FPGA ニューラルネットワーク
記事 FPGA Neural Networks FPGAデバイス上でのニューラルネットワークの推論 はじめに 世の中の接続性がますます高まり、増え続けるデータが生成されています。
FPGAがネットワークに適しているのはどんなときかアクセラレーション?
現在、多くの重要なネットワーク機能は、FPGA ベースのハードウェアアクセラレーション に依存しています。一般的に、このような機能は次の 4 つのカテゴリに分類されます：
機能の進化が早すぎて、ASICソリューションでは対応できない
最も多いのはセキュリティです：例えば、DDoS対策など。また、高頻度取引（HFT/Fintech）では、競争力のあるアルゴリズムが定期的に変更されます。
新しすぎてASICに固められない機能
ASICは高価であり、大量生産が必要なアプリケーションには適していません。56GのPAM4で400Gを実現するような早期の市場投入は、まずFPGAで可能になります。
ASICの実装を正当化するには特殊すぎる
LI（ローフルインターセプト）のためのリアルタイムパケットキャプチャーやフィルタリング、100Gbpsを超える高速回線機器の機能テストなどに見られる。
これまでCPUで動作していた独自機能をいち早く出現させた
CPUは10GbE以上のDPIなどのネットワークタスクの処理に苦労しており、40GbE以上のレートでのオフロードが必要となっています。FPGAベースのソリューションを採用するのは難しいですが、だからこそ、リファレンスデザインとサービスを提供し、支援しました。
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SmartNIC シェルまたはループバックリファレンスデザインを使用した設計例
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