図1　IntelのFPGAを使ったPCIeアクセラレータカード

PCIeに差し込むだけでコンピュータを高�]にするこのFPGAカードはPAC（Programmable Acceleration Card）カードと�}ばれ、データ解析やAI（人工���Α�、動画のトランスコーディング（異なる圧縮フォーマットへ変換すること）、サイバーセキュリティ、財��分析・可��化、ゲノム解析など、高�]化が��要な分野に使えるカードとなる。これまでは、サーバを高�]化するためにFPGAを使うと言っても、FPGAへのプログラミングそのものに�B�^があった。

FPGAは、書き換え可�Δ��b理�v路であるが、プログラム言語はVHDLで書かなければならないことが�Hく、�k般的なC/C++言語などでは書いても変換するためのコンパイラが��要。プログラムしやすいSDK（ソフトウエア開発キット）は�Lかせない。

さらにこのFPGAはアクセラレータとして使われることを�i提としており、CPUと�k緒に使われる。このため、アクセラレーションライブラリーを���Tし、さらにAPIに相当するOPAE（Open Programmable Acceleration Engine）も���Tした。このソフトウエア開発システムはコードの再�W��が可�Δ砲覆辰討�り、開発�v共通のインターフェースを�W��する。このため、ユーザーは���Qシステムの高�]化機�Δ暴乎罎垢襪海箸�できる。サーバやHPC（High Performance Computing）のように高�]演�Qを主��とするコンピュータシステムに向く。

使��例として、財��リスク分析や株価変動の予�Rなど金融�x場と、データベースのアクセラレーションを挙げた。金融�x場では、株価の予�Rに関するアルゴリズムは進化が��常に�]く、FPGAで進化したアルゴリズムを実�△靴燭ぁ�このFPGAアクセラレーションによるオプション�D引のシミュレーション時間を半��できたとしている。

また、データベースのアクセラレーションでは、トランザクションのデータベースと分析��のデータベースのハイブリッド構成では、リアルタイム分析の障害になっていた。そこで、運��データベースを分析データウェアハウスに転送する場合には、抽出・変換・読み込みといった演�Qが��要で、ここにFPGAを��いて高�]化する。その�T果を分析データウェアハウスからビジネス分析する場合にも時間がかかるため、リアルタイム分析にFPGAを�W��する。これによって、データウェアハウスへの変換する場合のデータ抽出に1.5倍以�峭��]化でき、ストレージでの圧縮に3倍高�]化、リアルタイムデータ分析はアルゴリズムの改良で20倍の高�]化が図ることができたとしている。

このPACカードは、使い慣れたソフトウエア開発環境下で、�H����にハードウエアの性�Δ�����することができるというメリットがある。また、インターフェースがPCIeで拡張性があり、システムをさらに高�]化したい場合にはカードをさらに接��できる。

(2018/04/17)