皆さん、ディー・クルーのお花見がやってきましたよ！🌸 今年もこの楽しい行事が行われることに、私たちのワクワク感は最高潮です。金曜日の朝は大雨だったため、「今年はどうなるのかな？」とドキドキしましたが、なんと、20年間で開催できなかったのはたった1回だけ！毎年、イベントの日はなぜか天候に恵まれているから、雨天延期なんて考えないのが私たちの社風です。
さて、予想通りと言うべきか、昼前には太陽が顔を出してくれました！気温もどんどん上昇し、まるで初夏のような心地よい陽気に。どうやら、この暖かさが桜にも影響したのか、朝のつぼみたちがいつの間にか、宴会が始まる頃には見事な7部咲きに。🌼
この美しい桜のもと、みんなで楽しむお花見は、暖かくて楽しいひとときになりました！差し入れで頂いた美味しい酒と貴重などら焼き “セシボン”を楽しみながら、仲間たちとの笑い声が響く中、春の訪れを心から楽しみました。来年もまた、この素敵な瞬間を一緒に過ごせますように！
システムインテグレーター（SIer）やソリューション企業にとって、クライアントからの要望は多岐にわたります。最近の技術トレンドであるAIやIoTの普及に伴い、データを活用して業務価値を最大化し、新たなビジネスモデルを構築したいというニーズが急増しています。しかしながら、データ処理の遅さや秘匿性の確保といった課題は、クライアントの生産性向上のボトルネックとなっています。こうしたニーズに対して、SIerやソリューション企業の提案として有効な「ハードウェアアクセラレーション」についてご紹介します。
クライアントが速度に関して課題を挙げるとき、高速処理のためのハードウェア導入（ハードウェアアクセラレーション）が有効な場合があります。
ここでは主なハードウェアアクセラレーションの手法について比較してみましょう。
CPUは一般的なプロセッサで、小数の高性能コアを持つため、シリアル処理に強みがあります。オフィスアプリケーションや軽量なウェブブラウジングなど、一般的な作業に利用されますが、並列処理には限界があります。
GPUは、多数のコアを持つため、大量のデータを並列処理するのに優れています。主にグラフィックスの生成や機械学習に利用されることが多く、処理速度を大幅に向上させられます。TensorFlowやPyTorchなどのライブラリからも活用され、大量データの高速処理を実現します。
FPGAはプログラマブルなハードウェアで、特定の処理に特化した効率的な処理が可能です。特にリアルタイムデータ処理や医療イメージングに用いられ、高速かつ柔軟なソリューションを提供します。
ASICは特定のアプリケーション向けに設計された集積回路で、高速で効率的な処理が可能です。ただし、設計や初期投資に高コストが必要で、柔軟性に欠ける点もあります。
これらのハードウェア技術はそれぞれ異なる強みを持っています。最適な選択とは、求められる性能、コスト、開発リソースによって異なるため、各シナリオに応じた評価が不可欠です。いずれの対策でも、投資には限りがあるため、コストパフォーマンスを考慮した導入が求められます。
アーキテクチャは 一般的なプロセッサであり、少数の高性能なコアを持つ。複雑なタスクを順次処理するのに優れている。シリアル処理に強いが、並列処理能力は限定的で 一般的なコンピュータアプリケーションや制御タスクに利用されます。例えばシングルスレッド性能が求められるため、高速なプロセッサが必要なWordやExcelなどのオフィスアプリケーションはCPUで動作します。また、ウェブブラウザはHTML、JavaScript、CSSなどの軽量な処理を行うため、CPUの能力が重要です。さらに、家電製品や自動車の制御に使われる 組み込みシステムやIoTデバイスな制御システムでは、一定の処理をシリアルに実行する必要があります。
CPUの通常処理では重すぎる演算や並列タスク処理を、GPU（Graphics Processing Unit）に肩代わりさせ、効率良く管理・実行する技術です。CPUと連携して、重要な処理や重い処理、またタスクの依存関係を考慮して、効率よく順序だててGPUへ割り当てる手法をGPUスケジューリングと呼びます。
GPUは多数のコアを持っており、同時に多くのスレッドを処理することができるため、大量のデータ処理や並行処理に向いています。用途としては、ゲームや映画のグラフィックスの生成に使用され、高速な3Dレンダリングを実現します。例えばNVIDIAのGeForceシリーズは、リアルタイムグラフィックスレンダリングに特化しています。また、大量のデータを並列処理する能力を活かして、機械学習・ディープラーニングにおいて、トレーニングプロセスを加速します。例えばTensorFlowやPyTorchなどのライブラリでは、GPUを活用することでモデルのトレーニング時間を大幅に短縮します。また膨大なデータセットを高速に処理して分析するため、HadoopやApache Sparkなどのフレームワークと組み合わせてビッグデータで利用されます。
アーキテクチャ: プログラマブルなハードウェア、「FPGA」を用いて、特定の処理の重いタスクを効率的に処理する方法です。四則演算や命令分岐などGPUでは効率的に処理できない特定のアルゴリズムに対するパフォーマンスを最大化できます。
音声認識や画像処理、通信でデータをリアルタイムにデジタル信号処理するために使用されます。また、超音波診断装置やMRI装置など、高速かつ柔軟な処理が求められる医療イメージングに使用されます。また高速取引（HFT）では、取引アルゴリズムをFPGA上で実行することで、ミリ秒単位での取引が可能になります。このような特定の計算処理に非常に効果的ですが、設計にはある程度の時間とFPGAにおけるハードウェア・ソフトウェアの専門知識が必要です。しかしそうした専門家による工夫次第ではスパコンを凌駕する演算能力を発揮させることができることがFPGAの大きな特長です。
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）は、特定のアプリケーションや用途向けに設計された集積回路です。特定のタスクに最適化して設計されているため、一般的なプロセッサに比べて処理速度が非常に高速です。これにより、高度な演算やデータ処理が迅速でかつ省電力です。特定の機能に特化した設計のため、必要な回路だけを集約でき、チップのサイズを小さくすることができます。
一方ASICの開発には高額な設計費用と時間がかかり、小ロット生産に向かないので、少量生産や汎用性の低い用途には不向きです。またASICは一度設計すると変更が難しく新たな機能追加や改善ができないので、設計段階での柔軟な設計変更にも対応しづらいです。さらに設計から製造までには時間がかかるためスピードが求められる設計開発には不向きです。このようにASICは特定のアプリケーションに対して非常に優れた性能を発揮しますが、設計コストや柔軟性の面でのトレードオフに注意する必要があります。
それぞれのハードウェアアクセラレーション技術は、特定の用途や要件に応じて強みが異なります。最適な選択は、求められる性能、コスト、開発リソースなどによって異なるため、具体的なニーズに応じて評価することが重要です。これらの用途を理解することで、プロジェクトや研究において最適なコンピューティングリソースを選択する際の指針となります。ただしいずれの手段でも、クライアントが重視するのは、秘匿性が担保されていること、高速化が実現できること、それでいてリーズナブルなコストであることは重要な選択ポイントとなります。
弊社には極めて専門性の高いFPGA設計ができるエンジニアが在籍しております。演算処理の圧倒的な高速化を求める方に、２タイプのハードウェアアクセラレーションでデータ処理の未来を切り開くソリューションをご提供できます。クライアントが直面しているデータ処理の課題に対して、是非私たちの革新的なハードウェア及びファームウェアソリューションをお試しください。
大規模な投資は不要。コスト効率の高いソリューションで、企業の利益を最大化します。
データを社内で処理するため、セキュリティの確保が可能。機密性の高い情報を安心して扱えます。
大量かつ複雑なデータ処理において、従来の方法に比べて数倍から数十倍の処理速度を誇ります。
FPGAで難解な科学計算を高速で解きたい。元々柔軟性やカスタマイズ性の高いこのハードウェアをベースにし、演算処理の実行は弊社開発の専用プログラムで表現した「ソフトウェアとハードウェアの融合」した方式です。このメリットは特定の計算タスクに特化したハードウェアプログラム構成により、GPUよりも高速な処理速度を実現。カスタマーに要求されるリアルタイムでのデータ処理が可能です。
最先端の疑似量子アニーリング技術を駆使し、FPGAで複雑なデータセットの最適化を実現します。従来のアルゴリズムでは対処しきれない問題に対して、効率的かつ迅速な解を提供します。
去年に引き続いて新入社員・中途入社社員の歓迎を兼ね、4/5に会社の近くでお花見を開催しました！
当日は雨もぱらつきましたが、交代で場所取りをする我々の熱意に負けたのか、いつの間にか雨雲もどこかへ吹き飛んでしまったようです。
こうして満開の桜が私たちを出迎えてくれました。
花冷えで風邪ひかないようにと、社長が石油ストーブを持ってきてくださいました。米パーフェクション社のアンティークだそうで、暖炉のように揺らめく炎が見れるタイプ。日が暮れてからはランタン代わりにしたり、熱燗やカップラーメン作りにも大活躍！
段ボール箱の簡易テーブル？を囲んでお酒やおつまみをいただきながらの団欒は、心も体も温まりました。終盤にかけてエンジニア達のコミュニケーションはさらに加速白熱。日ごろの労をねぎらったり、技術論、家族のよもやま話等など、満開の桜の元、それぞれ会話の花を咲かせて楽しみました。
楽しい時間を分けていただいた桜、準備をしてくれた皆さま、参加者の皆様に感謝！
先日、この秋に新しくわが社にJOINした方々３名の歓迎会を催しました。
わが社の宴会でいつもお世話になっている仲町台駅すぐのイタリアン、ラ・パッパ様を貸切りさせていただきました。（スタップの方々、いつもありがとうございます！）
ラ・パッパ様の名物はピザとナポリタンスパゲッティ。おいしすぎておかわりが来てもすぐにお皿がからっぽになる人気ぶりだったのでうっかりお写真は撮れませんでした（笑）
普段オフィスの机では静かにパソコンや機材に向き合って仕事をしている面々ですが、こうした会社イベントになると、ごらんの通り一人ひとりが次々に話相手を変えながら、わいわいがやがや積極的にコミュニケーションを楽しむので、あっという間に時間が過ぎていきます。途中D-CLUE好例の余興（大変盛り上がります！）を挟みながら、お腹も心もたっぷりと満たしてとてもにぎやかな夜を共に過ごすことができました。
お店の皆様と社員によるハートフルな歓迎で、JOINしたメンバーもD-CLUEの面白さを体感いただけたかな、と思います。
今や音楽視聴はデジタルが当たり前という時代ですが、逆にアナログレコードが再ブームで非常に良く売れているという話をよく耳にします。その理由はいろいろあるようですが、１つには、デジタル音源でカットしている超音波領域が再生でき、これが心地よいと思う人が増えたこともあるようです。
これは、近年登場したハイレゾオーディオの特長とも共通します。
今回は、そんなハイレゾ音源が再生でき、当時国産スピーカーでは存在していなかったハイルドライバー(AMT(Air Motion Transformer)とも言います)方式を採用した弊社オリジナルスピーカーセットについてD-CLUEエンジニアの渡辺さんにお伺いしました。
渡辺さんは回路設計エンジニアでありながら、趣味でもうすぐ５０年になるオーディオに関する幅広い知見がある方で、オーディオ機器や電子楽器の開発者に対して様々な知見を提供してこられました。
D-CLUEが2017年に開発したこのスピーカーは、弊社に参画する前の当時の渡辺さんが、当時国内メーカが採用していなかったハイルドライバー方式として独自開発していたツイータを、D-CLUEが当時の自治体ベンチャー補助金を得ながら、共同でスピーカーに仕立てたものです。
音量や生産効率を重視した当時主流のコーン型を採用したスピ―カーと違いハイルドライバー方式を採用した本スピーカには以下のような特長があります。
ハイレゾはさらに心身をリラックスさせる効果もあるそうで、大学研究機関と一緒に当社のスピーカーを使って検証実験も行われたそうです。
「先ず音を聞くと打楽器のリアルさに誰もが一番気が付くと思います」と語ってくれた渡辺さん。
私も実際に楽器演奏のハイレゾ音源を聞いてみました。ドラム音がクリアに耳に入ってきますし、弦楽器は力強く伸びがあります。打楽器・高音域が得意という渡辺さんの言う通りでした。雨上がりの山の自然音源に変えてみると、木の葉から滴る水滴のパラパラという音は打楽器のような粒立ち。小鳥の声は本当に頭上でさえずっているようで、音の素人の私でも強いリアル感、臨場感を感じました。
実際に当時の音響メーカー何社かに対し、実機のプレゼンテーションを行ったそうです。その担当者さん達の評価についても教えてくれました。
私も聞いてみて納得しましたが、その当時のオーディオのプロの方々の客観的な評価も素晴らしかったのですね。
本スピーカーの仕様概要をまとめました。
| 形式： | 2WAY シリンダー型バスレフ |
| 中高音域： | コンパクト型ハイルドライバー |
| 低音域 ： | 8cmコーン型ウーファー |
| 出力音圧レベル： | 85dB/W (1m) |
| 周波数帯域： | 70Hz～50KHz（-10dB） |
| クロスオーバー周波数： | 2KHz |
このほど渡辺さんに実機を調整いただいたあと、現在弊社の応接ルームに設置。再生デモをお楽しみいただけるようにしました。弊社にお越しの際はぜひお試しください。
日経コンピュータの2021年9月号にイジングマシン特集を組まれるなど、量子コンピューティングやイジングマシンに造詣の深い土屋記者様。
今回ディークルー開発技術者から、土屋様へイジングマシンQalmoの取り組みと今後の開発の方向性についてご紹介。
土屋様と量子コンピューティングやイジングマシンの業界動向や、今後のQalmoの開発方向性についても貴重な意見交換をさせていただきました。
