プロセスルールの限界とクラウド等の大容量データ処理の要求により、CPUだけではなく、FPGAやGPUをアクセラレータとして使う時代が来ている。FPGA/GPUのアクセラレータをCPUやメモリと同じように仮想化資源として簡単に扱える取り組みと、仮想ネットワークでのトラフィック見える化をFPGAカードで実現した技術をもとに将来を展望する。

IoT端末の高度化により世の中に流れるデータが大量化および高速化しております。 今後課題となってくるプロセッサ負荷に対して、FPGA搭載のHWアクセラレータを用いて解決した実例をご紹介致します。

Mipsology社Zebraは深層学習推論エンジンで、Xilinx FPGAカードに最適化実装済みです。FPGA実装の煩わしさを気にすることなくニューラルネットワークをすぐに使用可能です。低レイテンシ、高パフォーマンス且つ小型化・低消費電力を両立したい製品に最適です。講演では製品概要とGPUとの比較結果について紹介します。

解像力向上化技術「SPIDER」 は、どのような動画や静止画であっても、レンズが変わったかのようにくっきりさせる技術です。この複雑な映像処理をインテル社のFPGAアクセラレーションカードにハードウェア実装し、4Kサイズの映像でも高速処理を実現しています。画像処理のアクセラレーションの実装手法と、それを自由度の高い形で制御するアプリケーションの開発手法を解説します。

昨今の IoT デバイスの進化や AI の活用により今まで以上にセンシングしたデータを活用できる機会は多くなりました。大量のデータには、同様にそれを解析するためのコンピューティングスペックが求められます。本セッションでは FPGA を使うことでセンシングしたデータの保存場所であるデータベースを高速化する Swarm64 と無償 BI ツールを用いてその有効性を確認します。

特定のアプリケーション用にハードウェアアクセラレーションをカスタマイズするニーズが高まっており、BittWare社が提供するエンタープライズクラスのアクセラレーションソリューションおよびそのプログラマブル製品によるエネルギー効率とアプリケーション性能を向上する応用事例についてご紹介します。

FPGAデバイスを用いたアクセラレーションのニーズが一層高まっています。FPGAアクセラレーションの市場動向や、アクセラレーション市場を牽引しているメーカーのFPGAアクセラタカードをご紹介します。