AI技術向けのプロセッサとしてはGPUがあるが、近年注目を集めるのが「FPGA」だ。そのメリットとデメリットを解説する。
AI(人工知能)処理向けのプロセッサについて議論する際、「GPU」(グラフィックス処理装置)や「NPU」(ニューラルプロセッシングユニット)などがまず挙がるだろう。しかし近年は、プログラム可能な集積回路「FPGA」(Field Programmable Gate Array)もAI処理向けのプロセッサとして注目を集めている。本稿はFPGAの基本的な特徴と併せて、AIプロジェクトでFPGAを利用するメリットとデメリットを整理する。
FPGAは、「Field Programmable」(現場でプログラム可能)という名前の通り、ユーザーが再プログラミングできる集積回路だ。出荷後に内部構成を変更できない一般的なプロセッサとは、この点において一線を画している。
FPGAの設定を変更する際は、デバイスの動作を制御するソースコードを記述して適用する。つまり、ハードウェアを物理的には変更することなく、ハードウェア記述言語を用いた再プログラムによってデバイスの動作を調整できるのがFPGAの大きな特徴だ。
再プログラムができるというFPGAの特性は、内部の論理ブロックやインターコネクト(論理回路の接続構成)を変更できる仕組みによって実現している。開発者はデバイスのデータ処理方法をソフトウェア的に変更できるため、特定の用途に最適化しやすい。例えば、レイテンシ(遅延)を最小限に抑える設定や、省電力性を優先する構成など、ユースケースに応じた最適化が可能だ。
一概に「FPGAがGPUやNPUと比べて常に優れている」とは言えないが、FPGAは高いカスタマイズ性や省電力性など独自の強みを持ち、特にエッジコンピューティングの分野では優れた選択肢となる。しかし、こうした利点の一方で、プログラミングの複雑さやリソース容量の制約といった課題も考慮する必要がある。
FPGAはもともとAI処理向けに設計されたものではなく、エンジニアが異なる回路構成を試すためのツールとして1980年代に開発された。新しい回路設計を試すたびにハードウェアを作り直す必要がないため、プロトタイピングや、アプリケーションの変更に伴うハードウェア変更時に重宝された。
近年、FPGAはAIアクセラレーター(AI関連処理を高速化するためのプロセッサ)としても注目を集めている。AIプロジェクトにFPGAを採用するメリットは主に2つある。
AIモデルの開発や推論には、GPUやNPU、さらにはCPUも使用可能だ。それに対してFPGAはハードウェア構成を自由に変更できるため、他のプロセッサにはない柔軟性を提供できるのが大きな魅力だ。
一方でFPGAには以下のような課題も存在する。
次回は、FPGAとGPUを比較する。
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