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FPGAアクセラレーション

データ処理のハイパフォーマンス化・低レイテンシ化需要が加速する中、さまざまな分野での大規模データ高速処理ニーズに対し弊社の "FPGAアクセラレーション実装技術" による高性能化ソリューションを提供します。
  ( エッジ / オンプレミスサーバ / クラウド領域 の開発に対応 )

アクセラレーション実装事例

【エッジのアクセラレーション事例】

エッジアクセラレーション実装事例として、AI推論器実装をご紹介。
弊社の推論器実装では、適用システム毎に必要な精度を保った軽量化(量子化等の最適化の実施と学習データでのシミュレーションや再学習などで精度を担保)したニューラルネットワークを回路化する事により、高性能・コンパクトな機能実装ができることを特徴としています。

① 高性能AI推論器の実装 (画像分類)

XILINX社MP-SoC(Zynq-Ultrascale+) FPGAを搭載したZCU102評価ボード上にAI推論器を実装。
"ニューラルネットワークの軽量化"・"高位合成Cモデルの最適化" 設計を行い30,000枚/秒以上の推論性能を実現。

《 高性能AI推論器デモ 》

ZCU102評価ボード上のFPGAでは、 1秒間に30,000枚を超える推論が可能

② 高性能AI推論器の実装 (画像セグメンテーション※)

XILINX社MP-SoC(Zynq-Ultrascale+) FPGAを搭載したZCU102評価ボード上にセグメンテーション機能を実装(SegNet Basicを実装)。
"ニューラルネットワークの軽量化"・"高位合成Cモデルの最適化" 設計を行い 30fpsの処理性能を実現。

※画像セグメンテーション:デジタル画像を複数のセグメントに分割するプロセスで、下の実装デモでは、車載カメラからの入力画像を道路や建物、木などを判別して色分けしている。

《 セグメンテーション機能実装デモ 》

ZCU102評価ボード上のFPGAにSegNet Basicを実装し、30fpsを実現(右側)

【オンプレミスのアクセラレーション事例】

③ 特徴点抽出機能の実装

サーバにXILINX社ALVEOアクセラレーションカード(U250)を搭載

《 特徴点抽出機能実装デモ 》

画像処理アルゴリズム(特徴点抽出処理)をALVEOカード上のFPGAに実装し、Full HD 画像 30fpsの処理を実現。

【クラウドのアクセラレーション事例】

クラウド上で提供されているソフトウェア処理環境とFPGAアクセラレータが利用可能な環境を用い画像分類機能を実装。
両者での処理性能比較を実施し、FPGAアクセラレータ実装時にはソフトウェア処理時に比べ、25倍以上の性能差を実現。

《 画像分類機能実装デモ 》

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