アクセラレーション コンピューティングとは何か。そしてなぜ必要なのか。

従来の CPU (中央処理装置) は、複雑な制御に優れていますが、膨大なデータ処理を必要とするアプリケーションには、最適とは限りません。私たちの生活がスマート化するにつれて、データ処理量は飛躍的に増加しています。データ処理の必要性と CPU の能力との差を埋めるためには、アクセラレーションが必要です。

アクセラレーション コンピューティングは、データセンターからエッジ コンピューティング、そしてそれらを繋ぐネットワークに至るまで、さまざまなアプリケーションに浸透しています。より多くのアプリケーション プロバイダーや開発者が、アプリケーションの限界を押し上げることができるソリューションとして、アクセラレーション コンピューティングに注目しています。競争に打ち勝つためには、アクセラレーション コンピューティングを理解し、いち早く取り入れる必要があると考えられています。

ここでは、アクセラレーション コンピューティングの概要、使用用途、重要性を説明し、膨大な量のデータを処理するアプリケーションに最適なソリューションを紹介します。

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アクセラレーション コンピューティングとは

アクセラレーション コンピューティングは、アプリケーション内の大量の演算処理が必要な部分を切り離して別のアクセラレーション デバイスで処理し、制御機能はそのまま CPU で処理するという新しいスタイルのコンピューティングです。これにより、ベースとなるプロセッサ ハードウェアが効率化することで、要求の厳しいアプリケーションをより高速かつ効率的に実行できます。ハードウェア プロセッサを分離し、アクセラレータを含めることで、アプリケーションは複数の演算リソースを使用できるようになるため、これをヘテロジニアス コンピューティングと呼んでいます。

一般的に、ハードウェア アクセラレータは、リニア (直列) 構造ではなく、複数タスクを同時に実行できる並列処理構造です。同時に実行できない制御プレーンのコードは、CPU で処理することで、演算負荷の高いデータプレーン処理部分を最適化できます。その結果、効率的かつ高性能なコンピューティングが可能になります。

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アクセラレーション コンピューティングが必要な理由

今日のアプリケーションでは、従来の CPU だけでは対応できない高い性能と効率性が求められているため、アクセラレーション コンピューティングが不可欠です。特に、AI の導入が進むにつれて、その傾向は顕著に現れます。あらゆる業界のビジネスにおいて、競争力を維持するためにはアクセラレーション コンピューティングへの依存度がさらに高まります。

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アクセラレーション コンピューティングの用途

5G が普及し、IoT の需要が高まる中で、アクセラレーション コンピューティングはさまざまな業界のアプリケーションに採用されています。金融取引業界では、取引の高速化とレイテンシの最小化のために使用され、自動車業界では、車内モニターや ADAS (先進運転支援システム) に使用されています。また、企業ではデータ分析に使用され、ビデオ ゲーム開発では、高品質のシミュレーションやグラフィックスの作成に使用されています。

このようにさまざまな業界がアクセラレーション コンピューティングを取り入れていることから、今日のアプリケーションは、市場競争で生き残るためにデータ処理能力の向上が不可欠であることが分かります。

アクセラレーション コンピューティング向けのソリューション

アクセラレーション コンピューティング向けのソリューションには、さまざまなタイプがあり、それぞれに長所と短所があります。どのようなソリューションを選択するかは、アプリケーションの要件によって異なります。

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グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)

GPU は、CPU が苦手とするデータ処理を高速化するために最適化されたチップです。アプリケーションの生データ処理の多くを CPU からオフロードすることで、作業を効率化します。GPU の並列処理構造が大量のデータを同時に処理することを可能にしています。

GPU は、その名のとおり、グラフィックスの描画を高速化するために設計されました。今日の GPU はさらに進化し、プログラム可能で柔軟性にも優れているため、さまざまな業界の開発者が AI やクリエイティブな製品に GUP を活用しています。また、スーパーコンピューターやワークステーションで複数の GPU を使用することで、ビデオ処理、3D レンダリング、シミュレーション、機械学習モデルのトレーニングを高速化できます。

GPU は、AI トレーニングや非リアルタイム分析など、オフラインでのデータ処理に最適ですが、リアルタイム ビデオ ストリーミングや AI 推論など、レイテンシ重視のアプリケーションには不向きです。

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テンソル プロセッシング ユニット (TPU)

TPU は、機械学習 (ML) アルゴリズムの実行に必要な制御ロジックと演算ロジックを実装した回路です。それらの論理演算ユニット (算術および論理演算を実行するデジタル回路) は、互いに直接接続されているため、メモリを介さずにデータを直接転送できます。

GPU とは異なり、TPU は ML コードの高速化に最適化されています。ただし、TPU は Tensorflow 向け、つまり Google がオープンソースで公開している ML や AI ソフトウェア ライブラリ向けに設計されたものであるため、柔軟性はほとんどありません。

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アダプティブ コンピューティング

アダプティブ コンピューティングとは、製造時にハードウェア機能が固定されることのない唯一のアクセラレーション コンピューティングです。代わりに、特定のアプリケーション、あるいは特定のアクセラレーション機能に応じて自在にカスタマイズできるハードウェアを含んでいます。

アダプティブ コンピューティングは、FPGA (Field-Programmable Gate Array) という既存の技術をベースに構築された新しいカテゴリです。FPGA は、製造後に変更できるように設計されたデバイスであるため、「フィールド プログラマブル」と呼ばれています。ニーズに合わせてアーキテクチャをカスタマイズすることで、固定アーキテクチャの GPU や CPU よりも効率的にアプリケーションを実装できます。

このように適応性を備えたアダプティブ コンピューティングが、アクセラレーション コンピューティングの理想的な選択肢として提供されています。

Kria SOM 製品ポートフォリオ

アダプティブ コンピューティングがハードウェア アクセラレーションのベスト ソリューションである理由

アクセラレーション コンピューティングは、高性能アプリケーションの効率化に有効ですが、すべてのアプリケーションに適しているとは限りません。レイテンシの影響を受けにくいアプリケーションには、GPU などの固定のシリコン デバイスが適しており、特定の AI アプリケーションには、TPU が適しています。とは言え、これらはいずれもすべてのアプリケーションを低レイテンシかつ高速化できるわけではなく、また AI 以外のデバイスを含むすべての AI アプリケーションを高速化できるわけでもありません。  

アダプティブ コンピューティングは、ユーザー要件の変化に合わせてハードウェアを自在に変更できるため、最も理想的なソリューションと言えるでしょう。新たにハードウェアを開発する時間とコストをかけることなく、効率的に性能を向上させることができます。

アクセラレーション コンピューティングに関するその他の情報

アクセラレーション コンピューティングは、データセンター、エッジ、エンドポイント向けのさまざまなプラットフォームが提供されています。これらのプラットフォームをベースにしたソリューションがさまざまなアプリケーションで運用されています。

たとえば、適応性と利便性に優れたザイリンクスの Alveo™ アクセラレータ カードは、動的なデータセンター ワークロードの高速化に有効です。これらは CPU の最大 90 倍の処理能力を提供します。

アダプティブ コンピューティング ベースのアクセラレータは、固定機能のアクセラレータよりも、ワークロード アルゴリズムの進化に合わせてすばやく変更でき、クラウドまたはオンプレミスで柔軟にソリューションを運用できます。

ザイリンクスのアダプティブ コンピューティング ソリューションは、標準的な言語、フレームワーク、および統合開発環境を使用して、すべての開発者が利用できます。ハードウェアにアプリケーションを適合させるのではなく、アプリケーションにハードウェアを適合させることで、圧倒的な効率性と性能向上を実現できます。

 

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アダプティブ コンピューティングの概要

アプリケーションに適合するハードウェア。唯一無二の柔軟性、運用後に変更可能、アクセシブルなプラットフォーム、その他。

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アダプティブ コンピューティング アプリケーション

アダプティブ コンピューティング技術の恩恵を最大限に受けることができる主なアプリケーションを紹介します。

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アダプティブ コンピューティング製品

アダプティブ コンピューティングを実現するザイリンクス製品およびソリューションのポートフォリオをご覧ください。

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アダプティブ コンピューティングの使用について

すべての開発者がアダプティブ コンピューティングを活用できるようにサポートする最先端ツールを紹介します。

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