Field Programmable Gate Array（FPGA）とは何ですか：人工知能（AI）におけるFPGA vs. GPU

FPGAとは何ですか：AIにおけるFPGA vs. GPU

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、製造後に設定とカスタマイズが可能な集積回路です。これらのチップはこの能力によって「フィールドプログラマブル」と呼ばれます。プログラム可能なロジックブロックから構成され、幅広い機能を実行したり、論理ゲートとして機能したりすることができます。これにより、回路の動作方法に対してユーザーに大きな柔軟性が提供されます。

フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、設定可能なロジックブロック（CLB）とプログラマブルなインターコネクトで構成される半導体デバイスです。これらのブロックは、シンプルから複雑な操作を行い、フリップフロップやメモリブロックなどのメモリコンポーネントを含むことができます。

FPGAは、プログラマブルな読み取り専用メモリチップと似ていますが、より多くのゲートを収容し、ASIC（特定のタスク用に設計された集積回路）とは異なり再プログラム可能です。これらは特定の用途に合わせてマイクロプロセッサをカスタマイズするために使用され、ワイヤレス通信、データセンター、自動車、医療、航空宇宙など、さまざまな業界で人気があります。FPGAの再プログラム可能な性質により、必要に応じて柔軟性とデザインの更新が可能になります。

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FPGAの応用

FPGAは、さまざまな業界で利用され、多様な実装領域があります。主な利用領域のいくつかは以下の通りです。

エネルギー産業

FPGAは、効率的な電力ネットワークが最適な運用のために必要な送電および配電（T&D）変電所などのスマート電力網技術において、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させながら消費電力を低減する重要な役割を果たすことができます。

向上した自動車体験

MicrosemiのFPGAは、クルーズコントロール、死角警告、衝突回避などの新しい自動車の安全アプリケーションをOEM（自動車メーカー）およびサプライヤーが作成することを可能にします。これらのFPGAは、情報保証、改ざん防止、ハードウェアセキュリティなどのサイバーセキュリティ機能、エラーコレクションメモリや低静的電力などの信頼性機能を提供します。

航空宇宙と防衛

産業用製造会社は、パフォーマンス、信頼性、寿命要件を満たすために、しばしば宇宙グレードのラジエーションハードおよびラジエーショントレラントなFPGAを提供しています。これらのFPGAは、従来のASIC実装よりも柔軟性があり、処理集約型の宇宙システムに特に適しています。

コンピュータビジョンシステム

現代の世界では、ビデオ監視カメラ、ロボット、およびその他のデバイスなど、さまざまなガジェットでコンピュータビジョンシステムが広く使用されています。これらのガジェットが位置、周囲、および顔認識の能力に基づいて適切に人と対話するためには、しばしばFPGAベースのシステムを使用する必要があります。

データセンター

インターネット・オブ・シングスとビッグデータは、取得および処理されるデータ量の著しい増加をもたらしています。深層学習技術の使用により、低遅延、柔軟性、および安全な計算能力が求められます。スペースコストの上昇により、より多くのサーバーを追加してもこの需要には応えられません。FPGAは、処理の高速化、設計の柔軟性、ソフトウェアの脆弱性に対するハードウェアベースのセキュリティの面でデータセンターでの受け入れが増えています。

リアルタイムシステム

従来のCPUは応答時間が予測困難であり、トリガーが正確に発火するタイミングを予測するのが困難なため、応答時間が重要なリアルタイムシステムでFPGAが使用されています。

ASICの設計

回路のアーキテクチャを作成することが最初のステップであり、それからFPGAを使用してプロトタイプを構築し、テストすることでエラーを修正することができます。プロトタイプが予想通りの動作をすると、ASICプロジェクトが開発されます。このアプローチにより、統合回路の作成は手間がかかり複雑な作業であるため、時間を節約することができます。

FPGAベースのアクセラレーションサービス

FPGAベースのシステムは、仮想的な相手よりも複雑なタスクを実行し、データをより迅速に処理することができます。特定のタスクのためにFPGAを再プログラムすることができないユーザーにも、クラウドサービスがFPGAベースのデータ処理をより利用しやすくしています。一部のクラウドプロバイダーは、顧客がFPGAアクセラレータにアクセスできる新しいサービスであるAcceleration as a Service（AaaS）を提供しています。

AaaSを使用すると、以下のようなさまざまなタイプのワークロードを高速化するためにFPGAを利用することができます：

• 機械学習モデルのトレーニング
• ビッグデータの処理
• ビデオストリーミングの分析
• 金融計算の実行
• データベースの強化

一部のFPGAメーカーはすでに、高い計算能力を必要とするAIワークロードのアクセラレーションに向けたクラウドベースのFPGAの開発に取り組んでいます。たとえば、Intelはアリババクラウドのf1インスタンスとして知られるAaaSサービスを提供しています。アリババクラウドユーザーも利用できるIntel Xeon CPU with FPGAs向けのアクセラレーションスタックでは、RTLとOpenCLという2つの人気のあるソフトウェア開発フローが提供されています。

また、業界でも大手の企業であるMicrosoftも効率的なAIプラットフォームの構築を目指しています。彼らのプロジェクトであるBrainwaveは、FPGAテクノロジーを使用してディープニューラルネットワークの推論を高速化しています。アリババクラウドと同様に、彼らもIntelのStratix 10 FPGAを使用しています。

FPGAとGPUの比較：ディープラーニング/人工知能

GPUは多くの算術演算を同時に実行することにより、並列処理で優れたパフォーマンスを発揮し、同じワークロードを連続して実行する場合には大幅な高速化を提供します。ただし、GPU上でAIを実行することには制約があります。GPUは特定のディープラーニングワークロード向けに設計されたチップであるASICと同じレベルのパフォーマンスを提供しません。

一方、FPGAはハードウェアのカスタマイズと統合AI機能を提供し、GPUまたはASICの動作を模倣するようにプログラムすることができます。再プログラム可能で再構成可能な性質により、急速に変化するAIの風景に適しており、アルゴリズムの迅速なテストと市場投入が可能です。FPGAはディープラーニングアプリケーションや他のAIワークロードに多くの利点をもたらします：

• 低レイテンシ： 標準のGPUと比べて、FPGAはより大きなメモリ帯域幅を持ち、大量のデータを処理することができます。
• 優れた価値とコスト効率： FPGAは異なる機能に再プログラムすることができるため、最も費用対効果の高いハードウェアオプションの1つです。設計者は同じチップ上に追加の機能を統合することで、コストと基板スペースを節約することができます。
• 低消費電力： FPGAを使用することで、ハードウェアをアプリケーションに最適化することができ、省電力要件を満たすのに役立ちます。
• 並列処理： FPGAの一部を機能ごとに使用することができるため、複数の機能を並列にホストすることができます。
• ワークロードへのAIの統合： FPGAを使用することで、既存のワークロードにディープパケット検査や金融詐欺検出などのAI機能を追加することができます。
• 高性能計算（HPC）クラスターのアクセラレーション： FPGAは、推論のためのプログラム可能なアクセラレータとしてAIとHPCの収束を促すことができます。

FPGAの利点

• プログラミング： FPGAは柔軟性が高い一方で、再プログラミングが難しく、市場にはより経験豊富なプログラマーが必要です。
• 実装の複雑さ： FPGAを使用してディープラーニングのアクセラレーションを行う可能性は期待されていますが、実装を試みた企業はほんの一部です。多くのAIソリューション開発者にとって、GPUとCPUの組み合わせの方が管理しやすいオプションです。
• コスト： 回路の再プログラミングの難しさや市場での経験豊富なプログラマーの不足など、AIベースのアプリケーションを高速化するためにFPGAを使用することは、コストのかかるソリューションとなる可能性があります。回路の複数回の再プログラミングの費用は、小規模なプロジェクトではかなり高額になることがあります。
• ライブラリの不足： FPGAsをサポートする機械学習ライブラリは限られています。

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