特定処理の高速化をFPGAで実現――ザイリンクス、IBM：OpenStack、Docker、Apache Sparkなどが対象 「OpenStack」や「Docker」「Spark」といったデータセンターアーキテクチャ向けに、特定の処理にFPGAをアクセラレーターとして利用する仕組みをIBMが正式に展開する。コンピューティングリソースの負荷を低減し、エネルギー効率を高める。 米ザイリンクスは2015年11月16日（米国時間）、米IBMと複数年にわたる戦略的提携を締結したと発表した。IBMのPower SystemsにザイリンクスのFPGA（Field Programmable Gate Array）を組み込んで特定処理のアクセラレーターとして利用することで、エネルギー効率の高いデータセンター向けシステムを構築する。 両社はソフトウエアやミドルウエアを共同開発して、機械学習やネットワーク機能
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今月はじめ、インテルがFPGA大手のアルテラを総額2兆円で買収することを発表した。インテルはちょっと前まではCPU+FPGAなんてコードが分断するしダメダメソリューションだなんて言ってたくせに、なんて鮮やかな手のひらの返しよう。まあでも、すばらしい展開だし非ノイマン計算をソフト屋が使いこなす時代が幕開けしそうなので、あっぱれインテルである。非ノイマンなにそれ？ という人はコネクションマシン本と青いリコンフ本を読んでおこう。 この発表でインテルが説明に用いたスライドで、とくに目を引いたのが以下の一文。 Up to 1/3 of Cloud
「【ニコニコ事業】ハードウェア開発エンジニア （正社員） 日本最大級の動画サイトニコニコ動画を中心とした『niconico』を支える配信システムのハードウェアによる高速化を行っていただきます。」 ドワンゴは2014年11月、こんな職務内容で、ハードウエアエンジニアを募集した(エンジニア募集サイト)。実際、2015年4月時点で既に10数人のハードウエア技術者を採用。今後も採用数を増やすという。 連載第4回は、ニコニコ動画やニコニコ生放送を運営するドワンゴのプラットフォーム事業本部の宮崎賢一氏らに、IT企業がハードウエア開発を手がけることの意義を聞いた（写真）。 写真●ドワンゴ プラットフォーム事業本部 本部長の宮崎賢一氏（左）、同本部 プラットフォーム事業本部 コンテンツ配信基盤開発部 担当部長の谷内崇浩氏（中央）、同本部 コンテンツ配信基盤開発部 コアデバイス開発セクション セクションマネ
の続き。 FPGA内部回路に関しては実のところあまり細かな部分に注目しすぎてもしょうがないところがある。 なぜならFPGAは内部リソースに対して好きな回路を構成できるから。 FPGA内部回路設計者にとってはアプリケーション実装例は参考にはなるが、あくまでMicrosoftのアプリケーションの場合だし、「如何にし大規模データセンターでのFPGAアクセラレーションを実用的にしたのか」についての関係性は低いと思う。 容易に変更できないFPGA自体のハードウェアアーキテクチャと、基板上の制限が重要。つまりFPGAの選定と基板設計。ユーザーロジックの規模、PLL、DSP、内部RAMをどれだけ用意するか、FPGA外部に何をどれだけ繋ぐか。これらによってFPGA内部リソースの使い方の制限や方向性が出てくる。 ShellとRoll FPGAを大きく2つにわけた。 特別にすごい工夫はなくどちらもいたって普通
MicrosoftのBingをFPGAで高速化した件についての話。 FPGAで処理をしたことよりも、FPGA間ネットワークをイーサネットとは別に用意するシステムアーキテクチャとその運用に注目すべき。 ホモジニアスでありながら高いアクセラレーション効果を得られるように、とても良い設計&使い方をしている。 なお、FPGAを使ったハードウェアアクセラレーション自体はいわゆるスパコンの分野(HPC)等で結構チャレンジ(海外ばかりだが)されてきていて、さして新しいアプローチではない。 最初のアプローチ、集中化 Microsoftはまずサーバーのアクセラレータとして最高のものを作ろうとした。 XilinxのFPGA Spartan6を1個とVertex6を6個使い、PCIeにてホストCPUと接続されたアクセラレータ「BFB Board」。なおSpartan6はPCIe接続(PLXのPCIeチップ)とV
3. Heterogeneous Computing Era OoO Core OoO Core OoO Core OoO Core L2 L2 L2 L2 L3 Cache DDR3 DRAM Multicore (Intel Corei7) L2 Cache GDDR5 DRAM GPU (NVIDIA GeForce) DDR3 DRAM Manycore (Intel Xeon Phi) DDR3 DRAM FPGA (Xilinx Virtex-7) 2015-03-11 Shinya T-Y, NAIST 3 4. FPGA (Field Programmable Gate Array) n 中身を改変可能なLSI (PLD: Programmable Logic Device) l 設計者が独自のデジタル回路を形成することができる l 対してCPUやGPUはFLD
Fluentd Advent Calendar 24日目の記事です。 家にあるMIDIキーボードからMIDI信号をひろってFluentdにとばすという、誰得な工作をした。CPUやOSを使わず、MIDI信号のデコードからTCP接続、FluentdのMessagePackエンコードまで、すべてハードウェア実装なのだ。 まずはデモ動画をどうぞ： MIDI keyboard + DE0 + Fluentd demo MIDIキーボードを叩くと、Mac上のFluentdにMIDIメッセージが送られ、Fluentdのログとして表示されてるのがわかる。以下、このデモの中身を解説したい。 MIDI→DE0→WIZ→Fluentd このデモの構成はこんな感じ： 以下、それぞれのコンポーネントの役割を見ていこう。 MIDI信号のデコード MIDIキーボードから送られてくるMIDI信号のデコードは2年前に作った
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにF
AbstractFast growth of the computation cost associated with training and testing of deep neural networks (DNNs) inspired various acceleration techniques. Reducing topological complexity and simplifying data representation of neural networks are two approaches that popularly adopted in deep learning society: many connections in DNNs can be pruned and the precision of synaptic weights can be reduced
概要 AMD は、多様なアプリケーション要件に応えるために複数のプロセス ノードをベースとする幅広い製品ラインを提供しています。最大の容量、帯域幅、性能を必要とする最先端の高性能ネットワーキング アプリケーションを設計する場合でも、ソフトウェア定義テクノロジを新たなレベルに引き上げるための低コストで小型の FPGA を探している場合でも、AMD FPGA はあらゆる要望に応え、単位ワットあたり性能を最適化しながらシステム統合を可能にします。 実証と実績を長期にわたりお届け。 通常の製品寿命が 15 年を大きく超える AMD デバイスは、設計したシステムのライフサイクル全体にわたって安心してお使いいただけます。AMD 7 シリーズ FPGA およびアダプティブ SoC は 2040 年まで、AMD UltraScale+™ FPGA およびアダプティブ SoC は 2045 年まで対応してい
30. オークション参加システム 「広告を見る人」 人 × 広告主サイト 相性 「表示ページ」 “どの広告”を “いくら”で 入札するかを 決定 広告 × 配信ページ 相性 人 × デモグラ情報 性別、居住地域、年代 人 × 広告閲覧回数 どの広告を何回見たか 等・・・
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