拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「エッジAI向けにCNNを見直すべきだ」と言われまして、論文を渡されたのですが中身が難解でして、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まず結論を一言で言うと、この論文は「計算量だけでモデルを評価するとエッジでは失敗する、メモリ帯域を同時に評価すべきだ」と示していますよ。
要するに、計算（FLOPs）だけ見ていると現場では困る、と。では何を見れば良いのですか、投資対効果の観点で教えてください。
良い質問です。投資対効果の観点では要点を三つで考えますよ。第一に、推論に必要なメモリ帯域（Memory Bandwidth）は遅延と電力に直結する点、第二に、モデルのFLOPsだけでなく実際に動かすときのデータの読み書き量を評価すること、第三に、それらを踏まえたハードウェア選定とモデル設計の整合性です。
例えばMobileNetやSqueezeNetのようなモデルの違いは、計算量だけでなくメモリ帯域にも影響するのですか。現場はレガシーなハードで動かしたいのですが。
その通りです。論文は実測や推定を通じて、MobileNetは層が深くてデータ移動が多くなる傾向があり、結果としてメモリ帯域を圧迫する事例を示していますよ。逆にSqueezeNetは設計時点でメモリ消費を抑える工夫があり、エッジでの実運用に向くと評価されています。
これって要するに、軽い見かけの数字にだまされず、現場の読み書き能力と合わせて検討しろ、ということですか？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！その上で実務では、モデル設計とハードウェアの制約をマッチングするための簡易評価指標を作ると投資判断が早くなりますよ。私が整理しますから一緒に指標を作りましょう。
分かりました、最後に私の理解が合っているか確認させてください。今回の論文の要点は「エッジ向けにはFLOPsだけで判断せず、メモリ帯域を含めたトレードオフを設計段階で評価し、ハードとモデルの整合性を取るべきだ」ということ、要するにそれで合っていますか。
大丈夫、完璧ですよ。会議で使える短い要約も用意しますから、自分の言葉で伝えられるように練習しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
