FPGAアクセラレーションを搭載した組み込みシステム
これまで、ディープラーニングのトレーニングと推論分析は、データセンターの強力なサーバーで実行されていました。しかし、リアルタイムのデータ処理と分析を必要とするアプリケーションがオンライン化されるにつれて、ディープラーニングの推論分析はエッジへと移行しました。エッジは、クラウドでのデータ処理と分析に関連するいくつかの問題を解決します。
AIエッジコンピューティングは、数千マイル離れたデータセンターにデータを送信し、クラウドがデータに対してアルゴリズムを実行するのを待って、その出力を元のデバイスに送信することに伴うレイテンシーの問題に対処します。エッジコンピューティングは、データが生成されるソースでデータが処理され、AIアルゴリズムがデータにローカルに適用されるため、データを処理と分析のために数千マイル離れたデータセンターに移動させる必要がなく、レイテンシーの問題を解決します。 Premioは、エッジでのAIワークロードを高速化するためにFPGAを搭載できる様々な組み込みコンピューティングソリューションを提供しています。
IoT（モノのインターネット）およびIIoT（産業用IoT）デバイスの数が増え続けるにつれて、エッジでのAI推論分析の重要性が増しています。そのため、これらのデバイスによって生成されたデータを使用して、エッジでAI推論分析を実行することで、企業は豊富な状況認識と、品質管理、安全性、セキュリティ、効率性の向上によるパフォーマンス強化により、競争優位性を獲得し、ビジネス価値を向上させることができます。
エッジでのAI推論分析は、データが収集され、後でAIを使用して分析されるという従来のモデルとは異なります。コンピューティングパワーとストレージ技術が向上したことで、組織はデータが取得または生成されるエッジでAI推論を実行できるようになりました。
そうは言っても、AI推論分析をエッジに導入する前に、ディープラーニングのトレーニングは、DNN（ディープニューラルネットワーク）に大量の複雑なデータを供給してトレーニングする必要があるため、引き続きデータセンターで実行する必要があります。しかし、DNNがトレーニングされると、トレーニングされたモデルはエッジコンピューティングソリューションに展開され、エッジでディープラーニング推論を実行できます。エッジに展開されたトレーニング済みモデルは、これまで見たことのない新しいデータに対して推論分析を実行するために使用されます。エッジAI推論コンピューターをお探しでしたら、Premioが提供する幅広いエッジAIコンピューティングソリューションをご覧ください。
FPGAアクセラレーターとは？
フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、特定のワークロードに合わせて回路を再プログラムおよび再構成できる集積回路です。これがFPGAとGPUの主な違いです。GPUでは、回路はハードエッチングされており、再プログラムできません。FPGAは、柔軟性、プログラム性、速度を提供し、カスタムASIC（特定用途向け集積回路）開発の複雑さを伴わないソリューションを組織に提供します。 組み込みシステムはFPGAで構成でき、組織にエッジでのAIワークロードを加速し、リアルタイムでデータを処理・分析できるシステムを提供します。
出典：Intel（Intel Arria FPGAアクセラレーター）
FPGAが望ましい理由とは？
FPGAはAIワークロードを高速化できるため望ましいとされています。これは、GPUやASICが提供するのと同様のパフォーマンスを提供できるように構成およびプログラムできるためです。AIアプリケーションは急速に変化するため、FPGAの再構成可能で再プログラム可能な性質は、絶え間なく進化するAIの状況に合わせて進化できるため、理想的なソリューションとなります。つまり、設計者が新しいアルゴリズムを迅速にテストし、可能な限り早く市場に投入することを可能にします。
さらに、FPGAは、AIおよびディープラーニングアプリケーションにとって望ましいものであり、さまざまなメリットをもたらします。以下にそのメリットの一部をご紹介します。
FPGAは、メモリバッファリングを排除し、I/Oボトルネックを克服します。これらは、多くの場合AIシステムのパフォーマンスを制限します。つまり、FPGAはデータ取り込みを加速し、AIワークフロー全体を高速化します。これは、データを迅速に取り込む能力がレイテンシーを大幅に低減するためであり、リアルタイム分析と意思決定を必要とするミッションクリティカルなアプリケーションを実行するために使用されるシステムには必須です。
また、FPGAは、複数のセンサーやカメラからデータが収集されるAIワークロードに優れています。たとえば、自律走行車では、FPGAの複数のデータ入力を処理する能力があるため、さまざまなセンサー、カメラ、LiDAR、オーディオセンサーからデータがシステムに供給されるため、FPGAは非常に優れています。
さらに、一部の研究では、FPGAはAI推論分析の実行においてGPUよりも電力効率が非常に高いことが示されています。これは、FPGAが提供するロジックがアプリケーションの実行に非常に効率的であり、ワットあたりのパフォーマンスが高いという事実によるものです。これは、FPGAが数千サイクルのCPUが実行する同じ機能をわずか数サイクルで実行できるためです。
結局のところ、FPGAを搭載したAI推論コンピューターの最大の利点は、FPGAを特定のアプリケーションごとに再プログラムおよび再構成できることです。この再構成可能性により、組織は最新のディープラーニング推論イノベーションが出現するたびに、FPGA推論PCを導入して実行できます。
AIワークロードを高速化するためのFPGAの利点
FPGAは、エッジで実行される推論分析を高速化するための優れたオプションです。非常に高速で、非常に柔軟性があり、電力効率も非常に高いため、エッジでの展開に最適です。
一部の組織では、CPUを使用してFPGAをホストし、推論アプリケーションを実行することで、ディープラーニング推論分析を行っています。FPGAは、自動運転車や工場自動化などのミッションクリティカルなアプリケーションにとって特に重要です。これらのアプリケーションは、1ミリ秒ごとに重要となる超低レイテンシー分析と意思決定を必要とするためです。
さらに、FPGAは高度にカスタマイズ可能なI/Oを提供します。これは推論分析にとって非常に重要であり、FPGAがデータを提供する多数のセンサー、カメラ、その他のデバイスと統合できるためです。
さらに、FPGAは、ソフトウェアを介して再プログラミングすることで、さまざまな異なるタスクに対応できるため、総所有コスト（TCO）を削減します。これは、AI分野では状況が常に変化・進化しており、ハードウェアもそれに合わせて進化する必要があるため、非常に重要です。
FPGAを使用する多くの利点について説明しましたが、唯一の欠点はFPGAのプログラミングです。FPGAのプログラミングは難しく、プログラミングに精通した熟練した人材が必要です。これには、ハードウェアプログラミング言語（HDL）に精通し、FPGAに付属するツールを使いこなせる人材を見つけることが含まれます。この人材がいれば、FPGAを使用してAIワークロードを加速する準備が整います。
結論
全体として、FPGAは、そのパワー、柔軟性、超低レイテンシー、エネルギー効率により、データセンターおよびエッジで推論分析を実行できます。FPGAは、画像分類、物体認識、コンピュータービジョン、自動運転車、医療診断などのワークロードを高速化できます。FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）の主な機能は、ソフトウェアを介してハードウェアをプログラムおよびカスタマイズできることです。この柔軟性は、技術とアルゴリズムが常に変化し進化しているAI分野の組織にとって非常に重要であり、組織の寿命と信頼性を提供します。
Premioは、FPGAを搭載した幅広い産業用コンピューターを提供しており、エッジでのAIワークロードを加速するシステムを可能にしています。Premioは30年以上にわたり、米国で組み込みコンピューティングソリューションを製造してきました。彼らは、過酷な環境での困難な展開に耐えうるプレミアムな組み込みコンピューターを製造しています。FPGAアクセラレーションを搭載した産業用PCの選択についてサポートが必要な場合は、当社の組み込みコンピューティング専門家にご連絡ください。お客様の特定の要件を満たすソリューションを見つけるお手伝いをさせていただきます。
