PFU Deep Learningアクセラレータカード
FPGAをAI実行に最適化、PCI Expressのハーフサイズに搭載
組み込み機器でのAI実行に向け、PFUが産業用PC向けの拡張カード「Deep Learningアクセラレータカード」を販売する。FPGAを深層学習の推論実行に最適化、PCI Expressのハーフサイズカードに搭載した。
FPGA「Arria 10 GX」（GX1150）を搭載した「Deep Learningアクセラレータカード」
PFUが産業用PC向けの深層学習拡張カード「Deep Learningアクセラレータカード」を開発、2018年11月より販売開始する。低消費電力なFPGAを深層学習の推論実行に最適化してPCI Expressのハーフサイズカードに搭載することで、エッジ領域における組み込みAIの実行を支援する。
IoTにおいて全ての処理をクラウド側で行うのではなく、ある程度はエッジ側にて行うことで処理量や通信速度などの最適解を見つけ出すというのがエッジコンピューティングの考え方であり、製造業IoTの中でも説得力を持つ考えとなっている。
この分散処理指向の流れから「エッジデバイスにAI（深層学習）の推論機能を持たせ（学習機能はサーバやクラウド側）、現場からの即時性や応答性を実現する」という「組み込みAI」も注目すべきアプローチである。
ただ、エッジデバイスである組み込み機器でAI（深層学習の推論処理）を実行する場合、組み込み機器は基本的に仕様を満たすギリギリのラインで構成されるため、後からAI機能を実装するとしても、CPUだけでは処理能力が足りなくなる可能性がある。
また、現時点でAI実行に最適なのは高速GPUによる処理であるが、産業用PCなどの組み込み機器に高速なGPUは搭載されておらず、拡張カードで追加するにしても「拡張スロットがない」「ケースにスペースがない」などの理由から現実的では無いことが多い。
PFUが提供するカードはこうした課題に応えるもので、インテルのFPGA「Arria 10 GX」（GX1150）を奥行き167.65ミリのPCI Express x8ハーフのカードに搭載。GX1150はChainer互換のデザインが施されており、既存のアプリケーションをそのまま利用できる。
製品には画像認識用のサンプルアプリケーション、定義ファイル、学習済みパラメーターを含むサンプルニューラルネットワーク、フレームワーク（Chainer）が付属する他、有償ながら目的に応じたアルゴリズム最適化も提供する予定となっている。
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