Xilinx、機械学習の推論に強いFPGAをアピール：「競合比2〜6倍の効率」（2/2 ページ）

[竹本達哉，EE Times Japan]

FPGAのフレキシブルさ

Steve Glaser氏

　推論プロセス用途で、競合となるGPUやCPU、TPUなどのカスタムチップなどと比べた優位性についてXilinxコーポレートストラテジー＆マーケティングシニアバイスプレジデントのSteve Glaser氏は「CPUは、FPGA以上にさまざまなアプリケーションに対応できるフレキシブルさがあると言えるが、電力効率はFPGAの方が圧倒的に良い。GPUやカスタムチップは、特定の限られたタスクについては高効率に処理できるが、フレキシブルさはない。さまざまなアプリケーションに対応できるフレキシブルさを求めるデータセンター、サーバの方が圧倒的に多く、リコンフィギュアブル（再構成可能）であるFPGAが有利だ」と強調した。

機械学習用途におけるFPGAと他のデバイス比較 （クリックで拡大） 出典：Xilinx

　Xilinxは既に、ハイパースケールデータセンターと呼ばれるGoogle、Microsoft、Facebook、Amazon、Baidu、Alibaba、Tencentの7社のうち「Amazon、Baiduなど3社のデータセンターでの機械学習用途にXilinx製FPGAが採用され、現在、他の2社とトライアルを行っている」（Glaser氏）と明かした。Baiduでは音声認識に向けた機械学習用途で使用され「将来的には自動運転車用途でも活用される見込み」（同氏）。Amazon（Amazon Web Service）では、「Amazon EC2 F1 Instances」としてFPGAの利用を打ち出したクラウドコンピューティングサービスの提供を発表し、既に複数の企業が同サービスを導入する意向を表明しているという。

左＝ハイパースケールデータセンターにおける主なFPGA採用例 ／ 右＝「Amazon EC2 F1 Instances」の主な導入予定企業 （クリックで拡大） 出典：Xilinx

アクセラレーションスタックを提供

　ハイパースケールデータセンターでの採用を伸ばすXilinxでは「さらにこの流れを加速させる」（Glaser氏）との目的で、クラウドサービスプロバイダーが機械学習などの処理を行うアクセラレーションプラットフォームを迅速に開発、展開できる「アクセラレーションスタック」の提供をこのほど開始。同スタックには、リファレンスデザイン（ハードウェア）の他、アプリケーションライブラリ、OpenStackサポートパッケージなどで構成されているという。

「アクセラレーションスタック」の概要（クリックで拡大） 出典：Xilinx