大原雄介のエレ・組み込みプレイバック

AI対応に注力するFPGAベンダーの中でXilinxが見いだした勝機とは（1/2 ページ）

「XDF 2018」の現地取材を行った筆者が、Xilinx（ザイリンクス）のAIへの対応について、これまでの歩みを振り返ると同時に、同社が勝機を見いだすAI戦略の方向性、狙いについて考察する。

公開 2018年11月20日 09時00分

著者

大原雄介

[TechFactory]

印刷する連載新着通知を受け取る

FPGAベンダー各社が取り組むAI対応

　今回のお題であるが、ちょっと発表会に参加したこともあって、Xilinx（ザイリンクス）を取り上げたいと思う。それもXilinx全般の話というよりも「XilinxのAI戦略について」である。

　このところFPGAベンダーも、AIへの対応を積極的に行っている。現在はIntelのPSG（Programmable Solutions Group）となっている旧Alteraは、早くからMicrosoftのAI戦略に協力しており、そのMicrosoftは2016年に、全てのAzureクラウドサーバにAlteraのFPGAが実装されたことを発表している。最近はIntelのAI戦略と密に連携する形で、InferenceとTrainingの両方に同社のFPGAが利用可能であることをアピールしている（※注1）。

　Lattice SemiconductorはiCE40やECP5といった製品向けのAI Stackの強化に余念がない（関連記事：ラティス、FPGAベースのAIスタックを拡張）。同社の場合、そもそも製品ラインアップが小型のFPGAに限られることもあって、こちらは必然的にエッジ狙いである。同様に、やはり小型のFPGAを取りそろえる米QuickLogicも、QuickAIと呼ばれるエッジ向けの製品を提供し、AIへの対応をうたっている。

※注1：もっとも、例えばこちらの記事にあるように、可能ではあるが推奨はしない（Trainingは同社のNervanaプラットフォーム品に任せ、FPGAはInference向けを狙う）といったあたりが、基本的なストラテジーではある。

XilinxにおけるAI戦略の位置付け

　では、Xilinxは？　というと、もちろんAIを軽視していたわけではない。

　ただ同社の場合、当初はAIというよりもEmbedded Visionという形でAIを捉えていた。実際、2016年に開催された戦略説明会では4つのメガトレンドとして「Cloud」「Embedded Vision」「IIoT」「5G」という形での説明がなされており（図1）、この時点ではまだ「AI」という用語は出てきていなかった。

図1　2016年6月に開催された戦略説明会の資料より。Embedded Visionでは同社の「Zynq」を利用してADASやさまざまな産業機器向けEmbedded Visionソリューションを提供するという説明であった

　翌2017年3月になると、これがそのEmbedded Visionの枠をはみ出して、広範なAIアプリケーションに対応するStackに進化している（図2）。これに先立ち2016年末には、データセンター向けソリューションに関する説明会（関連記事：Xilinx、機械学習の推論に強いFPGAをアピール）も開催しており、このあたりから本格的に同社はAIを意識した発言を行うようになった。

図2　一応、Embedded VisionのStackであることには変わりはないのだが、さまざまなミドルウェアへの対応や可変精度の推論など、他社のソリューションとの差別化要因がかなり全面的に押し出され始めている

　この流れが加速化したのは、2018年1月にVictor Peng（ビクター・ペン）氏が社長兼CEOに就任してからである（関連記事：相次ぐエレクトロニクス企業のトップ交代、FPGA業界にも再編の波）。Peng氏は同年3月に"Xilinx Vision & Strategy for the Adaptable World"として新しい戦略と事業方針を発表したが、ここで掲げられたのがDatacenter First（図3）であり、このための武器として用意されたのがACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform）である（関連記事：Xilinxが新アーキテクチャ投入「シリコンの進化だけでは追い付けない」）。もともとPeng氏はこのACAPの開発を主導してきた立場でもあり、その意味では、このDatacenter Firstの戦略を遂行するための武器を4年掛けて作り上げてきたといえる。

図3　ある意味、図1とかなり近い部分ではあるが、クラウドコンピューティングと（Embedded Visionを含む）AI全般、それと5G WirelessがDatacenterに含まれることになる

InferenceマーケットにフォーカスするXilinx

　ということで本題に移ろう。Xilinxは2018年10月1、2日にサンノゼ（米国カリフォルニア州）で「XDF（Xilinx Developers Forum）2018」を開催し、ここでさまざまな発表が行われた。またPeng氏へのインタビューなども行う機会があり、こちらはEE Times Japanの村尾麻悠子記者がまとめている（関連記事：FPGA時代から脈々と受け継がれる“XilinxのDNA”とは）。全般的な戦略についてはこちらの記事をご覧いただきたいが、AI戦略に限れば、現在同社でAI戦略を率いるSalil Raje氏による説明の方がより分かりやすいだろう。そこでRaje氏による基調講演の内容と、その後のインタビューの内容を取り交ぜて紹介したい。

図4　EVPresident of Software and IP Products DevelopmentのSalil Raja氏。VivadoやVivado HLS/SDxの開発、あるいはIPの開発などの総責任者である

　Raje氏によれば、そもそもAIのマーケットそのものでいえば、現在は圧倒的にTrainingの方が大きいが、今後は圧倒的にInferenceの方が伸びるとしており、そこでXilinxはTrainingのマーケットには手を出さず、Inferenceに注力するとした。ちなみに、何でTrainingのマーケットが頭打ちになるか？　についてのRaje氏の解釈は「Trainingのプラットフォームは、一度構築するとその後、繰り返し使えることになる。あるシステムの開発にTraningのプラットフォームを構築した場合、別のシステムに別のTrainingプラットフォームを構築し直すことはしない。これに対してInferenceは、搭載機器の数だけ出ることになる」という話。「だが、Trainingプラットフォームも3年もすれば陳腐化しますよね？」「それはそうだが、その場合は3年後に新しいデバイスでプラットフォームを構築し直すだけで（同程度の金額で数倍高い性能が実現するから）、TAMそのものが増えるわけではない」ということだ。とはいえ、ラフに言っても60～70億ドルのマーケットをみすみす逃すのは得策ではないという気もするのだが、これに関しては明快に「そもそもFPGAは、Trainingではメリットがない」と断言した。

図5　「このスライドですが、何でTrainingが頭打ちになると予測するのですか？」「いやこの予測はウチのじゃないんだけどね（笑）」

次ページへ FPGAのメリット

印刷する

大原雄介のエレ・組み込みプレイバック

これを読めばここ1カ月のエレクトロニクス／組み込み業界の動きが分かる連載。注目すべき市場動向と注目すべき製品を取り上げます。

連載新着通知を受け取る

この連載の記事をもっと見る

この記事の著者

大原雄介

AI対応に注力するFPGAベンダーの中でXilinxが見いだした勝機とは（1/2 ページ）

FPGAベンダー各社が取り組むAI対応

XilinxにおけるAI戦略の位置付け

InferenceマーケットにフォーカスするXilinx

大原雄介のエレ・組み込みプレイバック

この記事の著者

新着ホワイトペーパー PR

関連記事

Xilinxが新アーキテクチャ投入「シリコンの進化だけでは追い付けない」

相次ぐエレクトロニクス企業のトップ交代、FPGA業界にも再編の波

FPGAからSoC、そして「ソフトウェアの会社」とザイリンクスは言い切る

エッジへの機械学習実装を加速させる開発環境

韓国SK TelecomがAIアクセラレータとしてザイリンクスのFPGAを採用