性能計算(HPC)の技術を応用した分散並列処理基盤の研究を進めています。本基盤は同様のミドルウェアであるSparkに類似したインタフェースを提供していますが、通信高速化などの工夫により大幅な速度向上を達成しています。また、NECのベクトルアーキテクチャにも対応しており、その特性を生かすことで更なる速度向上を達成しています。

分散並列処理基盤

時空間データ横断プロファイリング(映像検索技術)

近年、市街地などで膨大な数の防犯カメラの導入が進んでいます。これらの防犯カメラは犯罪の捜査など主として事件発生後に活用されてきました。一方、近年テロなど甚大な被害をもたらす犯罪が社会の脅威になってきており、事件発生そのものの予防に関心が集まっています。我々は顔認証技術を応用し、従来の指名手配犯など既に登録済みの人物の捜索だけでなく、街角でうろつく不審な人物など未登録の人物をその出現パターンより見つけ出す新しい映像検索技術を開発しました。本技術により不審者を早期に発見することで犯罪を未然に防ぐことが期待されています。

「時空間データ横断プロファイリング」のデモ画面。不審者役を演じた人物は第一位にランク。映像は開発用のデモ映像。

関連情報

ベクトルプロセッサ活用技術

NECは独自のベクトル型プロセッサ技術を保有しており、それを活用してプロセッサから計算機システム、ソフトウェアまでを開発している世界で唯一の企業です。従来ベクトルプロセッサは、気候シミュレーションなどの大規模な数値計算で利用されてきましたが、社会インフラやビックデータ解析の分野でもベクトルプロセッサの有効性が期待されており、その研究開発を実施しています。画像認識、機械学習などの処理において従来型プロセッサに対して数倍以上高速化できる技術を実現しています。

ベクトルプロセッサ活用技術

FPGA活用技術

ますます高度化するIoT時代には、高速かつ高度な分析処理をデータセンタにおいて行う必要があり、限られた電力制約の中で要求される演算量はますます増えることが予想されています。データセンタにおいては、従来から活用されてきたCPUの性能トレンドを超えたさらなる高性能化や低消費電力化のために、「柔らかいハードウェア」であるFPGA (Field Programmable Gate Array)の活用が近年注目されています。NECでは、近い将来のデータセンタにおいて重要な位置を占めるであろうCPUとFPGAが密結合したプロセッサを活用するための、ソフトウェアとハードウェアの間で効率的に通信を行えるプラットフォーム等の技術を研究しています。

FPGA活用技術

関連情報

適応型コンピューティング

限られたITリソースでビッグデータの分析を行うために、ハードウェアのコンポーネント(CPU、GPU、SSDなど)単位での動的なシステム構成を、ソフトウェアで制御することができる技術を世界で初めて開発、実証しました。また、2014年6月には、本技術を適用したリソースプールシステムを大阪大学様に納入し、高性能PCの性能を遠隔から制限なく利用可能なソリューションを実現しました(詳細はこちら)。本技術の普及を目指す活動としてコンソーシアムの立ち上げなども行っています。

適応型コンピューティング

脳型コンピューティング

市中の多様な犯罪予防、小売店での緻密な接客、人の作業支援、人とロボットの協調作業などは社会的価値が極めて高いがですが、現状のAIの延長では実現困難と考えています。これに対して、過去にない状況にも経験を活かして適切に認識し判断する能力が次世代AIに求められるとともに、迅速な判断を実現するため、エッジ搭載されたAIが求められます。そこで、脳に倣うコンピューティングで人間の判断能力に近い次世代AIをエッジで実現します。マクロ構造の模倣からのアプローチでは、脳のマクロ機能の模倣から、脳の認識・統合・分析機能を再現し、高度な状況判断を実現します。また、ミクロ構造の模倣からのアプローチでは、ニューロン、シナプスの挙動をアナログ回路で精緻且つ直接的に模倣し低電力化します。この難題に対し、最先端の脳型コンピューティング研究をリードする、大阪大学、東京大学等と連携するとともに、NECが長年培ったコンピューティングシステム化技術を生かしてゆきます。

脳型コンピューティング

関連情報

ページの先頭へ戻る