事業内容

Deeptechの力を世界へ

Transprecision Computing のメリット

当社は、AIを始めとする高負荷計算に関するあらゆるニーズにお応えするため、小規模から大規模まで、お客様の課題に合わせたカスタマイズソリューションを提供いたします。画像認識、自然言語処理、データ分析など、幅広い分野に対応し、お客様のビジネスにおけるAIの可能性を最大限に引き出すことを目指します。PoC(概念実証)から本番環境への実装まで、各段階でお客様をサポートし、迅速かつ柔軟な対応で、お客様のビジネス成長に貢献いたします。

AI技術は、ビジネスのあらゆる領域で革新をもたらす可能性を秘めていますが、その導入には専門知識と高度な技術が必要です。当社は、お客様のビジネスモデルやデータ構造を深く理解し、最適なAIソリューションを設計・開発いたします。また、既存システムとの連携や、将来的な拡張性も考慮し、長期的な視点でお客様のビジネスをサポートいたします。

例えば、当社のコアテクノロジーであるTransprecision Computingサービスの場合、図のようなワークフローに従ってプロジェクトを推進します。

ワークフローチャート

顧客のアプリケーション開発から実装までのプロセス。チャート内では、Nippoticaが提供する各段階でのサポート内容を明示的に示す。

Transprecision Computing サービス

当社は、計算速度高速化技術において豊富な経験と専門知識を有しており、特にTransprecision Computing サービスを通じたAdaptive Precision技術の活用に強みを持っています。Transprecision Computingとは、計算に必要な精度を動的に調整することで、計算時間、メモリ、帯域幅、エネルギー消費などのコストを最適化する技術です。Adaptive Precisionは、Transprecision Computingを実現するための重要な要素技術であり、計算精度をFP64からFP8まで柔軟に調整することで、最適なパフォーマンスを実現します。この技術を活用することで、クラウド環境だけでなく、エッジデバイスにおいても、大幅な計算速度の向上とコスト削減を実現いたします。

TCの概念図

TCが精度とパフォーマンスのバランスを最適化する技術。

当社のTransprecision Computingサービスは、クラウド環境における計算コストの削減にも大きく貢献します。特に、金融機関における複雑な金融モデルの計算では、モンテカルロシミュレーションなどの計算負荷の高い処理において、Adaptive Precision技術を適用することで、計算時間を大幅に短縮し、クラウドコンピューティングのコストを削減することができます。これにより、金融機関は、より迅速なリスク評価やポートフォリオのリバランスを実現し、市場の変化に柔軟に対応することが可能になります。

さらに、Transprecision Computingサービスは、クラウド環境におけるエネルギー消費の削減にも貢献し、企業のサステナビリティ目標の達成を支援します。

クラウドコストの軽減と産業用IoT分野におけるチップ最適化は、AI技術の普及を加速させる上で不可欠な要素です。当社は、Transprecision Computingサービスを通じてAdaptive Precision技術を活用することで、両分野において画期的なソリューションを提供します。

TCのアドバンテージ

Adaptive Precision技術による速向上。

⾦融機関向けソリューション

⾦融機関のお客様においては、XVA(Credit Valuation Adjustment)計算などの複雑な⾦融モデリングにおいて、クラウドコンピューティングコストを最⼤40%削減し、同時にエネルギーコストを半減することが可能です。これにより、リアルタイムでのリスク管理やポートフォリオのリバランスなど、より⾼度な⾦融サービスを提供することができます。

産業用IoT分野向けソリューション

産業用IoT分野においては、エッジデバイスの計算能⼒を最⼤限に引き出すためのチップ最適化ソリューションを提供いたします。特に、電⼒消費が課題となるエッジデバイスにおいて、Adaptive Precision技術は有効です。計算に必要な精度を動的に調整することで、電⼒消費を抑えつつ、必要なパフォーマンスを維持することができます。具体的な事例として、産業⽤AIアプリケーションにおいては、リアルタイム処理における電⼒消費を最⼤60%削減することが可能です。さらに、無線ネットワーク分野においては、信号処理の最適化により、基地局における電⼒消費を35%削減することが可能です。