イベント概要

アダプティブコンピューティング研究推進体(ACRi)は、FPGAの活用方法を模索、研究する団体です。より多くの方にFPGAを楽しんでほしいと考えているACRiでは、ウェビナーを通じてFPGAの学び方・楽しみ方や活用事例を紹介していきます。

今回のウェビナーのテーマは、「AI Engineの活用」です。最近、広く市販されている「Ryzen AI」ブランドのノートブックPCにはこのAI Engine (NPU)が搭載されており、一気に身近なデバイスになってきました。実は、ACRiルームに設置されているVCK5000やRyzen AI 300にも搭載されていますので誰でも無償で試してみることが出来るのですが、実際に使ってみた経験のある人はまだ少数だと思います。今回は、あらためてAI Engineに焦点を当て、その使いこなし術について２組の講演者の方々より解説して頂きます。

企業講演：AIを加速するAI Engineのアーキテクチャ解説と活用例

講演者：AMD（ザイリンクス）兼 ACRi運営メンバー　住川直久 ／ 安藤潤

AI Engine (エイアイエンジン) は、FPGA的な発想から生まれた新しいプロセッサです。固定されたキャッシュ階層を持たず、マルチコアプロセッサ上でデータを移動させながら計算するため、FPGA と同じく低遅延で且つ電力効率の高い演算処理特性を持っています。7nm 世代の Versal ファミリーのほか、Ryzen PRO 7040シリーズ以降の x86プロセッサにも「NPU(Neural Processing Unit)」として搭載されています。 今回は、AI Engineの設計思想やアーキテクチャを解説するとともに、今後どういった用途での活用が期待されているか、また今後のACRiにおいてAI Engineをどのように扱っていくか、についてお話致します。

招待講演：Versal AI Engineにおける楕円曲線上点加算の高速化

講演者：東京大学 大学院情報理工学系研究科 コンピュータ科学専攻 准教授 高前田伸也 先生 ／ 同専攻 修士課程 大野歩実 様

本発表ではVersal AI Engine (AIE) 上で楕円曲線上点加算 (PADD) を高速に実行する取り組みを紹介する。PADDはゼロ知識証明などの暗号で広く使われる主要演算である。AIEはPADDに多い乗算処理に向く一方、多倍長整数の剰余演算、とくにキャリー伝播は性能を落とす要因となる。そこで、(1) VLIWとSIMDの並列性を活かすため、carry-saveに近い発想でキャリー伝播を高速化する工夫、(2) タスク内・タスク間の並列度を高めるための空間マッピング戦略の比較検討を提案する。これにより、AIEアレイにおける暗号計算のような複雑なワークロードの可能性を探る。

スケジュール

本ウェビナーの対象

FPGAによる高速化に興味のあるエンジニア、学生（初心者の方、大歓迎です） ACRiの活動に興味を持ってくれている企業の方、教育機関の方

ハッシュタグ

イベントのハッシュタグは　#ACRi です。 是非皆さんのSNSで拡散頂けると幸いです。

その他 ご連絡事項

このイベントはオンライン(YouTube Liveでの配信）で行います。