AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。
AI(人工知能)関連の処理に使われるプロセッサの代表的な存在としては「GPU」(グラフィックス処理装置)があるが、近年はプログラム可能な集積回路「FPGA」(Field Programmable Gate Array)も注目を集めている。AIプロジェクトに使うプロセッサを検討する際は、そのメリットとデメリットを明確に把握することが重要だ。本稿は、GPUとFPGAのメリットとデメリットを比較した上で、選定のポイントを解説する。
FPGAは「Field Programmable」(現場でプログラム可能)という名前の通り、製造後にユーザーが再プログラミングできる集積回路だ。ハードウェア記述言語を用いた再プログラムによって、ハードウェアを物理的に変更することなくデバイスの動作を調整できる。こうした柔軟性や、省電力性が評価されている一方で、以下のような理由からFPGA ではなくGPUを選択する開発者は少なくない。
とはいえ、FPGAにはGPUにない利点がある。
こうした違いがどれほど重要になるかは、AIプロジェクトの目的や要件によって異なる。FPGAは特定の用途において使うメリットがあるが、一般的なAI開発や運用のシナリオでは、ほとんどの開発者がGPUの方が扱いやすく、実用的であると判断している。
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