AI による変革

人工知能 (AI) が爆発的に普及し、その用途も急速に拡大しています。絶え間なく生成、収集され続ける大量のデータと、それをコスト的に効率良く選別するスマートなアルゴリズムの必要性によって、AI の開発が促進されています。これらの新しい活用法が新たな洞察をもたらし、スマートデバイスの操作もより直感的になることで、私たちの生活、仕事、遊びが変革される可能性があります。このような活用例としては、リアルタイム翻訳、自動運転、新薬開発の迅速化と実効性の向上、精密農業などがあります。

FPGA 入門

FPGA (Field Programmable Gate Array) は、ロジックエレメント、DSP ブロック、内蔵メモリー、柔軟な I/O などで構成されるプログラム可能な集積回路です。開発者やエンドユーザーはこれらのビルディング・ブロックを使用して、任意の機能を直接ハードウェアに実装することができます。ユーザーは、データをソースから直接取得し、複数の演算結果と演算処理を FPGA 上で直接、緊密に結合することによって、データをその場で効率的に管理できます。ほとんどの場合、FPGA 上の演算は、ソフトウェアを使用するよりも高速になり、消費電力とレイテンシーも少なく、スループットが高くなります。また、FPGA は実装後でも再プログラムできるため、ハードウェアの再利用と再構成が可能です。

主な特長

インテル® FPGA はその優れた柔軟性とパフォーマンスにより、あらゆる業種での AI 導入に独自の価値をもたらします。

パフォーマンス

ハードウェアの柔軟性

ワークロードの柔軟性

電力効率

インテル® FPGA によって、AlexNet や GoogleNet アルゴリズムなどの AI ワークロードの実行における電力効率が向上し、それにより総消費電力と総保有コストを低減できます。

導入の柔軟性

FPGA では、CPU との間でデータをやり取りする「オフロード」モードで実行したり、データがホスト・プロセッサーに移動する前に FPGA 内で直接処理する「インライン」モードで実行できます。

精度

FPGA は、64 ビットの浮動小数点から、整数、バイナリーまで必要な精度やデータ型にて演算できるだけでなく、ニーズに合わせて実装をカスタマイズできます。

スピード

FPGA は高速です。応答時間が重要な場合、インテル® FPGA は優れた速度と固定かつ低レイテンシーを提供することで、迅速な意思決定をサポートし、より良い顧客体験を実現します。

I/O の種類

FPGA トランシーバーにより、カメラ、ストレージデバイス、ネットワークなど、任意のデータソースおよびインターフェイス規格との直接的なやり取りが可能です。

将来のアルゴリズム

FPGA は再プログラム可能なため、現在の AI ワークロードとアルゴリズムだけでなく、将来の AI アーキテクチャーにも適応できます。

スループット

インテル® FPGA によってシステムのスループットを向上できるため、短時間でより多くのことを実行できます。

消費電力枠

インテル® FPGA のデザインは電力効率に優れているだけでなく、拡張性も備えています。必要量に応じた電力を使用するといったワークロードのデザインが可能です。

多機能

インテル® FPGA では、AI アルゴリズムをシステム内のほかの重要な機能と組み合わせてシングルチップの形にできるため、低消費電力、固定かつ低レイテンシー、高スループットを実現し、総保有コストを低減することができます。

関連ホワイトペーパー

このホワイトペーパーでは、インテル® FPGA で OpenCL* プラットフォームを利用して、今日の画像中心の世の中環境における画像処理や画像分類のニーズに対応する方法について解説します。