ACTIVITY REPORT

ACRiアクティビティ
レポート

12Vol.

2022.9.30 発行

ACRiアクティビティレポートは、ACRi（アダプティブコンピューティング研究推進体／ Adaptive Computing
Research Initiative）の活動報告や最新の技術成果を公開するオープンなメディアです。FPGAの可能性に興味を持たれたすべての方に向けて、定期的にリリースしていきます。

第2回ACRi 討論会：

若手研究者の本音〜FPGA 業界の良いとこ／悪いとこ〜

2022年5月25日に、第２回目のACRi 討論会がオンライン上のパネルディシカッション形式で開催されました。テーマは、「若手研究者の本音 〜 FPGA 業界の良いとこ／悪いとこ〜」。今回の討論会は、それぞれ異なる分野で FPGAの活用を図っている４名の若手研究者の方々に、日々の研究活動のなかでどういった点に苦労され困っているのか、FPGA研究を取り巻く環境はどこが問題でどのように変わってYoutube 配信動画 ▶ : https://youtu.be/PG6IOkENfR4
いくべきなのか、本音で語ってもらいました。

パネリスト

パネリスト

パネリスト

パネリスト

株式会社日立製作所

東京工業大学

北海道大学

筑波大学

モデレーター
信州大学

サステナビリティ研究統括本部
制御ロボティクスイノベーションセンタ

工学院 情報通信系
助教

大学院情報科学研究院
助教

計算科学研究センター
助教

工学部電子情報システム工学科助教

山科和史 さん

神宮司明良 さん安藤洸太 さん小林諒平 さん佐藤真平 さん

学生時代はロボットへの FPGA 導入やFPGAの設計支援に関する研究に従 事。産 業 装 置 やロボット向 けのFPGAを用いた装置内ネットワーク通信など、組込みシステムに関する研究開発に取り組む。

中原研で博士課程を修了。FPGA 歴は約5 年。ソフトウェアとハードウェ
アの協調設 計の観点から、FPGAを用いた機械学習のアクセラレータ設計についての研究を進める。

畳み込みニューラルネットワークをはじめとする深層学習技術のハードウェア・ソフトウェア共創的研究に従事。特にエッジ向け低電力ニューラルネットワークプロセッサとその量子化・近似計算アルゴリズムに注力。

GPUとFPGAを活用した超並列計算機システムの研究開発とそのシステムを用いた実問題への応用に関する研究に従事。学生の頃から FPGA を用いたハードウェアアクセラレータの開発に親しむ。

北 陸 先 端 科 学 技 術 大学院 大学、東京 工 業 大 学 を 経て、2021年 より現職。計算 機アーキテクチャ、ハイパ
フォーマンスコンピューティング、集積回路設 計など様々な分野の研究に従事。

Panel Discussion▶ : https://www.youtube.com/watch?v=PG6IOkENfR4&t=3000s

1: FPGAを研究するモチベーション

2 : FPGAで苦労しているところ

山科：最初にFPGAの実習をした時に、スイッ

山科：ロジックアナライザをどこに仕込んでおチを押したら光ったのが嬉しくて、それが原点です。ソフトで書いて物理が動く、その噛み合った時の魅力は大きいですね。

神宮寺：山科さんと同じく、何か回路的なものをハードウェアとして実現した時は嬉しいです。すぐに実機で動作確認できるのも魅力です。

安藤：私がアーキテクチャの研究を始めた呼水となったのがFPGAでした。FPGAには書いたら動く、動かしてみてどうにかできるという扱いやすさがあり、設計のプロセス自体も楽しめます。

小林：自分のアイデアを、ハードとソフトの両方の技術を駆使して、自分だけのハードウェアをつくり、世界に対して表現できるのがFPGAの醍醐味だと思います。

神宮寺：安藤さん、実際にチップをつくるのと比べ、どれだけ容易ですか？

安藤：その場で動く、動かなくても損害ゼロなので負担感が小さく、ASICに対する優位性だと思います。

くかなどについて苦労しています。

神宮寺：私もデバッグの難しさを感じています。
ソフトウェアのようにデバッグのノウハウや手法が蓄積されていないと感じています。

安藤：デバッグに関しては確かにドキュメントが少ないですね。それはコミュニティの小ささに起因するのかもしれません。誰かが頑張った苦労を共有するのができていません。

小林：論理合成にかかる時間が長すぎるとかツールのバージョン間の互換性が低いことに付け加えて、ライブラリが少ないなどプログラミング環境もまだまだ発展途上ですね。

佐藤：このオンライン討論会を視聴している方から「プロジェクトの共有やバージョン管理は難しくありませんか」という質問が寄せられました。

山科：バージョン管理システムを使わないとソースコードの管理が難しい。私はソースコードの部分だけを別ディレクトリにしていて、そこだけバージョン管理しています。

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安藤：Vivadoとかジャーナルファイル（履 歴）ができるので、その中身をスクリプトファイルに変えて、プロジェクト管理やバージョン管理に使っています。

山科：IPはGitHubに残しています。

3 : FPGAを普及するには山科：大学の教員の皆さんの勧誘が不可欠です。興味を引く部分をアピールしてほしい。私はLチカが面白さのきっかけでしたし。

神宮寺：私もLチカでハードウェアに入りましたが、ソフトウェアのライブラリを充実させていくなど、地道な部分が大事かも。

安藤：FPGAである必然性を高めていく何かをつくっていかないと難しいですね。
「書き換えができるハード」であることには魅力はあります
が、それだけではない何かが必要です。

小林：ベンダー側はFPGAプログラミングセミ
ナ ー の 定 期 的 な 実 施、研 究 者 側 はFPGAを使った研究成果のオープンソース化と広報活動が普及の鍵だと考えています。

佐藤：皆さん貴重なご意見、ありがとうございました。

第9回ACRiウェビナー：FPGAによるアクセラレータ開発のツボ
2022年7月26日に第9 回目となるACRiウェビナーが開催されました。今回は、FPGAによるアクセラレータ開発に有効なテクニックやポイントの紹介です。FPGAアクセラレータ開発において、ドメイン特化型開発環境や高位合成ツールなどを積極的に利用しながら短期間での商用システム開発を目指す例が増えてきました。とはいえ、そういったツール群を使いながら高い性能を達成するには、専門的なノウハウも求められます。そこで、アクセラレータ開発案件の経験をもつ2 名の技術者の方に、実践的な開発手法について解説していた
Youtube 配信動画 ▶ : https://youtu.be/7jhsA89EnW4
だきました。

企業講演１

企業講演２

複雑なアルゴリズムのハード化における高位合成の活用事例

Vitis AI を用いて自分のデータで学習・推論

講演者
講演者

島田 健太郎さん

株式会社日立製作所 研究開発グループデジタルプラットフォームイノベーションセンタ
データストレージ研究部

岩渕 甲誠さん株式会社セック

FPGAを含む論理設計において、複雑なアルゴリズムを扱うと、一般に開発本部第七開発部

主に組み込みソフトウェア開発に従事。人工衛星「はやぶさ２」のソフトは、巨大なシーケンサーを設計することになる。この場合、単純には全ウェアなどを担当性を活かした性能向上が容易に見込めない。そこで、高位合成を活用

1：Vitis AIとは体が逐次的な動作となることが想定され、ハードウェアならではの並列することにより、ハードウェアの並列性を活かした性能向上が行える。題材として取り上げたのは、圧縮アルゴリズムLZMA 。並列性を活かすた

Xilinx社は、FPGAで Deep Learningを動作させるためのライブラリめの手法として、3つの最適化を紹介。

であるVitis AI を無償で提供している。これにはサンプルアプリケーション、様々な学習済みのモデルなどが含まれており、容易に動作高位合成の初期試行状況させることが出来る。サンプル動作だけでなく、自分の持つデータLZMAのオープンソース（C 言語）をベースに、高位合成を試行したとこてFPGA 上で推論を動作させるまでの手順とその操作の内容を、単で学習させたモデルを動かすこともできる。学習からVitis AIを用い純なCNN3層でのMNISTの数字認識を例として解説。

ろ、合成自体はできたが、性能は見積りの1/40（圧縮時間 40 倍）しか得られなかった。そこで・・・

2：Vitis AIを用いた開発の流れ（▶49：34 の図）

プロファイルデータより要因分析し、最適化を実行

1：文字列検索のためのハッシュテーブルを更新する箇所で1バイトずつアクセスし更新していた。

3：DPU（ディープラーニングプロセスユニット）とは⬇

ディープラーニングの積和演算、内積などのテンソルの計算を高速に処理するエンジンで、実態はFPGAに実装されるIP。

メモリアクセス幅を拡大し、ハッシュテーブル更新に適用（▶17：21の図）

4：開発環境（▶53:00 の図）

2：辞書圧縮部がレンジコーダ部の処理完了を待っていた。

⬇

TensorFlow やPyTorch、Python、C++などの 開 発 環 境、Vitis AIのツールはDocker、conda 仮想環境で提供されている。

データフロー化を辞書圧縮部とレンジコーダ、及びレンジコーダ内部へ適用（▶25：27の図）

5：MNISTの学習や量子化、AIコンパイルの解説

3：辞書圧縮部の文字列検索自体も１文字ずつ比較していた。

⬇

6：アプリケーションの実装の解説

ループアンローリングを文字列検索に適用（▶29：02の図）

7：ZCU102上で動作させ、推論が動作することを確認

この 3 つの最適化を適用した結果、ほぼ見積り通りの処理時間を達成。

以上1〜7は、MNISTだけではなく、より複雑なYOLO 等のDNNにも高位合成で生成されるハードウェアの性能を大幅に向上することがで適用可能なものである。

きた。

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ACRiサロン 企業インタビュー
株式会社イーツリーズ・ジャパン

ASALCARCi
SOANL Ri
ON代表取締役

船田 悟史さんhttps://e-trees.jp

FPGAを活用して通信機器の設計開発を行っているイーツリーズ。特に、TCP/IP関連のIPコアを自社で開発して装置開発事業者向けに提供しています。Ethernetだけではなく、SATA、PCIe、AD/DA、高速シリアルといった各種 IPコアを揃え、量子コンピュータなど最先端の研究機関向けのシステム開発も行っています。

ACRiに参加した理由を教えてください

産学連携の枠組みの中で、実現したい事はありますか

FPGAとネットワークプロトコルの知識を活かし、コンポーネント間「学」の人たちが作ったアルゴリズムや IPコアを、「産」の方が上手く活を 何 で もEthernetで 接 続 することを得意とする私 たちですが、用できていないのが勿体ないと感じています。
「学」
から生まれたばか

FPGAの技術についてはまだまだ未知の部分が大きいと捉えていまりのアルゴリズムや再現性の高くないデータを、私たち「産」の側が安す。FPGAについての最新の研究トレンド、他の事業者の活用例を定させて製品化に至る流れを作り、上手く知財が回る仕組みを引き知ることが出来るのが、ACRi加盟のメリットだと感じます。こうい出したいですね。

う不具合に苦しんでいる、これは上手く行かなかった…といった事例も参考になったりするので、表に出にくい生の情報をシェアして貰えると嬉しいですね。

FPGAの普及の為に、どういった取り組みが必要と思いますか
FPGAは、コンピュータの世界で一番難しいテクノロジーだと思って具体的には、FPGAでないと実現できないユースケース（エッジで低います。HWとSWの境界エリアなので、それぞれの技術に加え信号消費電力が求められて、起動が早くて、入力がシリアルx10系統必要

処理、ネットワーク、アプリケーションなど全てを理解することは本当で…等々）をアピールし、ハマったらFPGAは面白いと感じさせる勉に大変。でも、使える人にとってはとても面白いデバイスなので、強会やワークショップなどを続けてほしいです。

FPGAを使ってみたいというモチベーションを持たせることが重要だと思います。

コニカミノルタ株式会社

技術開発本部 FORXAI 開発センター アーキテクチャ開発部 第2 グループ

藤澤 慎也さんhttps://www.konicaminolta.com

カメラ／フィルム事業を祖業として約150 年の歴史を持つコニカミノルタさん。現在は、培ってきた画像や色などのイメージング技術を核として、そこに独自のAI技術・IoT 技術を掛け合わせることで、社会に価値のある製品ソリューションを提供するプラットフォームとなる「FORXAI（フォーサイ）」に注力されています。

FPGA関連で御社のアピールポイントを教えてください
独自AI-IoT 技術をソリューション化しやすくするプラットフォームと（NNgen）を用いてFPGAに実装していますが、このコンパイラは外して、FORXAIを推進しています。FORXAIを構成する三要素の一つ部にも開示しています。FORXAIをプラットフォーム化し、パートナーであるImaging AI 技術では、社内開発した AIアルゴリズムを、東京企業と一緒に開発していくことで、AI活用がさらに加速すると考え

大学 の高 前田 伸 也 准 教 授と共 同 開 発した高 位合成コンパイラています。

FPGAの普及の為に、どういった取り組みが必要と思いますか

ACRiに参加した理由を教えてください
FPGA 関連技術の普及、最新情報の共有、加盟企業間でのコラボ

FPGA 関連情報を集めようとすると、現状はごく少数の方のブログ

レーションを期待してACRiに参加しました。FORXAIのパートナーに行きつきます。もっと幅広く、もっと気軽に議論できるコミュニ

企 業 を見つ けるチャンネルとしても 期 待しています。因 み に、ティが必要だと感じます。FPGAベンダー各社のサンプル提供などFORXAIを使ってみたい企業や大学には体験キットとして、カメラ型で、最初のハードルは下がっていますが、そのサンプルをカスタマイ機器をサンプルアプリケーション、FPGAで動作するAIコンテナと組ズしようするとまだまだ大変。FPGAはカスタマイズできることが売み合わせて無料でお貸し出ししています。

りなので、もう一段使いやすくなると良いですね。

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ACRi ブログ
AI を加速する AI Engine アーキテクチャ解説と入門チュートリアル
執筆者：ザイリンクス株式会社 (AMD-Xilinx) 安藤潤 様

このコーナーでは、Versal デバイスを搭載する VCK5000 を使って AI Engine を動かすまでのチュートリアルを解説しています。
※チュートリアルの内容は、ACRi ルームに導入済みの VCK5000を使って試していただけます。

今月の注目ACRiブログをピックアップします。

https://www.acri.c.titech.ac.jp/wordpress/archives/13108

数値報告・ACRiブログの月別 PV 数
ʼ22.4月：29,228PV
ʼ22.5月：28,198PV

35000

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25000

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20000

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・ACRi ルームの登録者数

15000

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9月30日現在：868人

10000

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5000

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ʼ22.7月：30,234PV
ʼ22.8月：23,939PV
ʼ22.9月：26,450PV

ルーム会員も着実に増加しています、当面は1,000名を目指して邁進します。

PV

35000

ʼ22.6月：32,952PV

6月、7月は3万を超えるPVを記録しました。ACRiPV・会員団体数 33 団体

0※2022.9.30 現在

2022.4月

5月

6月

7月

8月

9月

0

ACRi 参加団体
大学
5
創設企業
7

運営企業
1

エントリー企業8

インテル株式会社

協賛企業
12

株式会社インサイト｜

株式会社イーツリーズ・ジャパン

Intellectual Highway 合同会社｜｜

株式会社エッチ・ディー・ラボ

Chiptip Technology 株式会社｜株式会社 TRIPLE-1

活動トピックス
コラボレーション企画（ACRi初のリアルイベント）
ACRiの活動をより幅広い分野の方々へ伝えるために、DSF（Design Solution Forum）様とコラボレーションをすることになりました。

☞ １．DSF2022イベントでのトークセッション☞ ２．DSF2022会場内でのACRiブース出展☞ ３．DSFコラボ記念 HLSチャレンジ
今回のコラボレーションを通して他のコミュニ
ティの方々との接点を広げ、ACRi加盟企業同士の横のつながりを強めるキッカケになればと思っています。是非この機会に会場にお越し頂き、コラボレーション企画を存分に楽しんで下さい！

DSF2022について
2022 年11月25日（金）10：00-17：00
川崎市コンベンションホール（武蔵小杉）
詳細はこちら：https://twitter.com/dsforumjp

4/4｜

株式会社ネフロック｜

合同会社リトルウイング

ACRi代表吉瀬が国際会議にて講演
2022年9月28-30日、香 川 県 高松で開催された APNOMS2022にて講演しました。
APNOMS（The Asia-Paciﬁc Network
Operations and Management
Symposium）とは、ネットワークオペ
レーションとマネジメントに関して、アジア太平洋地区にて毎年開催される
シンポジウム詳細やご参加の方法等は、ACRiホームページ
www.acri.c.titech.ac.jp/wp/ 等 で 追って お 知らせします。

今後もACRi の活動に注目ください。