リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ AI ＞ 市場動向 ＞ リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 AI AI記事一覧へ [市場動向] リコー、機械学習をFPGAで実装、GPU比で26～259倍高速化、勾配ブースティング手法用 2018年12月26日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト リコーは2018年12月26日、マシンラーニング（機械学習）の学習速度を26～259倍に高速化したと発表した。機械学習の手法の1つであるGBDT（Gradient Boosting Decision Tree：勾配ブースティング決定木）モデルの学習を高速化・低消費電力化する回路アーキテクチャを開発した。この回路をFPGAで実装したところ、CPU/GPUと比べて学習が26～259倍高速化できたという。 リコーは今回、GB
MicrosoftがFPGAでDeepLearningしてた - SANMAN
Alteraのリリースノートで知ってはいたが、Microsoftリサーチのホワイトペーパーを発見した。2015年にUCLAがXilinxのFPGA使って同様のこと(CNNの実装)をしているが、それより3倍くらい性能良い模様。 http://research.microsoft.com/pubs/240715/CNN%20Whitepaper.pdf DeepLearningの一種Convolutional Neural NetworkをFPGAというか、自社製FPGAボード「Catapult」上にのせた。 このCatapultについては以前記事にした。 tkysktmt.hatenablog.com Deep Learningについて 自分がどう考えているか簡単に。 Deepな層構造(3層以上)をもったNeural Networkを、どうにかして学習させることができたものをDeep Lea
インテル、プログラマブルなLSI「FPGA」大手のアルテラ買収を発表。XeonにFPGAを組み込む計画も表明 － Publickey
インテル、プログラマブルなLSI「FPGA」大手のアルテラ買収を発表。XeonにFPGAを組み込む計画も表明 米インテルは、米アルテラの買収を発表しました。買収額は約16.7ビリオンドル（167億ドル、1ドル120円換算で2兆40億円）で、支払いはキャッシュで行われると説明されています。 アルテラは「FPGA」の大手。FPGA（Field Programmable Gate Array）とは、チップ内部のロジックをソフトウェアによってあとから自由に書き換えられるLSIの一種。ロジックを書き換えることで従来のLSIよりも特定の処理を非常に高速に処理できるようになります。 XeonとFPGAを組み合わせた製品を投入する計画 インテルは同社のXeonプロセッサとアルテラのFPGAを組み合わせ、データセンターやIoT向けの市場へ投入する計画を明らかにしています。下記は発表から引用。 The com
インテルが買収を検討した米アルテラに聞く、FPGAが人工知能に最適な理由
米半導体大手のインテルが、同業の米アルテラを100億ドル（約1.2兆円）超で買収しようとしている――。 2015年3月末、半導体業界では史上最大規模となるM&A（合併・買収）交渉の存在が明らかになった。同年4月初旬には「交渉は決裂」との報道が流れた一方、4月13日にはアルテラの大株主が経営陣に「アルテラはインテルと交渉のテーブルに戻るべきだ」との書簡を送るなど、沈静化したとは言えない状況だ。 このM&A交渉は、次世代のコンピューティング・アーキテクチャーをめぐる覇権争いの一端といえるものだ。 x86系CPU（マイクロプロセッサ）とDRAM、汎用バス群。いわゆる「PC（パソコン）アーキテクチャー」と呼ばれる構成に基づくPCサーバーは、IT業界を席巻した。米グーグルから米アマゾン・ドット・コムまで大手IT企業の中核インフラを今も支えている。 PCサーバーはこれまで、半導体の集積度が2年で倍にな
マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか - Qiita
ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにFPGAに移行済み。IBMが最近出したData Engine for NoSQLという製品ではPOWER8プロセッサにFPGAを直付けしてRedisを高速化したり。いよいよデータセンターにも、先の見えないCPUに代わってFPGAやGPUを導入する波が押し寄せつ
インテルがFPGA搭載プロセッサの投入を表明、MSの要望など反映か
米インテルが、ついにFPGAとx86プロセッサを組み合わせる手段に打って出る。プログラマブルなアクセラレータであるFPGAと、同社のサーバー用プロセッサ「Xeon」を、一つのパッケージに収めた製品を検討している。 2014年6月18～19日に米国で開催されたイベント「Gigaom Structure 2014」で、同社Data Center GroupのSVP/General ManagerのDiane Bryant氏が講演し、明らかにした。 今回のプロセッサは、データセンターに向けたものである。インテルは近年、大規模なデータセンターを持つクラウド事業者向けにカスタム化したプロセッサを提供している。2013年にはその数は15種類、2014年には30種類になるという。 今回のプロセッサは、こうしたカスタム化のニーズおよび特定のワークロードを高速化したいとのニーズを狙ったものと思われる。Bry
Programming FPGAs With Python
If you’ve ever wanted to jump into the world of FPGAs but don’t want to learn yet another language, you can now program an FPGA with Python. PyCPU converts very, very simple Python code into either VHDL or Verilog. From this, a hardware description can be uploaded to an FPGA. The portion of the Python language supported by PyCPU is extremely minimal, with only ints being the only built-in data typ
FPGA - Wikipedia
Altera Stratix IV GX FPGA FPGA（英: field-programmable gate array）は、製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路であり、広義にはPLD（プログラマブルロジックデバイス）の一種である。現場でプログラム可能なゲートアレイであることから、このように呼ばれている。 概要[編集] FPGAの構成設定は一般にハードウェア記述言語 (HDL) を使って指定し、その点はASICに近い。FPGAはASICで実装できる任意の論理機能を実装できる。出荷後に機能を更新でき、設計面で部分的に再構成でき[1]、ASIC設計よりエンジニアリングコストが低い点などが多くの用途で利点となる[2]。 FPGAに含まれるプログラム可能な論理コンポーネントを「論理ブロック」などと呼び、それら論理ブロック間を相互接続する再構成可能な配線階層がある。この構成によって
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Trax Contest in FIT2015
FPGAでmrubyを動かす