さくらインターネット、福岡大学と協力し 世界最速クラスのハードウェア 時刻同期（NTP）サーバーを自社開発 ～FPGAベースの公開NTPサービスをトライアル提供～ インターネットインフラサービスを提供するさくらインターネット株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：田中 邦裕）は、私立総合大学の福岡大学と協力し、単体で約10ギガビット／秒（約1300万リクエスト／秒）の高負荷に耐え、Stratum1※1 NTP(Network Time Protocol) サーバーとして働く専用デジタル回路を設計から開発いたしました。また開発サーバーにて、FPGA※2上で動作させて提供する実験を開始しております。 当社データセンターで稼働する当開発サーバーと時刻表示 NTPとは、スマートフォン等を含む、ネットワークに接続される機器において、機器が持つ時計を正しい時刻へ同期するための通信プロトコルです。

選定作業にはAOMが公開しているソフトウェアエンコーダaomを使用し、改造によってツールを削減したときの映像品質を比較しました。 映像品質は一般的にビットレートと客観/主観画質のバランスで表されます。 客観画質とは計算によって数値化した画質のことで、代表的な手法としてはPSNRやSSIMがあります。 主観画質とは人の目で映像を評価した画質のことです。 今回は、客観画質としてPSNRを用いた指標(RD性能)を用い、映像品質を比較しました。 PSNRには"30dBを下回ると低品質である"といった基準はありますが、人の目で見たときの評価と必ずしも一致するわけではありません。 そこで、主観画質の評価も並行して実施し、多角的に映像品質低下を防止しました。 選定結果 まず、Superblockサイズを64X64と128X128とで比較しました。 その結果、テストケースのうち約75％でRD性能に変化がな

IntelがFPGAメーカーのAlteraを巨額で買収したり、MicrosoftがデータセンターにFPGAを使ったり、AmazonのAWSがFPGAに対応したりと、「field-programmable gate array(FPGA)」がコンピューティングの世界で存在感を増しています。CPU・GPUとの違いや、ディープラーニングなどでGPUを置き換える存在となるのかなど、FPGAの現状と将来について、Netherlands eScience Centerのアッツェ・ファン・デル・ペロッグ氏がまとめています。 Why use an FPGA instead of a CPU or GPU? – Netherlands eScience Center https://blog.esciencecenter.nl/why-use-an-fpga-instead-of-a-cpu-or-gpu-

There have been many announcements about what would be the next generation Intel Xeon platform with integrated FPGA, also on this blog. Image source: Intel Now Intel has finally announced that they are shipping their Xeon 6138P Gold with integrated FPGA accelerator to selected customers. The Intel Xeon 6138P includes ane Arria10 GX 1150 FPGA core, with up to 160Gbps of I/O bandwidth and a cache-co

みなさん、FPGA使ってますか？ スマートフォンの普及によって、ARMデバイスは本当に身近な存在になりました。近頃のスマートフォンは一昔前では考えられないほどいいCPU/SoCを搭載しているため、Twitterから3Dゲームに至るまで、手のひらにおさまる大抵の用途において十分に真価を発揮します。ところが「ひたすら行列計算を行いたい」「⁠画像認識や機械学習をより低消費電力で回したい」といった、ちょっと特殊なシチュエーションになると、スマホに搭載されているARM CPU/SoCでは遠からず「性能の限界」がやってきます。この限界を突破するために、FPGAに手を出すのは生き物のサガと言っても差し支えないでしょう。すみません、ちょっと言い過ぎました。 今回はそんな「ちょっと特殊なシチュエーション」に憧れる人に向けて、廉価なFPGA開発ボードの使い方を紹介します。 Digilent製FPGA開発ボード

CPU実験を終えて後輩のために書き残しておけそうなことをまとめます。 CPU実験とは何ぞや、という所については去年の先輩方の記事を見てもらうのが早いと思います。（今年は昨年と違ってFPU係がなくなったり、実験で使うHDLがVHDLからSystemVerilogに変わったりしていますが） 東大理情名物のCPU実験で毎週徹夜したお話（概要編） – Eureka Engineering – Medium CPU実験でコンパイラの改造でハマったところ - Handwriting CPU実験でTravis CIを使ってみた - Handwriting 自班のコンパイラ係も記事を書いてくれました。 CPU実験：マルチコアで並列実行するまで（コンパイラ係目線） - eguchishi 目次 目次 参考書籍 コンピュータ設計の基礎/高性能コンピュータ技術の基礎 RTL設計スタイルガイド Verilog H

はじめに XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開したことにより、FPGA初心者でも簡単にDeep LearningをFPGA実行することができるようになりました。早速ボードを購入してデモ実行まで試してみました。 事前説明 PYNQ Xilinxのオープンソースプロジェクトで、XilinxのZynqに実装したFPGAロジックを、Pythonから簡単に使えるようにするためのもののようです。 通常、Zynqでプログラムを実行する際は、CPUで実行するPS(Processing System)と、FPGAで実行するPL(Programmable Logic)に分かれています。Deep Learningでは、Deep Learningを利用するアプリケーションをPSに実装し、並列化による高速化が見込める畳み込み処理やニューラルネットワークの各層の計算処理などをPLに実装するイメージで

ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ

Linux OSからFPGAを透過的に利用する構想。文字列処理をCPUからFPGAへオフロードで10倍速になった研究結果をミラクル・リナックスが発表 プロセッサ内部のロジックをソフトウェアで動的に書き換えることができるFPGAは、アプリケーションごとにロジックを最適化できるため、x86などの汎用プロセッサよりも高速かつ効率的なアプリケーションの実行が可能になると注目されています。 特に、今年の1月にインテルがFPGA大手のアルテラを買収し、XeonにFPGAを統合するという将来計画を発表してから、FPGAへの注目度はさらに高まっています。 しかしいまのところ、FPGAをアプリケーションから利用するには、ロジックを開発ツールなどを用いてFPGAに書き込み、それをデバイスドライバを経由してフレームワークなどを通じて利用するというものになります。 これをもっと簡単にしようという構想を明らかにした

##そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 ##自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 ##これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP M

Amazon Web Servicesはラスベガスで開幕した同社のイベント「AWS re:Invent 2016」で、プログラマブルなプロセッサであるFPGAを利用可能な「F1 Instance」を発表しました。 F1 Insntanceは、利用者がFPGAに30回までカスタムロジックを書き込むことが可能。ハードウェアレベルで高速にロジックを実行することができ、さまざまなアプリケーションの高速化が可能になります（修正：30回まで、というのは誤りでした）。 提供されるFPGAの仕様は次の通り。 Xilinx UltraScale+ VU9P fabricated using a 16 nm process. 64 GiB of ECC-protected memory on a 288-bit wide bus (four DDR4 channels). Dedicated PCIe x16

持ち運びに便利な宇宙線検出器ができました。 この積みあがった黒い箱の中にプラスチックシンチレータとMPPCと高速アンプが入っていて、 そこから出た同軸ケーブルがZYNQ搭載のADCボード「Cosmo-Z」へとつながっています。 プラスチックシンチレータというのは、β線やミューオンなどの荷電粒子が入ると光るやつで、MPPCというのは微弱光用のセンサです。これらを組み合わせると、宇宙線などの荷電粒子センサになるというわけです。(検出しているのはミューオンだけじゃないけど) 基板を輪ゴムで止めているのかと思うかもしれませんが、この輪ゴムというのが絶妙な力加減を発揮してくれる弾性体であることに気が付きました。 真ん中に基板を寄せてくれるし、振動からやさしく保護してくれるし、MPPCのガラス面をぴたっとシンチレータに押し付けてくれるし、輪ゴム最高！です。 MPPCからの信号は、下の図のような感じで1

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FPGA(現場で書き換え可能なゲートアレイ)のクラスターで構成されたマシンはデュアルコアCPU2000個分に匹敵する性能を発揮するという話があります。MicrosoftもFPGAには目を付けていて、サーバーにFPGAを搭載する「Project Catapult」を推し進めていて、実際にBingやMicorosoft Azureがこの力に支えられています。 Project Catapult - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-catapult/ Microsoft's Internet Business Gets a New Kind of Processor | WIRED https://www.wired.com/2016/09/microsoft-bets-futu

東北大学と会津大学で構成する研究チームは、アクセラレーターとしてFPGA1個を利用した津波シミュレーション計算システムを開発し、グラフィックス処理プロセッサー（GPU）1個を利用した場合の2倍近い処理性能を実現した注1）。2016年4月に開催された省電力半導体の国際学会「COOL Chips XIX」で発表した。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 要約 Googleクラウド上の仮想マシンでAltera Quartus PrimeによるFPGA開発＆ビルドを行い、手元のFPGAボードとVPN経由でUSB接続して動かした話。4コア＋15GBメモリの開発環境を1時間あたり50円以下で使え、使わないときはOFFにしておけて便利。 DE0-Nano-SoCにブレッドボードと7セグ乗せたところ 3/11追記 keiさん情報によると、Xilinx Vivadoだとちょっと工夫するだけで同様のことができるらしい。最初っからX使っとけって話か。。 いきさつ ひさびさにFPGAをさわりたくなってDE