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5G時代の映像伝送遅延・消費電力の課題を解決
ハイパフォーマンスFPGAコンピュータ
「HPFC」

5G時代を支える革新的コンピュータ「HPFC」誕生

メモリ帯域幅
800GByte超

豊富な映像入力
インタフェース

小型・低消費電力

ハイパフォーマンスFPGAコンピュータ「HPFC」

活用が期待できる分野

スポーツイベント・ライブでの仮想現実(VR/AR)

スポーツイベント・ライブでの仮想現実(VR/AR)

自動運転研究

AIによる病巣の診断補助

AIによる病巣の診断補助

ロボットのリアルタイム制御

ハイパフォーマンスFPGAコンピュータ「HPFC」の概要

株式会社PALTEKは、株式会社ベクトロジーと共同で、ハイパフォーマンスFPGAコンピュータ「HPFC」を開発・販売を開始しました。
HPFCは、PALTEKが販売しているFPGAコンピューティングプラットフォーム「M-KUBOS」とザイリンクス社が提供するアクセラレータ カード「Alveo™」を最大4基接続し構成されています。「Alveo™」にはHBM2メモリ※1を搭載しており、メモリ帯域幅800GByte/秒を超えるメモリ帯域幅を実現します。またPYNQ※2にも対応しており、Jupyter Notebook※3の環境を活用することでPythonから手軽にFPGAを利用できます。

メモリ帯域幅 800GByteを超えるメモリ帯域幅を実現
小型低消費電力 19インチ2Uラック(約45センチ)の筐体に約300Wの消費電力のため自動運転実験車・ロボットなどに搭載可能
インタフェース 豊富な画像映像インターフェースを接続可能
  • 3G/6G/12G-SDI
  • HDMI1.4/2.0/2.1
  • DisplayPort1.2/1.4
  • 100Gネットワークインターフェースカードを開発済み。その他カードも検討中
PYNQ™に対応 Jupyter Notebookを使ってWebブラウザからPythonでプログラマブルロジック上のハードウェアを制御可能
マルチFPGAシステムFiCに対応 慶應義塾大学天野教授が提唱するマルチFPGAシステムFiC※4に対応。HPFCを連結させることにより、複数台での並列計算が可能

※1 HBM2メモリ:従来の代表的なDDR4メモリ最大データ転送速度は25.6Gバイト/秒(理論値)です。これに対しHBM2は、DDR4の約10倍に相当する256Gバイト/秒(理論値)の最大データ転送速度を実現できる。
※2 PYNQ™:PythonでFPGAを利用するためのフレームワークのこと。
※3 Jupyter Notebook:PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境のこと。
※4 マルチFPGAシステムFiC:FiC(Flow-in Cloud)は、価格性能比に優れた中規模FPGAを高速の双方リンクで複数本接続した大規模計算システムのこと。

5G での高精細画像処理・AI処理・映像伝送の課題を「HPFC」 で解決

具体的には、

  • 4K/8K高精細映像コンテンツのリアルタイム配信
  • 機械学習による画像認識
  • 3Dモデリングによる新たなコンテンツ提供

など、これらのケースにおいて5Gの活用が進むと分析されています。マルチアングルによる臨場感あふれる遠隔スポーツ観戦、自動車・建機などの自動運転、遅延の許されない医療画像診断などの可能性が考えられ、 5Gの活用に向けてさまざまな実証実験が始まっています。

しかしながら、5G時代の4K/8Kの高精細映像の伝送・ 映像処理・映像認識・AI処理には、以下のような3つの課題があります。

① 広帯域のメモリバンド幅が必要
5G活用の代表的なアプリケーションの一つである自動運転では、一般的な車両においても3億行以上のコードが含まれるようになると考えられており、自動運転プラットフォームに必要な計算性能に対応するため、毎秒1TB/秒以上ものメモリ帯域幅が求められるようになります。
「HPFC」はHBM2メモリを搭載のザイリンクス社「Alveo™」を接続、メモリ帯域幅800GByte/秒を超えるメモリ帯域幅を実現します。
② 4K/8K高精細映像の入出力方法は多種多様
4K/8Kカメラ、各種イメージセンサ、グラフィックカードなど様々な入力方法に対応する必要があります。
「HPFC」は12G-SDI、DisplayPort1.4に対応し、100Gネットワークインターフェースカードを開発済み、その他カードも開発検討中です。豊富な画像映像インターフェースを接続可能です。
③ 加速度的に増大する消費電力
5Gの普及によるIoT や AI の拡大、ビッグデータ利用の拡大、今後導入されるであろう自動運転などに伴って、従来の予想をはるかに超える膨大なデータが取り扱われるようになります。
データ処理の増大に伴い、コンピュータやネットワーク関連機器、端末などのIT機器の数量とそれらの消費電力は加速度的に増大すると考えられます。2030年には、現在の総電力の倍近い電力をIT関連機器だけで消費するだろうと予測されています。さらに2050年には、現在の約200倍の総電力消費量になるだろうとの予測もあります。
電力消費はエネルギー消費の観点で重要な問題と位置付けられています。
「HPFC」は、19インチ2Uラックの筐体に約300Wの消費電力のため、自動運転実験車やロボットなどに搭載可能です。

製品スペック

 項目  仕様
 オペレーティング・システム Ubuntu 18.04
 アクセラレータ カード ザイリンクス Alveo™ U50 データセンター アクセラレータ カード×4
 プロセッサ QuadCore Arm Cortex-A53
DualCore Arm Cortex-R5
 メモリ PS:4GB DDR4-2400
PL:1x DDR4-2400 SODIMM ソケット
アクセラレータ・カードHBM2 8GB×4(201 GB/s×4)
 ストレージ SSD(16GB、option)
 インタフェース USB3.0×1
USB-UART×1
1Gb Ether(RJ45)
DP1.2
高速IO
8x GTH TX/RX分離 (max 16.3Gbps)
4x GTH TX/RX混載 (max 16.3Gbps)

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5G時代に期待されるMECまたAIの推論処理において、高速データ処理を行うことが可能なFPGAコンピューティングプラットフォーム 「M-KUBOS」。
TECHブログでは5回にわたり、その概要や活用の方法などを詳しく紹介しています。

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