富士通のAIプロセッサ、演算精度とμアーキに工夫：競合より電力性能比10倍の向上（2/2 ページ）

富士通は、同社のプライベートイベント「富士通フォーラム2018 東京」（2018年5月17〜18日、東京国際フォーラム）で、ディープラーニング処理に特化したプロセッサ「DLU（Deep Learning Unit）」を展示した。競合となる既存のアクセラレーターと比較して、10倍の電力性能比を実現するとしている。

[松本貴志，EE Times Japan]

ヘテロジニアスコアのアーキテクチャを採用

　DLUは、ディープラーニング専用となるISA（命令セットアーキテクチャ）を採用し、ディープラーニング処理のみに特化した小規模な計算コア「DPU（Deep learning Processing Unit）」と、DPUやメモリの制御を行う「マスターコア」の2種類を実装するヘテロジニアスコアのマイクロアーキテクチャを採用する。1つのDLUは、数個のマスターコアと多数のDPUから構成されるイメージで、メモリコントローラーを介してHBM2メモリと接続する。

　DPUは、16個の「DPE（Deep learning Processing Elemen）」から成り、さらにDPEは8個のSIMD演算器と一般的なCPUコアの100倍程度という大容量レジスタファイルを1つ持っている。ここで、DPEはキャッシュレス構造となるため、内部回路の簡素化による消費電力の削減や、ソフトウェア制御性の改善がなされたという。

　マスターコアは、メモリ制御および、DPUに対してフェッチとデータ転送、処理の開始／終了指示を行う役目を持つ。このように、それぞれの処理に特化したコアを組み合わせることでマイクロアーキテクチャが簡素化し、電力性能比が改善するという。

マイクロアーキテクチャの概要（クリックで拡大） 出典：富士通

　第1世代DLUの市場投入について、現時点では「チップの形で出すか、PCI Expressなどのインタフェースを持つ（既存サーバやコンピュータに後付け可能な）アクセラレーターカードの形で出すか未定」（同社担当者）とするが、リリース時期は2019年3月ごろを目標としている。

　また、今後第2世代以降の開発についても示唆しており、第2世代以降ではホストCPUにDLUを組み込むことなどを予定している。

今後の方針（クリックで拡大） 出典：富士通