EC2の新インスタンスである「F1」インスタンスでした。Array)をオンデマンドで利用できる時代がやってきたのです。Image)をかんたんに,しかも何度も(もしくは一度きりでも)クラウド上で実行できるようになります。金融,メディア,バイオといった業界で,ペタバイト級のデータを時間的制約のある中で分析したいという企業を中心に,すでにF1インスタンスの導入が進んでいます。F1インスタンスはユーザが記述したハードウェアアクセラレーションコードをクラウド上で実行できる。作成したAFIはマーケットプレイスで販売することも可能F1インスタンスの導入を決定している企業の一部。AWSが従来から強固なパートナーシップを築いているIntel(Altera)ではなく,Xilinx(ザイリンクス)のFPGAを選んだと聞いたとき,筆者は少々意外な印象をもちました。ここ1,2年,Xilinxはデータセンタービジネスに莫大な投資を続けてきており,競合に先駆けて20nm,16nmといったデータセンター向けの製品開発にフォーカスしてきました。した投資の結果が今回のAWSのF1インスタンスでの採用につながったといえそうです。re:Inventのすこし前の2016年10月にはBaiduのデータセンターでの採用も発表されており,「クラウドに強いFPGA」としての実績を着々と積み上げています。Xilinxは半導体企業としていちはやくファブレスモデルを採り入れたことでも有名ですが,クラウドにおけるFPGAのニーズが急激に拡大している現在,今度はどんな優位性でもって新たに市場のリーダーポジションを取ろうとしているのでしょうか。本稿ではXilinxがクラウド/データセンタービジネスにおいて掲げている「ハイパースケールデータセンター」戦略について,国内外での取材をもとにその概要をお伝えします。S3」を2006年にリリースしてからすでに10年以上が経過しましたが,この10年でクラウドが提供するサービスは劇的に増え,IoTやFinTech,ビッグデータ分析などクラウドが前提のトレンドも数多く生まれました。それと同時に,クラウドサービスを提供するベンダやデータセンター事業者には,従来のハードウェア性能では対応が困難なレベルのアプリケーション処理が求められるようになっています。マシンラーニング/ディープラーニング,リアルタイムでのリスク分析や高画質なビデオトランスコーディングなど,CPUに対して非常に大きな負荷のかかる処理を最小限のレイテンシでもって実行し,データセンター全体のスループットを高め,効率を上げる必要に迫られているのです。したトレンドにあって,注目されるようになった"アクセラレータ(特定のワークロードを高速化するチップ)"がFPGAです。FPGAの"F"はField=現場を意味しますが,文字通り,現場で論理回路をいつでも書き換えることができるのがFPGAの最大の特徴です。通常のCPUやGPU,またはカスタムASICといったアクセラレータではこれができません。かわりに,カスタムASICなどは特定のワークロード専用にハードウェア最適化が行われるのでパフォーマンスが非常に高くなります。FPGAは実行するワークロードに応じて,1秒もかからずに回路を書き換えることができるので,データセンター全体のコスト削減や電力消費量削減に大きな効果を発揮します。FPGAは通常,複数のチップをプーリングした状態で導入されるので,サポートするアプリケーションの幅が広いことも特徴のひとつです。多様なアプリケーションワークロードに柔軟に対応でき,コストを抑えながら,カスタムASICには劣るものの演算速度の高速化を実現する―"ハイパースケールなデータセンター"の運用を求められるようになったクラウドサービス事業者が,現実的な解としてFPGAを選ぶケースが増えるようになってきました。プーリング構成を取れるFPGAはGPUやカスタムASICと比較してサポート可能なアプリケーションの幅が広い点が特徴。Xilinxは演算効率の高さでもFPGAがすぐれていると強調する前述したように,XilinxのFPGAはBaiduのデータセンターにも採用されています。日本ではあまり知られていませんが,Baiduはクラウドサービス事業者のトップ7のひとつに数えられており,とくに画像処理や音声認識,自動運転車などに関連するマシンラーニングの研究開発ではGoogleやFacebookにも迫る投資を続けています。Brainプロジェクトの中心的存在だった人物です。アンドリュー・エン氏(左)。みずから設立したCourseraの経営から離れ,2014年からBaiduでAI部門の指揮を執るではマシンラーニングに注力するBaiduがXilinxのFPGAをなぜ選んだのか,そのおもな理由は,マシンラーニングにおける「推論」の高速化/効率化にあります。推論では通常,その前のフェーズでニューラルネットワークのモデルに膨大なデータを使ってトレーニングを行いますが,推論を行うデバイス側の負荷を軽減するためにデータ型としてINT8が使用されることが多く,Baiduもこれにならっています。XilinxのFPGAはこのINT8に最適化されているので,トレーニングおよび推論の高速化/効率化を図ることが容易になっています。Xeon)のみの場合と,FPGAでプール構成を取った場合の比較。FPGAは同じ性能を1/10のコスト(システムコスト,消費電力,ラックスペース)で実現できるというBaiduのあるエクゼクティブは,データセンター全体のアクセラレータとしてXilinxのFPGAを採用したことで,現実的な電力レベルを維持しながら,低レイテンシで急増するワークロードに対応できているとコメントしています。速いだけではなく,データセンターをハイパースケール化するためには,バランスの取れたアクセラレータが必要とされていることがわかります。F1インスタンス著者プロフィール五味明子(ごみあきこ)IT系の出版社で編集者としてキャリアを積んだ後,2011年からフリーランスライターに。フィールドワークはオープンソースやクラウドコンピューティング,データアナリティクスなどエンタープライズITが中心。海外カンファレンス取材多め。そこにはヒットメーカーの極意があった噂の超高速分析データベースを試してみよう~ログ解析,機械学習なんでもござれ~ワールドワイドで3,500社以上が活用しているビッグデータ高速分析用のデータベース「Vertica」。クエリ性能を簡単に数百倍にする術をご紹介します。「JIRA」をはじめとするアトラシアンのツール群。多くのオープンソースソフトウェアを継続して提供する支えとなっている使い易さを探ってみます。Cloud」が,いよいよ日本でのサービスを本格的に開始します。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。