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Xilinx、AIを含めた統合ソフトウエアプラットフォームVITISを発表

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Xilinxが誰でも半導体チップを持てるようにするため、半導体だけではなくソフトウエアを重視する戦略に出た。プログラム可能なFPGAと言え、プログラムしやすさによって、大きな差が出る。プログラムしやすい開発ツールを作るためのソフトウエアが更なる普及のカギを握る。今日、AI開発を含む統合ソフトウエア開発プラットフォームVITISを発表した。

Platform Transformation

図1 開発してきたプログラムするためのソフトウエアにAI開発も追加 出典:Xilinx


Vitis(バイティスと読む)には、これまでXilinxが開発してきたソフトウエアツールのOSやファームウエア、SDKに加え、組み込み用のSDSoCと、後述するSDAccelを統合化し、さらにAI専用の開発ソフトも統合化している(図1)。マイコンの統合開発ツールのようなコンパイラやアナライザ、デバッガなども含まれているが、何よりもオープンソースの最適化されたアプリケーションソフトウエアが400以上も揃っている。

これまでもXilinxはソフトウエアに力を入れてきたが、2〜3年前にXilinxが発表した、SDAccelというソフトウエア開発ツールは、データセンターやクラウド内に設けたFPGAを遠隔地から操作してFPGAのプログラムを書くツールである。FPGAの内容を書き換えられるため、Xilinxは自分らを、FaaS(FPGA as a Service)と呼んできた。

Xilinxは昨年発表し今年出荷を開始した最上位のハードウエアである、VARSAL ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform:適応型演算加速プラットフォーム)では、CPUに加えDSPやAIエンジン、そしてFPGAを組み込んでいる(参考資料1)。特にAIエンジンはディープラーニングに特化したDNN(ディープニューラルネットワーク)を完全に別回路で用意している。

なぜ、AIをDNNに特化したか。半導体業界ではシリコンサイクルはかつて4年に一度と言われ、最近でも数年ごとに好不況の波がやってきているが、「実はDNNの新しいアルゴリズムの革新は3〜4カ月ごとに起きており、シリコンサイクルよりも速い急速に進化している分野である」とXilinx社ソフトウエア、IP、AIソリューション部門、製品マーケティング担当VPのRamine Roane(ラミーン・ローアン)氏は述べている(図2)。AIの応用はさまざまな分野で見られるが、その80〜90%はDNNであるという。


図2 Xilinx社ソフトウエア、IP、AIソリューション部門、製品マーケティング担当VPのRamine Roane氏

図2 Xilinx社ソフトウエア、IP、AIソリューション部門、製品マーケティング担当VPのRamine Roane氏


Vitisプラットフォームは、ソフトウエアスタックをベースとしており(図3)、プラグインでさまざまなソフトウエア部品を取り付けられるようになっている。しかも標準的なライブラリは豊富に揃えている。


Vitis: Unified Software Platform

図3 ソフトウエアスタックベースのVitisプラットフォーム 出典:Xilinx


ベースとなる最下層のVitisターゲットプラットフォームは、回路ボードや用意されたI/Oなどを搭載している。Vitisコア開発キットと呼んでいる2番目のレイヤーは、オープンソースのプログラムが走るライブラリを包括しており、いろいろなドメイン間を移動するデータを管理する。このレイヤーがコンパイラやアナライザ、デバッガのような中核の開発ツールを含んでいる。

第3のレイヤーでは、400件以上の最適化されたオープンソースのアプリケーションが、8個のVitisライブラリを通して使えるようになっている。8個のライブラリとは、Vitis基本的な線形代数サブプログラム(BLAS)ライブラリと、Vitisソルバーライブラリ、Vitisセキュリティライブラリ、Vitisビジョンライブラリ、Vitisデータ圧縮ライブラリ、Vitis定量的ファイナンスライブラリ、Vitisデータベースライブラリ、Vitis AIライブラリである。ソフトウエア開発者は、標準的なAPIを使って、これらからアクセラレーション機能を呼び出すことができる。

加えて、Vitis AI部品がこのプラットフォームの「売り」になる機能で、AI専用回路を作るためのDSA(Domain Specific Architecture)を搭載している。DSAがあれば、TensorFlowやCaffeのような業界標準のフレームワークを使ってXilinxのFPGAを最適にプログラムできるようになる。このツールは、AIの学習されたモデルを、FPGA上で走らせると1分間で最適化し、圧縮しコンパイルするという。

Xilinxは実際に、映像をカメラで撮り、その中の人の顔を四角で囲むという作業を20人以上に渡ってすぐにできるという実験を見せた。ただし、このDSAは、NvidiaがもつCUDAとよく似ており、FPGAで展開してGANやその他のカスタマイゼーションに向いているようだ。

参考資料
1. Xilinx、超高級2.5D-LSIの全貌を明らかに (2018/10/12)

(2019/10/02)

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