ロボティクス、AI、マシンビジョンの性能進化を前進させる産業コンピューティング
ネイサン・ヘップ
GPU、TPU、NVMe、PCIe 6.0 といったさまざまな要素が、オートメーションの新しい機会の創出に寄与している。
長年にわたって産業オートメーションレーティングシステム（ OS ）の実 行、は、ロボティクス技術や、データ処理、システム入出力（ I/O ）の管理を司る。

解析、意思決定のための高度なソフト

標準的な CPU のコア数は、速度とメウエアソリューションの進歩による恩恵モリ帯域幅とともに着実に増加しておを常に受けてきた。ソフトウエアの進り、それが性能の継続的な向上に貢献化は、さまざまな市場セグメントと応している。の処理に必要に応じて使用される。
CPU がメインプロセッサであるのに用分野にわたって、さらに革新的な人加えて、2 つの異なる種類のコアを対し、GPU（もともとは、CPU のグラ

工知能（ AI ）ソリューションを生み出し同一デバイスに搭載する CPU が、まフィカル処理や表示のタスクをオフロている。しかし、その道のりは、平坦

すます広く提供されている。それらのードするために開発された）は、グラでまっすぐなものではなかった。

高性能コア（ P コア）と高効率コア（ Eフィックスと演算を多用する処理に対AI の場合は、リモート、エッジ、モコア）の利点は、リソースニーズに基づする定番技術に進化している。最新のバイル実装に最適ではないフォームフいて負荷が分配されることである。例

GPU デバイスには、複数の処理を並列ァクタやパッケージで提供される、低えば、バックグラウンドの軽負荷のタに実行可能で、多数の小さなタスクを速なコンピューティング能力が足かせ

スクは、より小さく高効率で基本的な一度に実行するのに最適な、数千ものとなって、多くの初期の飛躍的進歩がタスクに適した E コアに割り当てられコアが搭載されている。タスク処理を最近まで実装可能ではなかった。現在、る。一方、P コアは、従来のコアと同高速化できる GPU は、AI 機能の普及

ハードウエア技術の最新の進歩が、判様に、性能重視となっている。P コアを支える上で役立っている。CPU と同明しているシステム性能能力のギャッは、コンピュータビジョン、ゲーム、様に GPU 技術も、2 つの方向に同時にプを急速に埋める形でこれに交差し、機械学習など、演算負荷の高いタスク進化している。すなわち、データセン有意義な結果を生成する洗練されたコンピュータビジョンと AI ソフトウエアソリューションを、スケーラブルな形で実装するための下準備がようやく整いつつある。

新たな扉を開く
CPU、GPU、TPU
コンピューティング能力の進歩について考えるときに、まず頭に思い浮かぶのは CPU と GPU で、それは至極当然のことである。CPU は、コンピューティングプラットフォームの中核要素であり、プログラム命令の実行、オペ16

図１

米 NVIDIA 社の GPU：CUDA コア数順（ 2018 年から現在）

April 2024 V I S I O N S Y S T E M S D E S I G N J A P A N

Embedded Vision

ター、動画編集システム、AI モデルト
レーニングの中核要素となる、より大きくて高性能のデバイスと、エッジやモバイル／ロボティクスシステムにおける高性能な処理の実装を可能にする、より小さくて高効率のデバイスである。
これらの 2 種類のプロセッサに加えて、TPU（Tensor Processing Unit）
は、機械学習の活用を目指す分野で、急速に注目を集めている。その名が示すとおり、これらのプロセッサは、ニューラルネットワークの計算を支えるテン

図２

PCIe 速度の比較：PCIe 1.x から PCIe 6.x まで（単位：GB/s ）ソル演算の実行を念頭に、特別に設計されている。TPU は、GPU よりも電コシステムを支えるために進化していに課しつつ、信頼性と堅牢性に優れた力効率が高く、目的に特化して設計さる。データバス、メモリ、ストレージ相互接続と性能を必要とするためであれているため、トレーニングと推論のの技術が、さらなる高速化、効率化、る。より高速なアクセスと転送を可能タスクを GPU よりも高速に実行でき全体的なシステム性能の向上を先導すにして、アイドル時間を最小限に抑える。また、TPU は、機械学習フレーる役割を果たしている。これらの要素ることにより、PCI 6.0 は推論とトレームワーク「 TensorFlow 」に組み込まれを最先端の処理能力と組み合わせるこニングの時間も短縮する。ているため、その機能を活用したいととで、AI、ロボティクス、マシンビジ考える開発者にとってハードルが低ョン、モバイルコンピューティング、い。TPU は、AI 分野で使用される産エッジコンピューティングの成長促進

業コンピューティングシステムの性能に必要な環境が構築される。

ストレージとメモリの進化
一部の例外を除いて、コンピュータに入力されるデータの大半は、システ能力をさらに高める、有望なプロセッ

PCIe（ Peripheral Component Inter­

ムメモリまたは RAM に転送される。

サ技術である。そうしたソフトウエア

connect Express ）バスは、PC 内のほ

システムメモリは、データスループッ開発の需要に対応するために、急速にぼすべてのデータのためのインフラ経路

トと信頼性の主要なボトルネックにな成長して成熟していくことが期待されである。20 年近く前の画期的な誕生かる可能性がある。PCIe バスやその他のている。

ら現在に至るまで、多くのコンピュー周辺インタフェースと同様に、メモリティングプラットフォームの基盤となっ技術にも、そのような状況を回避するて、システム内の高速データ転送を実ための進歩が継続的に見受けられる。

コンピューティング性能の進歩は、現し続けている。2021 年に発表された

例えば、DDR4（ Double Data Rate 4 ）プロセッサ技術だけでは得られない。

最新バージョンの PCIe 6.0 は、256GB/メモリの最 大データ転 送レートはデータが、入力デバイスからシステムs の合計双方向転送速度を提供する。

3200MHz で、 こ れ は、 約 25GB/s とへ、また、システム内のデバイスの間これによって、全体的な生産性を最大いう、現代のほぼすべての演算タスクを、利用可能なプロセッサの性能を最限に高めるために最新のメモリやプロに対して十分に高速なピーク転送速度大限に活用できるだけの速度で流れるセッサを利用し続けられるだけの速度に相当する。

ことが必要である。これができなけれで、データを転送することができる。

信頼性に関しては、エッジやロボテ

ば、技術の飛躍的進歩は失われ、そのPCIe 6.0 は、クラウドコンピューティン

ィクスでの使用を意図した多くのコン利点は具現化されないままとなってしグ、AI、機械学習の分野を大きく後押

ピューティングプラットフォームは、まう。幸い、コンピューティングシスしする。これらの分野は、データ転送サイズとフォームファクタが小さい傾テムの他の中核技術も、より大きなエと処理の集中的な負荷を常時システム向にある。過度のちり、埃、汚染を伴

PCIe によるデータ転送の高速化

V I S I O N S Y S T E M S D E S I G N J A P A N April 202417

Embedded Vision

スモールフォームファクタの組み込み
産業用コンピュータは、その要件に応えて、USB 3.0、Thunderbolt、およびPCIe などの現代的な入力インタフェー
スを介した高速データ収集に加えて、リアルタイムの処理と意思決定を可能にする。以前は人間が介入しなければ果たせなかったミッションクリティカ
ルでタイムセンシティブな用途に、今ではロボティクス機能の支援が追加されている。
シミュレーションとデジタルツイン
図２

PCIe 速度の比較：PCIe 1.x から PCIe 6.x まで（単位：GB/s ）の用途では、稼働中の製造ラインから取得した実データを使用して、製造おう環境に対応するために、これらのシきく向上し、アクセス時間と転送時間

よびファクトリオートメーション環境

ステムでは、伝導冷却を利用した密閉はほぼ 1 ケタ改善されている。これにを複製し、AI モデルのさらなるトレー構造である、ファンレスアーキテクチ

PCIe 6.0 と DDR4 メモリ技術を組み合ニングや、ソフトウエア変更や新しいュアの採用がますます増えている。メ

わせて、最新の処理デバイスを補完す装置またはデバイスを追加する影響のモリは、従来はこのような用途の一部ることにより、今日の高度なコンピュ正確な評価を、実稼働の完全性を損なに対して脆弱だったが、幸いなことに、ータビジョン、機械学習、AI ソフトウうことなく行うことができる。これを極端な温度に対応する DDR4 メモリがエアの要件に十分に応えられる産業コ実現するのは、今日のコンピューティ

最近登場したことで、この問題も解消

ンピューティング性能を、開発者、研ング技術が可能にした高速データ転送されている。− 40℃から 125℃の温度究者、ユーザーに提供する、革新的なであり、その結果として、最終的には範囲における安全な動作が保証されれプラットフォームが完成する。

生産性、安全性、製品品質が向上し、ば、人間作業員の安全性を高めるためにロボティクスやモバイルシステムの活用が増加している、過酷な動作環境におけるハイパフォーマンスコンピューティング（ HPC ）が可能である。
PC 性能の最後に残されたボトルネックの 1 つが、ストレージ周りである。

スモールフォームファクタと高速性誰もが恩恵を受ける。

オートメーション市場範囲の拡大

ハードウエアの潜在的性能がソフトマシンビジョンの世界では、スルーウエアの能力に追いついたことで、そプットと精度が、製造、検査、組み立の恩恵を最も享受するのはどのようなての処理における最重要項目である。

分野だろうか。

より高度なアルゴリズムとソフトウエア処理のためにデータをストレージメデ

ロボティクスシステムは、より洗練機能を活用する能力が、オートメーシ

ィアから取り出す場合も、処理したデされた用途に日々利用されており、プョンの新しい扉を開き、それが利用さータを保存、記録、将来の使用のためラットフォームに組み込まれた AI 技術れる市場の範囲を拡大し続けるだろう。にメディアに書き込む場合も、ハードによって周囲環境を評価して判断する

その飽くなき探求に支えられて、ソフディスクドライブ（ HDD ）とソリッドスことのできる、適応型ナビゲーション

トウエアはハードウエアの限界を押しテートドライブ（ SSD ）の技術は常に、システムを搭載するロボットを、日常上げ、未来とその先の処理ニーズに応プロセッサ、メモリ、データバスの技的に目にする。それらのシステムはそえるべく、将来世代におけるそのさら術進歩に後れをとってきた。SSD アーのモバイル性により、ほぼ必ずバッテなる進化を推進し続けるに違いない。

キ テ ク チ ュ ア を 対 象 と す る NVMe

リーで動作するため、最適なコンピュ（ Non-Volatile Memory Express ）技術ーティングを求めつつ、消費電力が重の登場によって、ストレージ性能は大視される。

18

April 2024 V I S I O N S Y S T E M S D E S I G N J A P A N

著者紹介
ネ イ サ ン・ ヘ ッ プ（ Nathan Hepp ）は、 米CoastIPC 社のクリエイティブディレクター。

VSDJ