1. ソフトウェア技術者はFPGAを
どのように使うか
2013年8月31日 きしだなおき

2. FPGAとは
● Field Programmable Gate Array
– Field 現場で
– Programmable プログラム可能な
– Gate 論理素子
– Array いっぱい並んだやつ
● 現場でプログラムできる論理回路

3. 回路の合成
● 例：３入力でORとANDの組み合わせ

4. 回路にはいろいろある
● XORやNOTなどいろいろ組み合わせると大変
● 使われない素子が多くなる
● 回路に無駄

5. LUT
入力出力
000 0
100 0
010 0
110 1
001 1
101 1
011 1
111 1

6. LUT
● あらかじめメモリにもっておけばいい
● 製品としては4入力LUTや6入力LUT
入力出力
000 0
100 0
010 0
110 1
001 1
101 1
011 1
111 1

7. 論理ブロック
● Logical Element(LE) Altera
● Logical Cell(LC) Xilinx

8. 配線
● LUTが格子状に配置
● 周囲に配線
● アイランドスタイル

9. 乗算回路とメモリ
● 乗算やメモリを論理ブロックの組み合わせで実現
すると効率がわるい
● 乗算回路やメモリがのってる

10. FPGAとASIC
● ASIC
– Application Specific Integrated Circuit
– 特定用途向け集積回路
– 設計・製造に時間がかかる
– 大量に生産する必要がある
– 製造に数千万円から数億円
– ひとつあたりのコストは安い
– 大量生産向き
– つまりふつうのチップ

11. ASICと比べたFPGA
● 設計してすぐ動かせる
● ひとつから作れる
● ひとつあたりのコストは高い
● 消費電力や速度はASICより不利
● 少量生産やプロトタイプなど

12. FPGAとCPU
● CPUとは

13. FPGAなら
● 命令を読み込まず回路をそのとおり並べれる

14. FPGAの利点
● 命令を読み込む必要がない
● 処理間のデータのやりとりにメモリを介する必要
がない
● 細かな並列化
● 大量のI/O
– CPUでのI/Oは命令のひとつ
● でもCPUは最適化が進んでいるし高性能製品が
ある

15. GPUとFPGA
● GPUとは
– 浮動小数演算器をたくさんならべてデータを配って同
時に計算

16. スループットとレイテンシ
● スループット
– 単位時間あたりの処理量
● レイテンシ
– ひとつの処理にかかる時間
● シングルスレッドなら
– スループット=単位時間÷レイテンシ
– レイテンシ=単位時間÷スループット

17. スループット

18. データが処理時間の倍の速さで来たら

19. GPUの場合

20. 処理がABに分割できたら

21. FPGAとGPU
● GPU
– 浮動小数計算が得意
– 製品が安い
– 大量のコア
– 最悪レイテンシが遅くなる
– データ間演算が苦手
– CPUが必要

22. FPGAとGPU
● FPGA
– レイテンシをコントロールできる
– 浮動小数計算は苦手
– データ間演算もできる
– 単独で動かせる
● でもGPUが高性能低価格化してる
– 性質としてFPGAが優れてても製品としてGPUが進ん
でいる

23. FPGAでの開発
● 回路記述
– VHDLやVerilogHDLなど
● 論理合成
– HDLを論理回路に変換
● 配置配線
– 論理回路を実際の回路に配置
● コンフィギュレーション
– FPGAに回路情報を設定

24. HDLの問題点
● 書くのが面倒
● 書くのが面倒
● 論理合成に時間がかかる
– 数時間かかったりする
● デバッグが面倒
● デバッグが面倒
● テストも面倒
● テストも面倒
● いろいろ面倒

25. ＩＰを使う
● Intellectual Property
● ようするにライブラリ
● だれかが作って検証してる

26. SoC
● System on Chip
● CPU回路のせちゃえ
– ソフトコアCPU
● 物理CPUのせちゃえ
– FPGAの微細化
– チップに余裕
– 再構成可能回路が大量にあってもしかたない
– そうだARMを乗せよう

27. 高位合成
● CとかJavaとかで書いてHDLに変換
● アルゴリズムの検証がソフトウェアとして行える
– デバッガなどが使える
– コンパイルが速い

28. FPGAのつかいどころ
● 信号処理
● 金融計算
● ネットワーク処理
● 科学計算？

29. 信号処理
● 4K2Kテレビなど情報量が増大
● レイテンシも重要
● 浮動小数演算に課題
– 浮動小数演算器が載ってくる

30. 金融計算
● 時間＝お金
● 回路切り替えにも工夫
– 回路切り替えで処理が止まるならFPGAで時間短縮す
る意味がない

31. ネットワーク処理
● 40Gbイーサとか100Gbイーサとかが普及すると
処理についていけない
● 暗号処理や圧縮処理をFPGAで行うとよさげ
● CPUはアプリケーション処理に専念

32. 科学計算
● 並列処理ができるので科学計算に期待されてい
た
● いまはだいたいGPUでおｋ
– レイテンシは問題にならない
– GPU安い
– 大量に導入できる
– すでに製品が普及してる

33. データストリーム処理
● FPGAに向いているのはレイテンシが重要な処理
● データ処理に従来のDBMSは使えない

34. DBMS
● データベースマネージメントシステム
● データが保存
● さまざまなクエリーが流れる

35. DSMS
● データストリームマネージメントシステム
● クエリーが保存
● データが流れる

36. ソフトウェア技術者とFPGA
● ハードウェアの勉強によい
– CPUの動きを実感できる
– ハードウェアに興味がもてる
● いまメモリなどハードウェアの革変器
● ついていきやすい！
● 実用は？
– まだ手軽に使える製品がない

37. 普及のシナリオ1
● FPGAにCPUも乗る
● ふつうにパソコンのCPUとして使われる
● みんなFPGA

38. 普及のシナリオ2
● ネットワークカードにFPGAが乗る
● 大規模サービスが採用
● 小規模サービスも採用
● FPGA付きネットワークカードが当然に
● みんなFPGA
● GPGPUならぬGPFPGA！
● 本命