AI対応エッジデバイスの設計・開発を加速するFPGAベースのエコシステム：デバイスからプラットフォームに進化するAMD FPGA/SoC

エッジコンピューティングでAI活用のニーズが高まっている。だがその開発は複雑で高難度だ。リアルタイム性や低消費電力、拡張性などの課題をクリアしつつ、AI対応エッジデバイスの設計・開発をシンプルにするプラットフォームとは？

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　成長著しいエッジコンピューティングの世界でも、AIを活用した高機能化や高付加価値化のニーズが高まっている。

　カメラやセンサーなどから得られる情報を基に、近くにいる歩行者や車両といった周囲の状況を瞬時に判断して危険を回避する「自動運転」や、生産ラインにおいて製造物の状況をカメラやセンサーで捉えて状況を自律的かつ的確に把握しつつリアルタイムに制御する「産業用ロボット」などはその代表格だ。

　ただ、エッジデバイスにAI機能を組み込むのは容易ではない。GPUやCPUは、大量のデータをメモリに蓄積して一括処理することで高いパフォーマンスを発揮する。必要な処理能力を得るには動作周波数やコア数を増やさねばならず、これに伴って消費電力も高くなる。GPUやCPUの処理で高いレスポンスを得られたとしても、それだけではリアルタイム処理は実現しない。エッジデバイスにデータを集約・蓄積する前段処理や、連携するPCやサーバ、クラウドのシステムに推論結果を渡す後段処理でレイテンシが発生する場合があるからだ。そもそもAIモデルのような高度なロジックをどうやってエッジデバイスに実装し、継続的な機能変更や拡張に対応するのか。設計はますます複雑化し、難度は上がるばかりだ。

　だが、あたかもブロック玩具を組み合わせるようにハードウェアやソフトウェア、インタフェース、IPなどを選択してシステムを構築できるプラットフォームがあったとしたらどうだろうか。設計はシンプルになり、生産性は大幅に向上するはずだ。そんな夢物語のような産業用エッジデバイスと前段／後段システムの開発が可能なFPGAベースのエコシステムがいよいよ現実のものになってきた。