【アップデート速報】「Instance Types」機能が追加され、EC2のインスタンスタイプの比較が楽にできるようになりました！ | DevelopersIO
人肌もとい猫肌が恋しい今日この頃です。 ▲ 猫ちゃんが寄ってくる季節になりましたね 寒いと布団の事しか考えられなくなるようです。こんにちは、AWS事業本部のShirotaです。 最近の寒さに、全てが布団の範囲で片付けば良いのになぁとぼやいてしまいます。 そんな不自由さを抱えた私とは対照的に、AWSはどんどん便利かつ新しいサービスや機能をアップデートしているようです。 今日は、そんなアップデートの一つを紹介させて頂こうと思います！ EC2のインスタンスタイプの比較に使える機能が追加されました 2019年11月22日、AWSは以下のアップデートを発表しました。 Amazon EC2 makes it easier for customers to discover and compare EC2 instance types 一般のAWSユーザーが利用できる全てのリージョンで、インスタンスタイ
A Superscalar Out-of-Order x86 Soft Processor for FPGA | TSpace Repository
Title: A Superscalar Out-of-Order x86 Soft Processor for FPGA Abstract (summary): Although FPGAs continue to grow in capacity, FPGA-based soft processors have grown very little because of the difficulty of achieving higher performance in exchange for area. Superscalar out-of-order processor microarchitectures have been used successfully for hard processors for many years, and promise large perform
論理回路考古学のススメ - FPGAで作る互換機の世界 -
論理回路考古学のススメ － FPGAで作る互換機の世界 － by pgate1 初版 2018/12/08 改訂 2024/04/29 目次 • 自己紹介 • レトロハードウェア互換機とは • 作ったモノ • 開発環境の紹介 • 論理回路考古学としての事例 • 振り返り 2 こんにちは！ • かんな丸@pgate1 • 高専 ロボコン（全国ベスト４）・プロ コン・ソーラーボート等の活動 • 大学 非同期ビットシリアル動的再構成 アーキテクチャの研究 • 稀代のSFL使い • https://pgate1.at-ninja.jp 3 互換機 オリジナル ハードウェア レトロハードウェア互換機とは • オリジナルハードウェアと差し替えてもソフトが動く – レトロハードウェアを維持し続けるのは難しい。 • Re:Creatorsによるクローンシステム ソフトウェア ソフトウェア 差し替え オリジ
FPGAでディープラーニングを実現するソフトスタックがオープンソース化 | マイナビニュース
LeapMindは10月19日、低消費電力FPGAの上でディープラーニングを実現するソフトウェアスタック「Blueoil」を、オープンソースソフトウェアとして一般公開したことを発表した。 同ソフトウェアスタックは、低消費電力FPGA上で動作する特殊なニューラルネットワークを生成するために必要なコンポーネントをワンストップで提供するもの。Intel(旧Altera)のSoC FPGA「Cyclone V SoC」を搭載した Terasic Technologies製の開発キット「DE10-Nano Kit」上で、ニューラルネットワークを実用的な速度で動作させることが可能とのことで、従来は、計算要素を8bitよりも小さなデータで近似する際には、量子化の処理を考慮した特殊な学習を行う必要があったものが、そのための特殊な学習手法があらかじめ実装されているという。 また、量子化したニューラルネットワ
NVDLAのConvolution DMAが実行する畳み込みの手順の解析 - FPGA開発日記
NVDLAというか、畳み込み演算をどのようにハードウェアで実現するかということをさらに掘り下げている。 NVDLA : Unit Description Unit Description — NVDLA Documentation NVDLAのConvolution DMAは、以下のような画像に対して入力画像とカーネルを畳み込むことを考える。ここではチャネルについては無視している。 上記の図における、各パラメータは以下の通りである。 Top Padding(TP) : 画像データに対して上部に何ピクセルパディングを入れるか。 Bottom Padding(BP) : 画像データに対して下部に何ピクセルパディングを入れるか。 Left Padding(LP) : 画像データに対して左部に何ピクセルパディングを入れるか。 Right Padding(RP) : 画像データに対して右部に何ピクセ
Linuxがブートできる自作RISC-VシミュレータをGitHubにアップロードした - FPGA開発日記
自作RISC-Vシミュレータがある程度落ち着いてきたので、キリがいいところでGitHubで公開することにした。 github.com まあSpike(riscv-isa-sim)の劣化Cloneだと言ってしまえばそれまでなので、あまり意味はないのだけれど。。。 図. 自作RISC-Vシミュレータの外部インタフェース 使い方はGitHub上のREADME.mdに書いてある。BSDライセンスなので自由に改造してやってください。 まあこういうツールの場合BSDライセンスが良いのかどうかもよく変わっていないけれども？ RISC-Vの精神に基づいてみた。 Spikeシミュレータとの差分点としては、デバッグ情報がしっかり出力できるようにした。レジスタアクセス情報からメモリアクセスの情報まで、--debugオプションによりしっかり情報を出力する。 その影響で--debugオプションをかなり遅くなってしま
第218回 Intelが買収した「eASIC」ってどんな会社？
Intelがまた会社を買収した。「eASIC」という少々特殊なASICを扱っている会社だ。そもそもASICって何？ eASICのアドバンテージはどこにあるのか、を解説する。 連載目次 Intelがまた会社を買収したようだ（Intelのプレスリリース「Intel to Acquire eASIC - Adding to Our Programmable Solutions Talent and Capabilities」）。買収された会社は、同じシリコンバレーにある。Intel本社から目と鼻の先と言っていい「eASIC（イーエイシック）」である。eASICは、「その業界」では一応名の通った会社であるし、創業は20世紀末にさかのぼるから、ポッと出のベンチャーでもない。 しかし、eASICという社名を言われてピンとくる人は、実際それほど多くないだろう。この会社を一言で説明すれば、「社名の一部にな
FPGAでDeep Learningしてみる - Qiita
はじめに XilinxがBNN-PYNQというプロジェクトを公開したことにより、FPGA初心者でも簡単にDeep LearningをFPGA実行することができるようになりました。早速ボードを購入してデモ実行まで試してみました。 事前説明 PYNQ Xilinxのオープンソースプロジェクトで、XilinxのZynqに実装したFPGAロジックを、Pythonから簡単に使えるようにするためのもののようです。 通常、Zynqでプログラムを実行する際は、CPUで実行するPS(Processing System)と、FPGAで実行するPL(Programmable Logic)に分かれています。Deep Learningでは、Deep Learningを利用するアプリケーションをPSに実装し、並列化による高速化が見込める畳み込み処理やニューラルネットワークの各層の計算処理などをPLに実装するイメージで
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
Linux OSからFPGAを透過的に利用する構想。文字列処理をCPUからFPGAへオフロードで10倍速になった研究結果をミラクル・リナックスが発表
Linux OSからFPGAを透過的に利用する構想。文字列処理をCPUからFPGAへオフロードで10倍速になった研究結果をミラクル・リナックスが発表 プロセッサ内部のロジックをソフトウェアで動的に書き換えることができるFPGAは、アプリケーションごとにロジックを最適化できるため、x86などの汎用プロセッサよりも高速かつ効率的なアプリケーションの実行が可能になると注目されています。 特に、今年の1月にインテルがFPGA大手のアルテラを買収し、XeonにFPGAを統合するという将来計画を発表してから、FPGAへの注目度はさらに高まっています。 しかしいまのところ、FPGAをアプリケーションから利用するには、ロジックを開発ツールなどを用いてFPGAに書き込み、それをデバイスドライバを経由してフレームワークなどを通じて利用するというものになります。 これをもっと簡単にしようという構想を明らかにした
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
Microsoftがサーバーにプログラム可能なチップ(FPGA)を搭載する「Project Catapult」を展開中
FPGA(現場で書き換え可能なゲートアレイ)のクラスターで構成されたマシンはデュアルコアCPU2000個分に匹敵する性能を発揮するという話があります。MicrosoftもFPGAには目を付けていて、サーバーにFPGAを搭載する「Project Catapult」を推し進めていて、実際にBingやMicorosoft Azureがこの力に支えられています。 Project Catapult - Microsoft Research https://www.microsoft.com/en-us/research/project/project-catapult/ Microsoft's Internet Business Gets a New Kind of Processor | WIRED https://www.wired.com/2016/09/microsoft-bets-futu
（ 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
自作CPU向けCコンパイラをつくってOS動かした話 (CPU実験まとめ) - kw-udonの日記
僕の学科では伝統的に3年の後期に半年かけてCPU実験というものをおこなう。 班で自作のアーキテクチャを設計・実装し、FPGA基板上でMinCaml(OCamlのサブセット)でかかれた課題用レイトレーシングプログラムが動けば単位がもらえるというものである。 レイトレ完動後には、その高速化にはげむもよし、余興としてゲームをつくるもよしで、自作CPU上で色々あそんだりする。 今年は有志で班を結成し、自作CPU上でxv6というOSを動かした。 僕はその班にCコンパイラ係として参加したので、そのことについてかく。 あと、OS移植班全体の成果についても触れる。 わりと長くなってしまったので、結局なにができたんだっていう人は、とりあえず先にこっちに飛んでほしい。 動機 期間は4ヶ月程度、配布されたFPGA基板のうえで動かしたいという制約のもとで移植するOSはxv6を選択した。 このOSはシンプルであるが
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《日経Robotics》GPUとFPGAの「いいとこ取り」、ルネサスが新型ディープニューラルネットアクセラレータ
Xilinx、FPGAをAI用アクセラレータにする統合ソフトウェア環境「Vitis」 ～10月末より無償提供
Intel、AI処理などを高速化できるFPGAアクセラレータカード
増え続ける情報に対応するためのFPGA基礎知識