リコーは12月26日、人工知能（AI）モデルの学習速度を26倍高速化し、電力効率を90倍向上させる回路アーキテクチャを開発したと発表した。 この回路アーキテクチャは、AIの機械学習手法の1つである「Gradient Boosting Decision Tree（GBDT：勾配ブースティング決定木）モデル」を効率化するもの。GBDTは、データベースなどで構造化された大量データの学習に高い性能を発揮する。 応用先として、オンライン広告のリアルタイムビッディング（Real-Time Bidding）、Eコマース
Intelは、世界各地を移動しながら人工知能（AI）機能を持ったデバイスを利用したい人たちに向けた新しいガジェットを発表した。 「Intel Neural Compute Stick 2」（Intel NCS 2）は、同社のAIチップ「Movidius Myriad X」を、コンピュータに挿入できるUSBアクセサリに組み込んだ製品だ。Intelでモノのインターネット（IoT）業務を担当するゼネラルマネージャーのSteen Graham氏によると、価格は99ドルで、2017年にIntelがリリースした最初の
ソシオネクストは、学習済みDNN（Depp Neural Network）を使うエッジでの推論処理を高速化することを狙ったIPコア「NNA ：Neural Network Accelerator」を開発した。このIPコアをVPU（Vision Processor Unit）に搭載することで、搭載しない場合に比べて画像認識の処理性能を約 100 倍に向上できるという。
