「サイゼリヤで1000円あれば最大何kcal摂れるのか」を自作CPU上で解いてみた
サイゼリヤに1000円を持って食事に言ったとき、どの料理を頼めば最大何kcalの食事をすることができるかを、FPGAに構築した自作CPU上で計算しました。 自作CPU学校の演習課題としてFPGA上でCPU（プロセッサ）を作成しました。具体的には、PowerMedusaボードを利用し、このボード上にあるFPGAをVerilogを用いてプロセッサとして動作させました。 5段パイプラインや簡易的な分岐予測（不成立）などが実装されています。 この演習では「SIMPLE」と呼ばれるアーキテクチャが予め与えられます。 SIMPLEアーキテクチャは16bit=1wordのワードマシンで、RISC的なISAを持っています1。基本的にはこの仕様を満たすプロセッサを作成するのですが、必要に応じて自由に仕様を変更しても良いことになっています。私の班ではADDIやCMPIなどの即値演算命令を追加したほか、無条件分
Hot Chips 29 - FPGAを活用するMicrosoftの「Project BrainWave」
Hot Chips 29においてFPGAを使うデータセンターProject BrainWaveについて発表するMicrosoftのEric Chung氏 MicrosoftはHot Chips 29において、「Project BrainWave」について発表を行った。Project BrainWaveはFPGA利用するスケーラブルなDNN(Deep Neural Network)サービス用のプラットフォームを作るというプロジェクトである。 Microsoftは昔からFPGAのパワーに着目し、「Catapult」というプロジェクトでFPGAを搭載したアクセラレータを開発し、Bingサーチの高度化や翻訳の精度向上などに利用してきた。 FPGAを使うディープラーニングは、バッチサイズが小さくても性能が高く、レーテンシも短い。そして、1つのDNNサービスを多数のFPGAで処理する場合のスケーラビリ
AI時代、NVIDIAが当面は無敵と思える理由 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
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
GoogleのTensorFlowのハードウェア高速化について - SANMAN
まとめ ソフトウェアとしてのTensorFlowを公開する前に専用ASIC作ることを決めてたGoogleの決断力 戦略的に使われる金の力はすごい 手持ちのTeslaなどのGPUは売り払い、その金でGoogle Cloud Platformを使おう 貧乏人はFPGAやGPU使ってろ はじめに Googleが自社の機械学習向けライブラリTensorFlowを高速化するハードウェア「TPU」を1年前以上から稼働させていたという記事が流れてきた。 jp.techcrunch.com GPUやFPGAを使ったハードウェアアクセラレーションはいまとなっては珍しいものではなくなったが、この記事の恐ろしいことはASIC、つまり完全なるカスタムなLSIをGoogleが作ってしまったということ。 ASICを作るというのはだいぶヤバい。 GoogleはVP9のRTLを提供していたり、ハードウェアエンジニアも結構
ZEROからのFPGA : 高位合成ツール「Synthesijer」を使う
【更新履歴】 2019/05/19 githubからインストールする方法に対応 2017/06/04 Synthesijer 20170322版に対応 2016/05/22 Synthesijer 20160511版に対応 2015/11/26 応用例を追加 2015/04/27 公式セットアップスクリプトに準拠する形に修正しました。以前にこのページの方法でセットアップされた方は新しい方法でやり直してください。 2015/03/29 セットアップ用スクリプト「synthesijer-setup.sh」を修正し、方法を少し変えました。以前にこの方法でセットアップされた方は新しいスクリプトに変更して再度スクリプトを実行してください。 Synthesijerは、オープンソースの高位合成ツールです。Javaで書かれたプログラムをHDLにコンバートして論理回路を簡単に設計することができます。 今回は
Amazon AWSがFPGA対応してしまった - SANMAN
かなり長い re:Invent 2016の発表はかなり衝撃的だった。 AmazonのクラウドコンピューティングサービスであるAWSがFPGAもつかえるようになってしまった。 MicrosofがAzureでサポートするのが先だと思っていたのでびっくり。 ということで、以下のページより最大構成のf1.16xlargeで今すぐサインアップしてみた。 aws.amazon.com 「FPGA開発経験があったり、興味がある方は今すぐサインアップ」って書いてあったので。 なんか勤め先情報とか聞かれるも、XilinxなどHW系のアカウントはホビー用途で作る時も聞かれるので気にせず送信してしまったがまあ大丈夫だろう。 ゴリゴリ使うというよりか、どういう感じの環境かを詳しく知りたいだけなので。そもそもAmazonから使用許可が降りるかもわからん。 インスタンス起動できなくてよいからちゃんとしたデータシートや
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
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 Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？ - Qiita
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
CPU2000個分の性能で秒間約175万通りのパスワード推測を可能にする「FPGA」とは？
By gazzat 論理回路をユーザーが自由にカスタマイズできるLSI 「FPGA(Field Programmable Gate Array)」は、通信基地局、大規模ルータなど高度な処理を行う機器から、ディスプレイ、プロジェクタ、携帯端末など幅広い分野に活用されている技術です。しかし、この技術を応用してクラッキングを行うことで、市販のCPUやGPUを使用したシステムより圧倒的に早くパスワードを突破することが可能であることが明らかになりました。 Accelerating Password Recovery the Addition of FPGA ≪ Advanced Password Cracking ? Insight ◆FPGAとは？ FPGA 入門よると、FPGAとは「Field Programmable Gate Array」の頭文字をとったもので、「現場(Field)」で「書き
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