FPGAのトレンドをまとめてみた

1. FPGAのトレンドをなんとなくまとめてみたみよしたけふみ ! 2014.05.13 1

2. 勝手な予想の概略 14nm→10nm→7nmの微細化で14nmが安価に使用可能なロジック数やBRAMは現状のx2+を期待最高動作周波数は1.15∼1.6倍 (= 1GHz+) 消費電力削減(処理性能/WはCPU比 ∼10,000倍) 高速通信のサポートオフチップ通信: 28Gbps - 56Gbps メモリアクセス: HMC(2.5Tbps), DDR4(1.3Tbps) DSPの増強単精度10TFLOPS，100GFLOPS/W プロセッサユニットとの密な連携 ARM 1.5GHz Quadコアとか 2 2014年 4月次世代デバイスに搭載予定の 14nmテストチップのデモ *1 だそうなので，あと 5, 6年後くらいに手がでるくらいのスペックはこんなかなあ？と想像 *1) http://www.altera.co.jp/corporate/news_room/releases/2014/products/nr-14nm-device.html

3. 主な参考資料数値はAltera/Xilinxの次世代デバイスポートフォリオを参考 Altera Generation 10 FPGA & SoC http://www.altera.co.jp/technology/system-tech/next-gen-technologies.html Xilinx UltraScaleアーキテクチャ http://japan.xilinx.com/products/technology/ultrascale.html ! ! ! FPGA2012 併設ワークショップ FPGA in 2032 http://tcfpga.org/fpga2012/ 3 2014年4月次世代デバイスに搭載予定の14nmテストチップのデモ*1 → あと5, 6年後くらいには，手がでるくらいかなあ？これらの話に対して，今日までの動きに大きな乖離はない以降，参考資料からの抜粋

4. 現代FPGAの向いている基本的な方向 4 出典: Ivo Bolsens, "Programming Modern FPGAs", MPSOC, 2006年8月, http://www.mpsoc-forum.org/previous/2006/slides/Bolsens.pdf MPSOC 2006 slide 10 Xilinx Strategic Directions APPS New Existing Markets Glue Logic • Network Infrastructure • Computing Infrastructure • Industrial, medical • Military Existing Time Algorithmic Logic • Consumer Electronics • Automotive • Portable New Embedded Processor Gb Transceivers DSP Integration Hard IP System Tools Cost Power Quality

5. 次世代FPGAのターゲットエリア 5 UltraScale : UltraScale ( 1 ) UltraScale 1 : OTN Networking Massive Packet Processing >400 Gb/s Wire-Speed Massive Data Flow >>5 Tb/s Massive I/O and Memory Bandwidth >5 Tb/s Massive DSP Performance >7 TMACs 400 Gb/s 100 Gb/s 1Tb/s Digital Video 4k/2k 1080P 8K Wireless Communications LTE 3G LTE-A Radar Active Element Passive Array Digital Array UltraScale Architecture Requirements Smarter Applications WP435_01_070213 Xilinxの次世代FPGA 出典: Xilinx, "ホワイトペーパー:UltraScale アーキテクチャ WP435(v1.0)" 2013年7月8日

6. 次世代Stratix10と今のFPGAとの比較 6 1 Stratix 10 6 72 DDR4 SDRAM 3.2 Gbps 1.382 Tbps 1 Stratix V FPGA Stratix 10 FPGA 2 FPGA & SoC Arria® 10 FPGA & SoC Generation 10 FPGA 5 Arria 10 Arria V FPGA 1. Stratix V FPGA Stratix 10 Stratix V FPGA Stratix 10 1,000 K LEs 4,000 K LEs 4x Tera FLOPS 1 10+ 10X+ 500 MHz 1 GHz+ 2X 28 Gbps 56 Gbps 2X DDR 1,866 Mbps 3,200 Mbps 1.7X 2 Stratix 10 FPGA & SoC 出典:Altera Corporation，"ゼタバイト時代の性能および消費電力要件にミートするアルテラのGeneration10製品"，2013年6月

7. シリコンロードマップ 7 Silicon Roadmap Courtesy : IMEC Copyright 2012 Xilinx 出典: Ivo Bolsens, "FPGA2032 Roadmap:A Personal Perspective", FPGAs in 2032: Challenges and Opportunities in the next 20 years, 2012年2月22日 http://tcfpga.org/fpga2012/IvoBolsens.pdf ムーア則によると2020年はこの辺り

8. プロセスとSRAM bit cell size 8 出典 Zvi Or-Bach, "28nm – The Last Node of Moore's Law", 2014年3月19日, http://www.eetimes.com/author.asp?doc_id=1321536 28nmプロセス(現行のFPGAで採用されている)では0.127um2程度なので，微細化しても作れるSRAM(≒ロジックセル，メモリ)は2倍∼2.5倍程度と予想

9. ゲート規模の推移(+予測) 9 出典: 船田悟史，"FPGAの応用領域が拡大，ビッグ・データや金融取引，Webデータ処理のインフラ技術に", TechVillage, 2013年3月22日, http://www.kumikomi.net/archives/2013/03/co16fpga.php

10. FPGAの使い方 10 CPUs vs. Stream Processing 6 2020年も変わらず，データフローの展開と考えられる出典 Michael J. Flynn, "Using FPGAs for HPC* acceleration: now and in 20 years", FPGAs in 2032: Challenges and Opportunities in the next 20 years, 2012年2月22日 http://tcfpga.org/fpga2012/MichaelFlynn.pdf

11. FPGAがはまる適用事例での性能向上 11 Achieved Computational Speedup for the entire application (not just kernel) compared to Intel server RTM with Chevron VTI 19x and TTI 25x Sparse Matrix 20-40x Seismic Trace Processing 24x Lattice Boltzman Fluid Flow 30x Conjugate Gradient Opt 26xCredit 32x and Rates 26x 624 624 9 ビッグデータ処理でも，うまくはまれば10倍以上の性能向上が期待できる出典 Michael J. Flynn, "Using FPGAs for HPC* acceleration: now and in 20 years", FPGAs in 2032: Challenges and Opportunities in the next 20 years, 2012年2月22日 http://tcfpga.org/fpga2012/MichaelFlynn.pdf

12. 新しいFPGA開発処理系の進歩に期待!? 高位合成 C言語ベース，関数型言語系(Bluespec) OpenCL MaxCompiler(JavaでDFMを作る) ドメイン特化型 SQLをロジックに変換するなど 12 などなどアプリケーションの実装が，もう少しは楽になるのでは，と期待

13. デザインツールの必要性 13 Need for Design Tools 13 Hour Day Week Month 0.25 1 Year 4 16 64 256 Initial Design Relative Performance Design-time CPU GPU FPGA Gap Courtesy : David Thomas Copyright 2012 Xilinx とりあえずの実装(Initial Design)に時間かかりすぎだし，性能でないし… 出典: Ivo Bolsens, "FPGA2032 Roadmap:A Personal Perspective", FPGAs in 2032: Challenges and Opportunities in the next 20 years, 2012年2月22日 http://tcfpga.org/fpga2012/IvoBolsens.pdf

14. FPGAのヘテロジニアスプロセッサ化 14 The Programmable Processing Platform A heterogeneous multicore Application processors – Hard core and soft core – External and embedded – Caches and large memory space – Unified shared memory – Full OS support Streaming micro-engines – Configurable (soft) vector cores – Tiny memory footprint – Many, distributed, memories – Compute kernels, no OS Fixed function datapaths – C to Gates generated – HDL coded – Library IP component DDR3 MemCon Interconnect A SMP CPU X86 CPUDSP High speed I/O FPGAs provide a rich set of mapping options for complex algorithms and communication patterns Discrete GPU Micro- Engine Array HW Datapaths Interconnect B FPGA Copyright 2012 Xilinx 出典: Ivo Bolsens, "FPGA2032 Roadmap:A Personal Perspective", FPGAs in 2032: Challenges and Opportunities in the next 20 years, 2012年2月22日 http://tcfpga.org/fpga2012/IvoBolsens.pdf XilinxもAlteraもCPU混在にするのが今のトレンド→SW/HW混在アプリも

15. 高速トランシーバは専用HWとして搭載 PCIe DDR4メモリコントローラ 100Gbps EMAC 光トランシーバ 15 などなど ASICと色ない足回りを活用したロジックが実現できる…といいなあ

16. FPGA内部のメモリバンド幅(対CPU) 16 MPSOC 2006 slide 19 Memory Bandwidth Envelope Intel; Xilinx 0 200 400 600 800 1000 0 50 100 150 200 250 300 B andwidt h ( Tbps) Memory(KB) 4VLX200 2V6000 3.5GHz P5 • Bandwidth to Registers: 500x that of a processor registerfile • Bandwidth to LUTrams: 50x that of L1 cache of processor • Bandwidth to BRAMS: 5x that of L1 to L2 cache of a processor REGISTERS LUT-RAM BRAM 出典: Ivo Bolsens, "Programming Modern FPGAs", MPSOC, 2006年8月, http://www.mpsoc-forum.org/previous/2006/slides/Bolsens.pdf 少し古い資料ですが FPGA

17. 電力効率 17 17 Stratix 10 FPGA & SoC Stratix 10 FPGA & SoC 14nm FPGA 13 Stratix 10 Stratix V FPGA Stratix V Stratix 10 55 % 70 % 14 Stratix 10 Arria 10 Stratix 10 Arria 10 Arria 10 Stratix 10 Stratix V 40 50 % Arria 10 13 Stratix V FPGA Stratix 10 Stratix V 標準デバイス Stratix 10 標準デバイス Stratix 10 消費電力削減技法を使用 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 消費電力 (Stratix V デバイスを 1 に設定) 最大 55 % 削減最大 70 % 削減出典:Altera Corporation，"ゼタバイト時代の性能および消費電力要件にミートするアルテラのGeneration10製品"，2013年6月 Waterman FPGA CPU GPU (15) 6 OpenCL FPGA 1 OpenCL OpenCL Apple Inc. Khronos 7 FPGA (Stratix V ) GPU 148 7 Arria 10 Stratix 10 FPGA Smith-Waterman GPU Arria 10 FPGA 18 200 Stratix 10 FPGA GPU 660 FPGA SoC OpenCL C FPGA CPU GPU DSP 6. Smith-Waterman 3 ( ) = (256, 15M) (MCUPS) ( ) (MCUPS ) Intel® Xeon® Quad- 40 140 0.29 NVIDIA GT620 438 50 8.76 Stratix V A7 FPGA 32,596 25 1,303 7. Arria 10 & Stratix 10 Smith-Waterman ( ) = (256, 15M) (MCUPS) ( ) (MCUPS ) Arria 10 >35,000 18 >1,900 Stratix 10 >70,000 12 >5,800 現状でもCPU，GPUと比較して高い電力効率次世代ではさらに，電力効率の向上が期待できる約4000倍

18. 次世代デバイスにおける電力効率の見積もり 18 ICT FPGA SoC 8 ICT Generation 10 FPGA SoC ICT 8. ICT FPGA SoC Generation 10 Arria 10 GPU 148 100G OTN 40 % 60 MHz (RRH) 20W 500 MHz Stratix 10 GPU 200 100G OTN 65 % 60 MHz (RRH) 20W 736 MHz 出典:Altera Corporation，"ゼタバイト時代の性能および消費電力要件にミートするアルテラのGeneration10製品"，2013年6月

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