FPGAは、設計後も回路構成を自由に書き換えられるプログラム可能な半導体です。製造後の仕様変更やアップデートが可能なため、画像処理やAI、産業機器、通信などの分野で高い柔軟性と高速処理を両立します。
「FPGAとは?」「CPUやASICとの違い」「導入メリットや課題解決事例」まで、FPGA活用を検討する方に役立つ情報をわかりやすく解説します。
FPGAは並列処理に強く、後から仕様変更が可能な点が大きなメリットです。一方、CPUは汎用性重視で幅広いタスクを処理できますが、消費電力や並列処理ではFPGAに劣ります。ASICは特定用途向けに最適化され、消費電力やコストが低い反面、仕様変更や少量生産には不向きです。
項目 | FPGA | CPU | ASIC |
---|---|---|---|
柔軟性 | ◎(書き換え可) | △(ソフト変更) | ×(変更不可) |
開発費用 | ○ | ○ | △(高額) |
消費電力 | △ | △ | ◎(低い) |
速度・最適化 | ◎ | ○ | ◎ |
用途 | 多用途・試作・カスタム | 汎用 | 特定大量生産 |
量産コスト | △ | ○ | ◎ |
分野 | 用途例 |
---|---|
画像処理 | AIカメラ、検査装置、映像フィルタリング |
産業機器制御 | ロボット、計測装置、モーター制御 |
通信・IoT | ネットワーク機器、ゲートウェイ、プロトコル変換 |
医療機器 | 生体信号処理、画像解析 |
研究・シミュレーション | 高速演算、物理・化学シミュレーション |
FPGA設計開発の流れは、要件ヒアリング→回路設計→論理検証→配置配線→試作・実機検証→量産・納品のステップで進めます。要件整理や試作サポート、ASIC移行などもワンストップで対応可能です。
当社は豊富なFPGA設計開発実績を持つ技術者が在籍し、EOL基板改版やIPコア開発、ボード開発支援、ASIC移行までワンストップで対応。産業界・研究機関・IoTまで幅広くご相談頂けます。
●事例1 FPGAによる大規模演算の開発事例
課題
ある案件にて大規模な演算を高速で行いたいという課題がありました。単純な演算であれば通常GPU を使用して高速化を図るのが一般的であるものの、このケースでは演算器が多数必要な複雑な演算であり、GPUには向かないものでした。
解決策
当社ではその演算の高速化をFPGA を使って実現しました。PCI Expressカード上のFPGAに、演算ブロックを実装した結果、FPGAと従来のGPUとの演算時間を比較したところ、約14~15倍程度の向上がみられました。
またFPGAには、大規模演算に必要な要素ブロックであるAPI、演算器、PCIe、制御、Clockがすでに開発済みであるため、今後の開発は短期間で行うことが可能です。
●事例2 レーザープリンタ向けデータ転送基板の開発事例
課題
ある企業のレーザープリンタ開発において、印刷データを高速伝送し印紙にずれなく高速印刷したいが、印刷データと印紙ローラー、プリンタヘッドの同期制御を行う技術が弱く、仕様の明確化が困難で開発を実施できていませんでした。そこで基板、デジタル設計、ファームウェア設計技術を持つエンジニアに相談したいと考えていました。
解決策
当社では、印刷ライン制御用PCからの印刷データをリアルタイムに制御。現場で微調整を行いながら、印刷機械の紙送り装置とプリンタヘッドのレーザー発射タイミングを同期させ、超高速印刷を実現しました。
このプリンタヘッド内の制御基板とコントローラー内の印字画像データ転送基板、印刷ライン制御用PC内のPCI基板に、FPGAを用いています。
●事例3 反応拡散モデルのシミュレーション演算高速化の事例
課題
ある研究機関で実施している、反応拡散モデルのシミュレーション(化学反応や物質の拡散過程を表現したモデルに基づくシミュレーション)は現在Pythonで実施している。しかし現行技法では計算を終えるまでに1時間39分の時間がかかっていました。
解決策
弊社のFPGA演算高速化ソリューション「Nプログラム」を用いて演算を実施。従来の1時間39分➡9分と計算速度を約11分の1、約90%高速化しました。
FPGA設計開発のアウトソーシングはディー・クルー・テクノロジーズにお任せください。
これまで培った技術を集約し、貴社の課題解決に貢献します。