AIはFPGAのスイートスポット、Xilinxがエッジ推論をデモ：最新ネットワークへの対応が速い（2/2 ページ）

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

AIはFPGAにとって“スイートスポット”

　Ni氏は、AIのように、常に変化し続けている分野は、FPGAにとってスイートスポットだと語る。

　同氏は、「実際のアプリケーションでチップを使用した時に、性能が出ることも確認している」と強調する。「例えば、データセンターのような、遅延をあまり気にしないアプリケーションで使用した時には、ハイエンドGPUの2.5倍の演算性能を実現している。自動車など極めて低遅延が求められるアプリケーションでは、さらにFPGAの優位性が際立ち、ハイエンドGPUの8倍の演算性能が出ていることを確認している」（Ni氏）

実際のアプリケーションで使用した時の、CNNにおける演算性能比較。左は遅延が7ミリ秒での性能比較で、右は遅延が2ミリ秒での性能比較。低遅延のアプリケーションでは、CPUはもう対応できない（クリックで拡大）

　Ni氏は、さまざまなAIアプリケーションでXilinxチップの採用が増えていると述べる。直近ではDaimler（ダイムラー）の車載インフォテインメントシステムや、ZFの自動運転向け制御ユニット「ProAI」に、Xilinxのチップが採用されることが発表されている。

　デモでは、監視カメラやADAS（先進運転支援システム）向けに、エッジで推論するアプリケーションを展示した。

左＝店舗などのバックルームにあるサーバをイメージした、監視カメラの映像を推論するデモ。複数台のカメラの映像から計8チャンネルの映像信号がエンコードされ、Xilinxのチップを載せたボードに入力される。同チップ1個で、8チャンネルの信号を同時にデコードし、推論までして、顔やクルマなどを検知、分類（人、自動車、自転車など）している／右＝デモに使用したボード。チップは、16nmプロセスのSoC（System on Chip）「Zynq UltraScale＋ MPSoC」の「ZU7」。使用している電力も10W以下だという（クリックで拡大）

クルマでの利用を想定したデモ。複数台のカメラで撮影した映像などをMIPIでボードに入力している。1チップで、複数のネットワークによる推論を行い、顔や自動車の検出の他、ポーズの検知もできる（右上のエクササイズ）。いずれも、ほとんど遅延なく検出できていた（クリックで拡大）

XilinxのNick Ni氏