IoTのデータ利活用を加速する、インテルのFPGAアクセラレーション・ソリューション ―インテル 山崎大輔氏インタビュー

近年、IoTやAIの分野において、「FPGA」という言葉を聞くことが増えてきた。「FPGA(Field-Programmable Gate Array)」とは、顧客の元に渡った後でも、ハードウェアの回路設計を自在に書きかえられる集積回路のことだ。

回路設計を書きかえられると、どのようなメリットがあるのだろうか。たとえば、「検索エンジン」を動かす場合。日中は多くのユーザーが利用するためコンピュータはフル稼働になるが、人々が寝静まった夜中には、コンピュータはその能力を持て余すことになる。そうした場合、全く異なる用途にそのリソースを振り分けることができれば効率的だ。しかし、通常のマイコンではハードウェアの回路設計を書きかえられないので、それが難しい。

また、FPGAは演算のスピードがマイコンよりずっと速い。マイコンの場合、単一の命令を出すと、それぞれの小さな機能に分散して処理を行う。そのため、クロック数(サイクル)が多くなり、演算に長い時間がかかる。

たとえば、「2×3+5という計算をせよ」という命令を出した場合、「2を入力」→「3を入力」→「2と3を加算」というふうに、サイクルに分けて逐次的に演算を行う。しかしFPGAは専用回路なので、1サイクルで「2×3+5」の計算をいっきょに実行することができる。だから速い。

こうした優れた特徴をもつFPGAは今、IoTやビッグデータ解析に欠かせない技術として注目を集めている。それは、リアルタイムで刻々と集まってくる膨大なデータを処理していくために、高速に計算ができるコンピューティングパワーが必要だからだ。IoT時代の「アクセラレーター」として、FPGAは期待されている。

インテルは2015年、FPGAメーカーのアルテラを買収し、FPGA事業を拡大してきた。これまで、ハードウェアの回路を設計・変更するための専門的な知識が顧客に求められることが、FPGAの欠点の一つだった。そこで、インテルは「インテル® FPGA プログラマブル・アクセラレーション・カード(PAC)」を製品化した。購入した「インテル® FPGA PAC」をサーバーに差し込み、「データ分析」や「人工知能」など用途別のソリューションをダウンロードするだけで、コンピュータの高速演算が可能な体制を構築してきたのだ。

本稿では、インテル® FPGA PACの特徴や各ソリューションの詳細について、インテル株式会社 プログラマブル・ソリューションズ営業本部 データセンター&コミュニケーション 統括部 事業開発マネージャーの山崎大輔氏に話を伺った(聞き手:IoTNEWS代表 小泉耕二)。

データの有効活用には、コンピュータのさらなる演算スピードが必要

IoTNEWS 小泉耕二(以下、小泉): 御社でFPGA事業に力を入れてきた背景について教えてください。

インテル 山崎大輔氏(以下、山崎): インテルは2015年に、FPGAメーカーのアルテラを買収しました。その後、組織体制を整え、ソリューションを充実させてきました。それから4年が経った今、「だいぶカタチになってきたな」と手応えを感じているところです。

きっかけは、IoTやビッグデータ解析への期待でした。今、世界では大量にデータが増えています。現在、世界にあるデータの半分以上が、この2年以内につくられたデータであると言われています。

しかし、データの活用はまだまだ進んでいるとは言えません。ある最新の調査によると、世界に存在する大量のデータのうち、2%しか有効に使えていないのです。その理由の一つに、「コンピュータの演算スピードが追いついていない」ということがあります。

そこで、注目されているのが、「アクセラレーター」と呼ばれる、高速演算を特徴とする専用デバイスです。ディープラーニングで力を発揮するGPUも、アクセラレーターの一種です。私たちも、FPGAのアクセラレーターを、「インテル® FPGA プログラマブル・アクセラレーション・カード(PAC)」として提供しています。この2年間で、3つの製品を発表しました(下の写真)。どれも、サーバーにさしこむだけで使えるタイプです(製品ページはこちら)。

IoTのデータ利活用を加速する、インテルのFPGAアクセラレーション・ソリューション ―インテル 山崎大輔氏インタビュー
左下:「インテル® FPGA PAC」(標準版、インテル® Arria 10 GX FPGA搭載)、上:「インテル® FPGA PAC D5005」(次世代版、標準版の2~10倍の性能)、右下:「インテル® FPGA PAC N3000」(ネットワーク向け)

小泉: FPGAはハードウェアを書きかえられるので、さまざまな用途にリソースを転用できるわけですね。

山崎: はい。たとえば、弊社のパートナー企業に、「WASAI Technology」という台湾のFPGAソリューションベンダーがあります。同社は、ビッグデータ解析用(「Apache Hadoop」、「Apache Spark」)とゲノム解析用のソリューションをそれぞれ提供しています。

ハードウェアはどちらも同じですが、回路設計がそれぞれの用途に応じて書きかえられているのです。FPGAの特徴を活かしたわかりやすい事例といえます。

次ページ:FPGAのよさを活かした、「インテル FPGA PACソリューション」

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