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多様な用途に合わせてパフォーマンスを最大化する「FPGAモデル」

「FPGA（Field Programmable Gate Array：後からでも回路を書き換えられる集積回路／ロジックデバイス）」

 

FPGA アクセラレータ・カード「XILINX Alveo U50」を搭載するFPGAモデルは、金融コンピューティング、機械学習、計算用ストレージ、データ検索/分析などあらゆるワークロードに対応し、最適化されたアクセラレーション機能を提供します。

ザイリンクスの UltraScale+™ アーキテクチャをベースに構築され、100Gbps ネットワーク I/O、PCIe Gen4、HBM を統合しており、変化するアクセラレーション要件やアルゴリズム規格に柔軟に対応できるほか、ワークロードを高速化することにより、TCOの削減にも貢献します。

 

 

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FPGAの概要

「FPGA（Field Programmable Gate Array：後からでも回路を書き換えられる集積回路／ロジックデバイス）」

「FPGA」という言葉は耳にされた事が無い方も多いかもしれませんが、実は30年以上の歴史があり特定の分野では活躍しています。

以下の図にある「ASIC」とは特定のアプリケーションに特化した専用の半導体です。

その為「ASIC」は非常に性能は高いですが、他の用途に向けた柔軟性がありません。

FPGAは、【汎用品】のCPUやGPUと【専用品】のASICの課題を補い、パフォーマンスと柔軟性を両立を実現する為の技術です。

GPUとFPGAのイメージ比較

・FPGAはアプリケーションに応じたハードウェアを構築できます。

・CPU/GPUなどのプロセッサはメモリへのアクセスが頻繁に行われ、メモリアクセスがボトルネックになります。

・FPGAは豊富なメインメモリを持ち、IFを直接受けることが出来ます。

FPGAの4つの特徴と利点

「フレキシブルさ」
FPGAはハードウェアでありながら、開発元が提供するさまざまな開発環境、 ライブラリを組み合わせてカスタマイズすることで、ソフトウェアのように回路をどん どん書き変えることができます。例えば FPGA を搭載した同じハードウェアを、あるときにはビッグデータ解析で、あるときにはセキュリティ制御に、またあるときには仮 想ストレージとして活用できます。リソースの最適化に大きな効果をもたらします。

「パフォーマンスの高さ」
一般的なサーバでも10Gbps の NIC を搭載する時代であり、扱うデータ量は膨大です。それらを集約するデータセンター、それらをつなぐネットワークには、さらに 高い帯域と性能が求められるのは想像に難くありません。 FPGA はこの爆発的に増加するトラフィックの確保にも大きく貢献します。「CPUで処理できるのは1ポート当たり 10Gbps くらいのワークロード。それに対してFPGAならば、200Gbps以上の帯域に対応できます。

「低遅延性」
サービスの応答速度はユーザー満足度へ、つまり売上に直結します。また、一般ユーザーへの遅延だけならばまだしも、IoTやマシン同士がつながる環境で予想外の大きな遅延が発生すると、システム停止や故障につながる上、最悪の場合、安全性を損ねる恐れもあります。この点、FPGAはあらかじめロジックが組み込まれている特性があります。必ず一定／固定の速度で応答が返ってきます。ここがリソースに余裕があれば速いが、ビジーになるととたんに遅延が生じるCPUとの大きな違いです。FPGAでは常に一定のスピードで応答が返ってくるので、安全性を設計できます。

「低消費電力」
FPGAはこうした性能を格段に低い消費電力で実現します。用途に応じて最適化し、アセンブラー命令を効率的に実行できるよう設計を済ませれば、回路のうち活性化される領域を少なくでき、総じて発熱量も抑えられます。処理サイクル数もCPUやGPUに比べて少なくなるため、その分クロック数も落とせます。結果として、消費電力を低く抑えられます。FPGAボードを差すだけで、サーバの冷却効果が期待できます。これまでCPUで処理していた分をFPGAへオフロードできますので、全体として消費電力を下げられます。また、余裕ができた分を他の用途に活用することも可能となります。

 

対応OSと対応するディープラーニング フレームワークについて

これからの「データ中心型社会」の鍵として

FPGAソリューション対応のHPCをいくつかご用意しております。