ディープラーニング推論の実行ハードウェア環境は演算の処理能力要求が高く、外部アクセラレータでの実行が一般的です。しかしハードウェア機器追加によるコストアップ、消費電力、長期供給といった面で課題があります。本記事ではエッジでのディープラーニング推論を高速化する OpenVINO™ ツールキットを使用し、外部アクセラレータを使わない医療画像診断デモとベンチマーク結果を紹介します。
これから
AI導入を行う方へ

ディープラーニングによるAIを
⼿軽に始めてみたい
大規模なインフラ投資を行わずに
AIシステムの導入・開発を検討をしたい