図1　Xilinx社Software/IP Products担当シニアディレクターのRamine Roane��(hu━)

FPGAは、�O分で好きな�v路を設��できるハードウエアデバイスである。ただし、その�v路��模が�j(lu┛)きくなりすぎると、フレキシビリティが失われ、他には��く使えない専���v路にならざるをえなかった。このため、�U(ku┛)御やある��度�wまっている機�Δ�CPUとソフトウエアで行い、�Y��化できない�v路は独�OにFPGAで設��する��(sh┫)式を使う例が�Hかった。ある�T味、これは組み込みシステムそのものであり、このままエッジで使える。

Xilinxは、FPGAのユーザがこれまでのハードウエア設���v、組み込みソフトウエア開発�vから、さらにアプリケーションソフトウエア開発�vまで����(j┫)を広げ始めた。��来のハードウエア設���vはコンポーネントレベルであり、5万人いる。そして組み込みシステムのエンジニアはSoCとFPGAエンジニアを合わせて10万人いる。さらに、FPGAの��(l━)在ユーザを5�Q以内に5倍に�\やそうという�`�Yを掲げた。それがアプリケーションソフトウエアエンジニアの25万人である。ここではユーザが、エッジにせよクラウドにせよソフトウエアスタックを開発する場合に、FPGAにアクセスできるように図る。このための開発ツールをSoftware-Definedな開発環境と、同社Software/IP Products担当シニアディレクターのRamine Roane��(hu━)は�}んでいる。

こういった背景には、ITのメガトレンドの�kつであるクラウドの進�tがある。企業向けコンピュータはこれまでオンプレミスと�}ばれる企業が�eつ独�Oのシステムから、クラウドへとシフトしてきているのだ。クラウドも、これまでの企業向けプライベートクラウドから、AmazonやMicrosoft、Googleなどのパブリッククラウドへのシフトも進んでいる。クラウドを�W(w┌ng)��して、例えば機械学�{の演�Qを高�]化する場合、FPGAで再構成可�Δ淵▲�セラレーションスタックとしてFPGAにアクセスできるようにする。そうするとFPGAを使ったアクセラレータをソフトウエアエンジニアも�W(w┌ng)��でき、効率の良い機械学�{アルゴリズムを実行できるようになる。まずAmazonのAWSクラウドでは、AFI（Amazon FPGA Instances）をXilinxが創り�屬押�AWSの�W(w┌ng)���vがF(xi┐n)PGAを書き換えられるようになった。

�mい、Amazon、Google、��度、Tencent、Microsoftなどパブリッククラウドを運営するサービス業�vは、クラウドの�駘�的なコンピュータであるデータセンターにFPGAを導入している。CPUでは��いが、ユーザ独�Oのアルゴリズムを高�]に処理するためにはハードウエアのFPGAが最適だからだ。IntelがAteraを�A収したのも、ソフトウエアで処理すると時間がかかりすぎる�v路をFPGAで作ってしまいたいユーザのためだ。

Xilinxは、FPGAによるクラウドアクセラレーションのモデルとして4社の��例を挙げた。音�m認識や�O動運転のための����(j┫)�馭Ъ韻傍ヽ３��{の推�b機�Δ任蓮�中国のDeephi社はCPUに�瓦靴�40倍の高�]性を��(j┤)したという(図2)。またビデオコーデックの��(sh━)NGCodec社のビデオストリーミングのリアルタイムのエンコーディング/デコーディングに同10倍の性�Δ鰓u(p┴ng)ている。検索やデータ解析の��(sh━)国Ryft社は、ログファイルクエリのビッグデータ分析では��来のCPUだけだと60時間かかったのに�瓦靴�40分で済むという90倍の高�]性を��(j┤)した。

図2　FPGAをクラウド�屬濃箸┐襪茲Δ砲覆蟶邏箸��j(lu┛)幅に高�]化　出�Z：Xilinx

さらにゲノム解析ではEdico Genome社は��来33時間かかったゲノム解析を20分で済ませる100倍の性�Δ鰓u(p┴ng)ている。Roane��(hu━)は、�_�fの障害のある新�攣�の�E��を��めるために���C伝子を解析する��要があるが、これまでは解析に1日以�屬�かっていたが、これを20分に�]縮できたため、�E��への�Dり組みが容易になったと語っている。