Q&A
深夜一生懸命に書いたのに。。。
「票を募る」に失笑してしまいました。なんのために？
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。
何はともあれ、多くの方にとって蛇足かもしれないが、<<問題・課題 >>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、追加致しました(↑)。
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？
深夜に一生懸命とかどうでもいいことで質問文が読みづらいです
「形だけは質問になっているけど、結局自分の言いたいことを表明しているだけではないのか」という意味合いだと思います（少なくとも、自分はそんなふうに受け止めました）。
ご意見有難うございます。これまで自分は調べてきたが、はっきりとした結論を得られていないので、感覚的な「結論」を纏めて、勘違い処を皆さんに訂正していただきないのです。 前書きの<<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。 >>はそういう意味です。
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?
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。
回答3件
0
ベストアンサー
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。
投稿2018/03/04 00:49
総合スコア1430
すみません。コメント入れるつもりが回答に入力してしまいました。
お返答ありがとうございます。
＞自分で上げてる５つのメリット
それほどの根拠はなし、感覚半分、想像半分のようなもので、
これは自分の勘違いでは思うんで、前に<<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。 >>を置いたのです。
そうですか。
個人的にはGPUvsFPGAみたいな１か０かみたいな議論は不毛だと感じます。
それぞれ、性能とコスト、EOLなど特徴があるんですから設計上の制約に応じて適材適所で選択するのがベターだと思いますが。
だから、最近はエッジコンピューティングの話とか出てきているのでしょうし。
性能と開発効率が一番のファクターなら現時点ではGPU一択でしょう。
お返答有難う御座います。ただ、時々「現在多くのメーカーがAIの実装をGPUからFPGAに移す」というような記事を目につくので、
それはFPGAの周辺が簡単だから？
例えば、GPUに必ずCPUが必要だが、FPGAはそうでもないとか
それとも、同等パフォーマンスであれば、FPAGの面積がGPUより小さい？
＞「現在多くのメーカーがAIの実装をGPUからFPGAに移す」というような記事
どこ情報ですか？ 私の勉強不足で申し訳ありませんが参考までに教えてください。
私が把握しているのは、GPUをたくさん使うと消費電力の点で課題が出てきているので、比較的処理の軽い「推論」フェーズでFPGAを活用しよういう動きがあるかもというぐらいですかね。
後はデータセンターで活用され始めているぐらいですかね。(例えばAmazon AWS F1)
これも消費電力とパフォーマンスを両立できる点で投資に見合うと判断されたからでしょうね。
＞例えば、GPUに必ずCPUが必要だが、FPGAはそうでもないとか
アクセラレータとして、FPGAを単体で使うケースって、あまり思い浮かびません。
なんらかのCPUと一緒に使うケースの方が多いんじゃないでしょうか。
単体で使うにしてもIPを使って内部にCPUコアを実装したりすると思います。
TaroToyotomiさま ご教授有難うございます。
気づいたら、確かに「データセンター」やら特定のFPGAメーカー関連の記事が多かったようです。
中道の開発者の発言ではないかもしれません。
自分の最初の処にメモをして、完了します。
皆さん有難う御座いました！
>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。
「正しいかどうかはともかく」にしてどうして「そのメリット」を生かせるの？
論理的に可笑しいな。。。
正しいかどうかは目的によるでしょ？
少ない生産台数なら、PC+GPUを買ってくるよりも、回路設計も含めたイニシャルコストを考えるとFPGAは高価という考え方もできますし。
年間数百台作るなら、イニシャルコストを考えても安価という考え方もあると思います。
また、使える電源の容量にしても装置特有の制約があったりするんじゃないですか？
入出力のI/Fはどうします？新たにI/Fボードを作らないといけないですよね？
そのI/Fボード上にアクセラレータ用のFPGAを搭載できるとしたらPC自体が不要になってコンパクトになりませんか？
FPGAか？
TaroToyotomiさん
お返答ありがとうございます。
前のお話を理解できなかった事に申し訳ございませんでした。
＞そのI/Fボード上にアクセラレータ用のFPGAを搭載できるとしたらPC自体が不要になってコンパクトになりませんか？
これはもちろん非常に魅力的なところです。
ただ、例えば、FPGAを搭載しているやや汎用的なI/Fボードの既成品がないでしょうか。
そのような既成品が豊富にあれば、多くの場合自前のI/Fボードを設計、製造することさえ要らなくなるでしょうね。
私のところでも画像処理を目的としたFPGAボードを自社製品の組み込み用に作っていますが、そういえば汎用品は見当たらないですね。
評価用ボードというカテゴリーですが、アブネット株式会社でいくつかリリースされているようです。
事前評価用ということで購入したことがあります。
＞そしてそのようなものが豊富にあれば、多くの場合恐らく自前のI/Fボードを設計、製造でさえ要らなくなる
ニーズにうまく合致すれば商売になりそうですね。（世の中そんなに甘くはないのでしょうが・・・）
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。
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/#
情報有難うございました。
0
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？
投稿2018/03/03 16:56
総合スコア1430
＞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)
0
投稿2018/03/03 23:02
総合スコア580
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)
> 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？
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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