2019 Fiscal Year Research-status Report
CPUとFPGAによる高性能ヘテロジニアス並列分散計算フレームワークの開発
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19K11879
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| Research Institution | University of the Ryukyus |
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Principal Investigator |
長名 保範 琉球大学, 工学部, 助教 (00532657)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天野 英晴 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60175932)
中條 拓伯 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80217736)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | FPGA / ストリーム計算 / 高速シリアルリンク / 高位合成 / 科学計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
PCI ExpressによってCPUにFPGAを接続し、さらにFPGA間を高速シリアルリンクによって接続する形態のFPGAクラスタフレームワークを開発中である。今年度は従来から対象としていたXilinx製FPGAに加え、Intel製FPGAでも動作するようになり、どちらの環境でも高位合成ツールによってC++でのアクセラレータ開発が可能になった。これらのソースコードは公開しており、これを用いることで、市販されているいくつかのFPGAボードを利用したアクセラレータ開発を手軽に行うことが可能であると。また、モジュラリティの高い設計となっているため、新しいボードへ移植することも容易である。
当初の予定にはなかったものの、ARMプロセッサとFPGAを同一チップ上に搭載したSoCについても、CPU側のメモリからのゼロコピーDMA転送を行う zFIFO DMAドライバ (ソースコード公開済み) を開発し、PCI Express版と同様にFPGAを利用することが可能になった。これにより、ハイパフォーマンス向けだけでなく、組み込みや広帯域科学計測システムにも応用が可能となった。こちらについてはまだFPGAクラスタフレームワークに統合されてはいないものの、FPGAクラスタフレームワークから取り込んだFPGAデザインを用いることで、模型自動車の自動運転や海洋観測用の短波レーダーを安定的に動作させるに至っており、今後FPGAクラスタフレームワークへの統合を行っていく予定である。
また、慶應義塾大と東京農工大のグループでそれぞれニューラルネットワークを用いたアプリケーションの開発が進んでいる。特に、東京農工大のものは組み込み向けアクセラレーション事例としてSoC版の開発成果を活かすことが可能である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
琉球大で行っているFPGAクラスタフレームワークと自体の開発は順調に進展し、当初予定していなかったARM搭載のSoC型FPGAについても対象に含めることができた。また、Intel製FPGAをサポートするための作業もハードウェアレベルでは順調に進んでいる。アプリケーション面では慶應義塾大と東京農工大でそれぞれ別の機械学習アルゴリズムの開発が進展しているとともに、琉球大では海洋レーダーなどをこのシステムのアプリケーションとすることに成功している。以上から、おおむね順調であると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度はFPGAクラスタによってアクセラレーションを実現するための基礎的な部分を確立することができ、アプリケーション開発についても一定の成果を得ることができたので、来年度以降は (1) ソフトウェアとハードウェアを協調設計するための開発環境と (2) そのために必要な回路自動分割の手法の2点について新たに検討を行い、研究を進めていく予定である。また、当初は流体計算などのクラシックなアプリケーションを想定していたものの、レーダーや自動運転などの新しいアプリケーション領域を獲得することができたので、これを積極的に推進していきたい。
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| Causes of Carryover |
COVID-19 の感染拡大に伴い研究打ち合わせの出張などができなかったため、2020年度以降の出張費として使用する予定。
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