FPGAで“GPU級”のAIアクセラレーター実現を目指す：MipsologyとXilinxが協業（2/2 ページ）

[Sally Ward-Foxton，EE Times]

コストがネックになるGPU

　Larzul氏によると、GPUソリューションからの変更の動機は、ほとんどがコストだという。「ハードウェアのコストを下げたいが、ニューラルネットワークを再設計したくない、という要望が多い」（同氏）

　FPGAはチップサイズが比較的小さく、GPUを含む他のアクセラレーターよりも低温で動作することが多いため、信頼性にも優れているという。これは、長期的なメンテナンスコストが大きくなるデータセンターでは特に重要だ。

Zebraを使ってCPU／GPUからFPGAに置き換えるイメージ 出典：Mipsology（クリックで拡大）

　また、Zebraを使うことで「FPGAは性能で勝負できるようになる」と同氏は強調する。FPGAは通常、他のアクセラレーターに比べてTOPS（つまり演算性能）が低いが、入念に設計されたZebraのコンピュートエンジンと組み合わせることで、TOPSをより効率的に利用できると同氏は述べる。

　Larzul氏は「これは、AIを加速するASICを手掛けるほとんどのスタートアップが忘れてしまっていることである」と語る。「FPGAをベースにしたZebraのエンジンは、処理能力が6倍（TOPSの値が6倍）のGPUよりも、1秒間に処理できる画像の数が多いのだ」（同氏）

　Zebraのエンジンは、画像処理で主に使用されているCNNだけでなく、BERT（Googleの自然言語処理モデル）にも適用できる。将来的には、LSTM（Long Short-Term Memory）やRNN（Recurrent Neural Network）を含む他のタイプのニューラルネットワークをカバーする可能性があるという。

【翻訳：田中留美、編集：EE Times Japan】

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