インテル® FPGA 向け Nios® V プロセッサーIntel.com サーチを使用 いくつかの方法で Intel.com のサイト全体を簡単に検索できます。 製品名: Core i9 文書番号: 123456 開発コード名: Emerald Rapids 特別な演算子: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice*
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
Linux OSからFPGAを透過的に利用する構想。文字列処理をCPUからFPGAへオフロードで10倍速になった研究結果をミラクル・リナックスが発表
Linux OSからFPGAを透過的に利用する構想。文字列処理をCPUからFPGAへオフロードで10倍速になった研究結果をミラクル・リナックスが発表 プロセッサ内部のロジックをソフトウェアで動的に書き換えることができるFPGAは、アプリケーションごとにロジックを最適化できるため、x86などの汎用プロセッサよりも高速かつ効率的なアプリケーションの実行が可能になると注目されています。 特に、今年の1月にインテルがFPGA大手のアルテラを買収し、XeonにFPGAを統合するという将来計画を発表してから、FPGAへの注目度はさらに高まっています。 しかしいまのところ、FPGAをアプリケーションから利用するには、ロジックを開発ツールなどを用いてFPGAに書き込み、それをデバイスドライバを経由してフレームワークなどを通じて利用するというものになります。 これをもっと簡単にしようという構想を明らかにした
FPGAで動画にキュアパインを重ねる - aster_ismの工作室
これはプリキュアAdvent Calender 2015の19日目の記事です。 フレッシュプリキュアのブルーレイボックスを楽しみにしながらキュアパインと戯れる日々を過ごしているaster_ismです。 はやく、ぶっきーに会いたいです。 さて、昨年のプリキュアAdvent CalenderでもFPGAを使ってよくわからないFPGAでプリキュアの名前をランダムに表示する - 雨のち曇り時々晴れ@aster_ismを作りましが、やっぱり文字だけじゃなくて可愛いキュアパインが表示される方がいい！ ということで、今年はXilinxのVideo IPを流れている映像にプリキュアを合成する専用回路IPをつくることにしました。 簡単にいうと応援アプリみたいな映像が作れるの専用回路です。 注意）FPGAなのでソフトウェアではありません。ハードウェアです。 まず、XilinxのVideo IPは基本的にAXI
ハードウエアの選択肢が急増、CPU万能時代は終焉
計算処理には「CPU」だけでなく「GPU」や「FPGA」、メインメモリーには「DRAM」や「3D XPoint」、ストレージには「ハードディスク」「NANDフラッシュ」「3D XPoint」――。現在、コンピュータの構成要素の選択肢が急増し始めている。 10年前であれば、業務アプリケーションを稼働するサーバーコンピュータでは計算処理にはCPUを、メインメモリーにはDRAMを、ストレージにはハードディスクを使うのが当たり前だった。むしろ他の選択肢が無かった。 しかし最近は様相が異なる。CPU、DRAM、ハードディスクという従来の定番ハードウエアの性能向上が頭打ちになり、定番以外のハードウエアを選ばなければアプリケーションの処理性能を向上するのが難しくなった。まず始まったのはストレージにおけるNANDフラッシュの採用だが、いよいよ計算処理やメインメモリーについても、定番以外の採用が不可欠になり
Intelによる買収後、FPGAはクラウドサービス化する
米Intel社が買収を表明したことで一気に注目が集まったFPGAベンダーの米Altera社。買収が発表される直前のタイミングで先日、Altera社幹部にインタビューさせていただく機会があったのですが、その際、一番驚かされたのが、「サーバー上のFPGAをマルチテナント化し、クラウドサービスとして貸し出す利用形態を想定している」とのコメントでした。 米Microsoft社のFPGAクラスター「Catapult」（関連記事）やドワンゴ（関連記事）の取り組みに代表されるように現在、サーバーにFPGAを導入しようという機運が高まっています。 ただ、その多くはあくまで自社サービスのためにFPGAを活用するというスタンス。サーバーにあるFPGAリソースを、一般のユーザー企業に対しクラウドサービス事業者がレンタルするという形態は、想像こそできるものの、実際に登場するのはかなり先なのことだろうと考えていまし
FPGA - Wikipedia
Altera Stratix IV GX FPGA FPGA（英: field-programmable gate array）は、製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路であり、広義にはPLD（プログラマブルロジックデバイス）の一種である。現場でプログラム可能なゲートアレイであることから、このように呼ばれている。 概要[編集] FPGAの構成設定は一般にハードウェア記述言語 (HDL) を使って指定し、その点はASICに近い。FPGAはASICで実装できる任意の論理機能を実装できる。出荷後に機能を更新でき、設計面で部分的に再構成でき[1]、ASIC設計よりエンジニアリングコストが低い点などが多くの用途で利点となる[2]。 FPGAに含まれるプログラム可能な論理コンポーネントを「論理ブロック」などと呼び、それら論理ブロック間を相互接続する再構成可能な配線階層がある。この構成によって
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GitHub - standardsemiconductor/VELDT-getting-started: Where Lions Roam: Haskell & Hardware on VELDT
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FPGA design with CλaSH
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