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AI実装においてFPGAの幻のメリット?

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oookabe

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FPGAとGPUはAIを勝負の戦場としているようです。
Deep learningのFPGA実装に関する報道がよく目に付くけれども、自分にとってGPUに比べてそのメリットははっきりしていません。

推測としてFPGAがGPUに比べてAI実装においてのメリットは以下ではないかと思いますが、
誤解に過ぎないかもしれないので、皆さんのご高見をお伺いしたいのです。

性能的に同等であれば、
① FPGAのほうは面積小さくて、小さい装置に組み込みやすい。(正しいかどうか質問----大きな疑問)
② FPGAの値段は安い。(正しいかどうか質問----大きな疑問)
③ FPGAのほうは省エネルギー。(これは正しいかどうか質問)
④ 実行速度が遅かれ早かれ、FPGAのほうはリアルタイムである。
⑤ GPUの場合、CPUが不可欠に対して、FPAGはCPUを必須としない。(正しいかどうか質問---大きな疑問)

上記5点について確実ではないので、間違った処をご指摘頂きたいと思います。
ただ、上記5点以外、全部GPUのほうが有利である事ははっきり言えます(でしょ?)。

どんなご見解でも大歓迎です。

***** 追記 ******
【「問題・課題が含まれていない質問」という指摘を受けました teratailでは、漠然とした興味から票を募るような質問や、意見の主張をすることを目的とした投稿は推奨していません。】と跳ね返されてきました!
びっくりしました!
深夜一生懸命に書いたのに。。。
ただ、「票を募る」に失笑してしまいました。なんのために? 
もっと言えば、あるホット技術のはっきりしない問題点に関して、具体的で意義の有る個人意見や考え方を出されても全然良い事ではないでしょうか。
この掲示板の最終目的はそのための交流ではないだけ?
それを書く自身が多大な労働で、敬意を持って受け入れましょう。

多くの方にとって蛇足かもしれないが、下記のようなタイトルの内容を追加しなければ不満が存在するようで、追加致します。

問題・課題

AIの世界では高速処理が不可欠で、さもなければ実用性はなく、単に遊びに過ぎません。なので高速化実現装置について議論したいと思います。
そのために高速化手段の一つとして注目されているFPGAの特長に対する疑問を有識者に確認したいと思います。現にこのような問題に多くの方から関心を寄せているので、はっきりしたいのです。
何故ならば、AIの実現装置を正しく選択しなければ、大変なことになりますね。
これこそ質問の意図で、先に解決しなければならない課題です。 
これはまったく自分の長い間の実践経験からの心得です。

************
【NOTE】
自分の理解力不足で誤解した記事の1,2に関する[摘要]:
<<SDAccel 背景資料 - ザイリンクス - Xilinx>>
FPGA は、DNN (Deep Neural Network) 予測システムにおいてCPU/GPUより高い性能を提供可能。
DNNシステムは、 ... SDAccel 開発環境には、
アーキテクチャ最適化コンパイラ、ライブラリ、デバッガ、
プロファイラーが含まれ、CPU/GPUに匹敵するプログラミング環境を実現します。 
1ワット当たりのハード ウェア アクセラレーション 性能は FPGA が格段に上...


https://news.mynavi.jp/article/20170102-2017_ai/2
<<柔軟性を武器にデータセンターでの活用が進むFPGA>>
("データセンター"という条件を付けていますね。)
<<ハードウェアの呪縛から開放され普及期到来のFPGA>>
「リコンフィギュレーション可能アクセラレーションスタックは、
ハイパースケールデータセンターができる限り早く実装できることを目的に開発を進めてきたものであり、
すでにトップ7社すべてに提供している」とのことで、

● マシンラーニング
● ビデオトランスコーディング
● リアルタイムデータアナリティクス
● ネットワーキングやストレージの仮想化
● そしてまだ見ぬアプリケーションにもFPGAの柔軟性を活用して対応を可能としているとする。

FPGAは今後、ハイパースケールデータセンターにおけるメインストリームになれる可能性が
見えてきた」と同社では述べており、
今後、さらにソフトウェアを中心とした環境の整備を進め、
ユーザーの拡大を図っていく構えを見せている。

===================

★ まあ、気づいたら、FPGA関連メーカーの言い分が多いようです。
FPGA は、DNN (Deep Neural Network) 予測システムにおいてCPU/GPUより高い性能を提供可能。
実際第三者検証できるものではない主張???!!

FPGAの「柔軟性」というなら確かにあると思います。
FPGAより「柔軟性」がもっと高いやつとしてシリコンウェハーあります。
シリコンウェハーならFPGAをさえ作れます。
でも、、、限ったICメーカー以外シリコンウェハーを直接使って
アプリケーションを実装する開発者はいます?

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  • 退会済みユーザー

    2018/03/04 16:02

    複数のユーザーから「問題・課題が含まれていない質問」という意見がありました
    teratailでは、漠然とした興味から票を募るような質問や、意見の主張をすることを目的とした投稿は推奨していません。
    「編集」ボタンから編集を行い、質問の意図や解決したい課題を明確に記述していただくと回答が得られやすくなります。

  • ozwk

    2018/03/05 16:51

    IPコアが高いとか貧弱だの言ってますが、ひょっとして個人レベルで実装する話をしてます?

    キャンセル

  • oookabe

    2018/03/05 18:04 編集

    中小企業ですけれども、装置は各品種毎にそれほど多量生産ではないです。それに装置自身が百万円から数百万円程度で、利益額それほどないのに、一つのIPライセンス---従量制であれば,一本でも少なく数十万で、記憶によれば数百万のライセンス料もあるらしい。それだと、FPGAにたじろぐのですね。

    キャンセル

回答 3

checkベストアンサー

+2

自分で上げてる5つのメリットがはっきりしてるんでしょ?(正しいかどうかはともかく)
そのメリットが生かせるならそっち使えばいいと思いますが。

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  • 2018/03/24 01:30 編集

    ご教授ありがとうございます。
    御免なさい! 前回の質問は曖昧的だったので、言い直したいのです。
    自分が言いたいのは周辺インターフェースデバイス(LANや汎用I/O、HDDやメモリソケット)が汎用的に備えて、FPGAの中に実装される画像処理内容や算法だけを自由に変更できるようなI/Fボードはあるかどうか。

    それから、ぜひ教えていただきたいのは、GPUだと、アプリケーションプログラムを簡単に更新できます。CPUの場合と同じユーザ自身でも例えばネットからダウンロードしてプログラムファイルを置き換えれば終わり。ところが、FPGAの場合、エンドユーザーがFPGAの中に実装したプログラムを簡単に書き換えられるのでしょうか。あるいはそのためにFPGAを回収する必要はないでしょうか。
    また、どうぞ宜しくお願いします。

    キャンセル

  • 2018/03/24 08:01

    フィックスターズのOliveみたいなやつですか?私は使ったことはないですが。

    http://olive.fixstars.com/ja/#

    キャンセル

  • 2018/03/24 12:11

    情報有難うございました。

    キャンセル

+1

メリット・デメリットを考えて良いと思った方を使えばいいだけじゃないですか?

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  • 2018/03/04 08:02

    >メリット・デメリットを考えて良いと思った方を使えばいいだけじゃないですか?
    だから、メリット・デメリットははっきりしていないので、ここで確認したいのです。(自分の感覚が浅くては? 誤解恐れあります)

    キャンセル

+1

数年くらい遅れた議論ですね。

https://news.mynavi.jp/article/20170901-hotchips29_microsoft/

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  • 2018/03/04 09:39 編集

    情報有難うございます。
    でも自分は以前読んだことがあります。
    だから毎度困惑するのですね。
    FPGAを重視するメーカーからの宣伝と現実との間はギャップがデカ過ぎのような気がします。matrix計算に関しても、その他の高度な数学処理に関しても、FPGAでやるのは大変で、高額なIPコアを買わなければならないようです。
    そしてそのIPコアも貧弱で、多くの数学処理に対応していないのです。
    これに対してGPUは即座にただで利用し実現できます。
    当初私もMicrosoftの「Project BrainWave」の話を信じて期待していたが、今や挙げられていたメリットはほとんどGPU以下ではと疑っています。
    例えば、実行スピードと柔軟性、利用の難易度やコスト、いずれもGPUに勝る事実も根拠もないのに、目を閉じて宣伝しているような感じですね。

    それに いまだ、Microsoft関係以外の方のAI論文や実装発表に 「Project BrainWave」を利用されているという話は皆無(少なくともまれな話です)。

    なので、自分がこれまで読んだ記事に基いて
    一応可能性のあるFPGAのメリットをまとめて経験者のご意見をお伺いしているわけです。
    自分の誤解偏見がある恐れがあるこそ、確認したいのです。
    (選択方向が間違えれば、通常代償が大きいですからね。慎重せざるを得ません)

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  • 2018/03/05 18:22 編集

    > 当初私もMicrosoftの「Project BrainWave」の話を信じて期待していた

    どういう期待をしていたんですか?

    質問者さんの関心は
    クラウド利用とかでなく、各装置上で動かすって話ですよね?

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  • 2018/03/05 23:41 編集

    これに関して私は誤解しました。。。
    再度「Project BrainWave」を読んだら、やはり自分と無関係のジャンルの話ですね。
    でもどうしてFPGAで実現しなければならないのは終始分からないです。今も。
    単に省エネルギーのため?
    でもGPUは電車でもない、そんなに電力消耗するのでしょうかね。
    FPGA計算能力がGPUに劣るだからその分電力消耗も少ないじゃなの?素朴な疑問ですけれども。
    そうでしょ? 動きの速いものほど電力消耗は少ないと言う話はあり得ませんね。

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