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Deep LearningをFPGAで実現するコンパイラ開発者を募集!

コンパイラ開発エンジニア
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on 2018/02/23

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Deep LearningをFPGAで実現するコンパイラ開発者を募集!

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脇坂 琢也

RESEARCHER AND ENGINERRING 1983年12月31日生まれ 横浜国立大学電子情報科在学中よりアルバイトSIerに、退職後フリーランスとして、Webサービス・アプリの設計・構築・開発をメインに、インタラクティブなプロジェクションなどの技術支援を行うフルスタックエンジニアとして活動。

LeapMind株式会社のメンバー

RESEARCHER AND ENGINERRING 1983年12月31日生まれ 横浜国立大学電子情報科在学中よりアルバイトSIerに、退職後フリーランスとして、Webサービス・アプリの設計・構築・開発をメインに、インタラクティブなプロジェクションなどの技術支援を行うフルスタックエンジニアとして活動。

なにをやっているのか

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
Our office entrance.

なにをやっているのか

Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

Our office entrance.

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

なぜやるのか

■Our mission 機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める To create innovative devices with machine learning and make them available everywhere ■Our vision 次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する To provide key technologies to bring next-generation information devices into reality 我々が目指す世界は人々の生活を便利に豊かにしていくものでありこれが実現できれば世界を変えられると信じています。 The world we target for is to make people’s lives more convenient and prosperous, and we believe if we realize this we can change the world.

どうやっているのか

Business Approach ・これまでの研究開発から、エッジAIの実装という課題に対して超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraを開発し、それを使ったソリューション提供を拡大している。 ・顧客のステージごとにソリューションをパッケージ+カスタマイズし、あらゆる顧客へ提供できる。 ・We are expanding our solution offering using Efficiera, an ultra low power AI inference accelerator IP, which we developed from our past research and development, to address the challenge of implementing edge AI. ・We can offer solutions for various customers by packaging and customizing solutions for each customer stage. Technological Approach ・EfficieraはLeapMindが独自に開発した極小量子化技術 を用いることで、優れた電力効率・面積効率を実現し、 AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。 ・極少量子化技術とは、これ以上量子化ビット数を減らしてしまうとディープラーニングとして成立しない限界のビット数、つまりweightを1ビット、activationを2ビットで表現する量子化のことです。 ・Efficiera achieves superior power and area efficiency by using LeapMind's proprietary developed technology, the extremely low bit quantization, and it contributes to power savings and lower costs for AI-equipped products. ・The extremely low bit quantization is a quantization technique that expresses weight with 1 bit and activation with 2 bits, which is the limit of the number of bits that cannot be used for deep learning if the number of quantization bits is further reduced. Human Resource Approach ・LeapMindでは、社員の多様な働き方をサポートするための制度づくりに取り組んでいます。 ・社員一人一人のCareer Growthのため、1on1やContinuous Feedbackなどを実施し、メンバーの成長をサポートしています。 ・年齢やポジション、性別をはじめ、国籍、人種などを問わず、誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。 ・私たちは、能力とスキルを最大限に活かしたい人、多様性を尊重できる人と一緒に働きたいと思っています。 ・At LeapMind, we are working to create an inclusive working environment that supports the diverse work styles of our employees. ・We support our members' growth through 1 on 1 and continuous feedback to help each employee achieve career growth. ・We provide an equal work environment for everyone, regardless of age, position, gender, nationality, or race, etc. ・We want to work with people who want to make the most of their abilities and skills, and who respect diversity. 会社紹介資料 / Company introduction slide: https://speakerdeck.com/leapmind

こんなことやります

コンパイラ開発エンジニア 【仕事内容】 Deep Learningモデル(ディープニューラルネットワーク、DNN)をハードウェア向けに最適化し、主にFPGA向けのHDLに変換して出力するコンパイラの開発を担当して頂きます。 当社の研究者・エンジニアが開発するDNNと、やはり当社エンジニアが開発するハードウェアアーキテクチャを理解し、あるいはアーキテクチャ設計に積極的にコミットしながら、DNNがそのアーキテクチャ上で効率的に実行されるようなコードを出力するコンパイラを設計・実装します。 【必須スキル】 ・コンパイラ、特に最適化・並列化に関する深い知識や経験 ・計算機アーキテクチャ、論理回路に関する大学レベル以上の知識 ・線形代数に関する基本的な知識 ・PythonとC++(C++11以降)での開発経験(3年以上) ・英語の論文やドキュメントを深く理解する能力 【歓迎スキル】 ・コンパイラ、言語処理系、高位合成系の開発経験 ・高位合成によるLSI(FPGA)開発経験 ・RTLでのLSI(FPGA or ASIC)開発経験 ・Deep Learningアルゴリズムの知識や実装経験 ・ビジネスレベル以上の英語スキル 【求める人物像】 ・新しい技術を積極的に吸収する力がある方 ・計算機科学全般に明るく、自分でアルゴリズムを考えるのが好きな方 ・チームでの開発が好きで、円滑なコミュニケーションが取れる方 ・Deep Learning技術に強い関心がある方
18人がこの募集を応援しています

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話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
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会社情報

2012/12に設立

40人のメンバー

  • 1億円以上の資金を調達済み/
  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 社長がプログラミングできる/

東京都渋谷区円山町28-1 道玄坂スカイビル5F