質問編集履歴
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処理内容が乱雑であの手この手の数学手法を駆使しなければならないし、
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変動の激しい実装には向
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進歩や変動の激しい算法の実装にFPGAは向かないではと自分の実感ですね。
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① 有名なFPGAメーカー(２つ)ともにIP(知的な資産)を強調して、基本道具としてのFFTでさえライセンス料を払わなければ利用できない(処理サイズの小さいFFT
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① 有名なFPGAメーカー(２つ)ともにIP(知的な資産)を強調して、基本道具としてのFFTでさえライセンス料を払わなければ利用できない(処理サイズの小さいFFTならフリーだけど)。
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これに対してNVIDIAのGPU環境では何でも「フリー」
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これに対してNVIDIAのGPU環境では何でも「フリー」----いろんなGPU化済みの数学LIBをただで、即座に利用できる。
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⑦ 画像処理
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⑦ 画像処理分野はあの手この手を使うので、大量のLIBが必要なのに、**FPGAはフリーLIBが貧弱**
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に対して、NVIDIAは豊富なLIBを提供してくれる。それに、世の中ただで利用できるGPU LIBがいっぱいある。
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⑧ AIにおいてGPUより速いと宣伝されているようですが、なかなか普及されていないですね。
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原因は何でしょうか。
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虚偽や過大宣伝？
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例えば、凄い旧版のGPUと比べたり、そのメーカー内部で非常に特殊なやり方や評価の仕方だったりして、世の中の人に利用や実証させる事ができないのでは？
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⑨ とにかく、今の時点(2018年3月3日)において、
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deep learning 分野に関して、最新のFPGAは最新のGPUに速度や精度の面に勝っていない。
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そして**今後も、AIにおいてFPGAはGPUに勝つことに理論的な根拠も兆候も皆無では？**
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**＝＝＝補足説明＝＝＝**
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下に「お母さん」「お父さん」のお話を頂いたので、やはり上記文章に対する補足説明をしなければならないと思います。
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自分は画像処理や信号処理専門で、あくまでこのような分野においての注文です。
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勿論処理内容が固定で、ロジックや計算簡単で＋リアルタイム性が高い要求の場合は
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FPGAはベストです。
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例えば、並行I\O制御、特定の通信プロトコルの実装、国際規格で決まった画像圧縮・伸長処理にはFPGAが向いています。
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処理内容が乱雑であの手この手の数学手法を駆使しなければならないし、
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変動の激しい実装には向いてないではと自分の実感ですね。
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本来AI分野でのFPGAの活躍にも期待していたのですが、
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AIにおいてGPUより速いと宣伝されているようですが、なかなか普及されていないですね。
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原因は何でしょうか。
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⑦ 画像処理分野はあの手この手を使うので、大量のLIBが必要なのに、**FPGAはフリーLIBが貧弱**
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⑦ 画像処理・認識分野では通常あの手この手を使うので、大量のLIBが必要なのに、**FPGAはフリーLIBが貧弱**(あっても、**IP**としてお金を徴収する)
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に対して、NVIDIAは豊富なLIBを提供してくれる。それに、世の中ただで利用できるGPU LIBがいっぱいある。
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⑥ FPGAアプリケーションのバ
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⑥ FPGAアプリケーションのバージョン更新には専門知識が必要とし、普通のエンドユーザができないので、問題があれば**FPGAそのものを回収せざるを得ない**。 **これは大変だ！**
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