FPGA（Field Programmable Gate Array）とは？
FPGAとは、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デバイスです。AIや画像処理、産業機器、通信など多様な分野で活用されています。
汎用CPUやGPUでは対応しきれない処理速度や、柔軟な仕様変更が求められる現場でFPGAが選ばれています。例えば、AI推論の高速化、リアルタイム制御、独自プロトコル対応など、高度な要件に応じて設計の自由度と高速性を両立できる点が特徴です。
ここではFPGAの基本から、CPU・ASICとの違いや、現場での活用事例、課題解決につながる設計ポイントまで、分かりやすく解説します。
FPGA・CPU・ASICの違い
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 | ASIC | CPU |
|---|---|---|---|
| 設計柔軟性 |
◎
論理回路を書き換え可能。仕様変更・試作・検証が自在。
|
◎
回路・アーキテクチャからフルカスタム設計。用途特化に最適。
|
×
既製アーキテクチャ。ソフトウェアのみで拡張。
|
| 性能（処理速度） | ○並列処理・カスタマイズで高速化可能。専用設計にはやや劣る。 |
◎用途専用設計で最高速・リアルタイム処理を実現。 |
△汎用処理に最適。シリアル処理中心。 |
| 消費電力 | △汎用素子のため最小化は限定的。用途により大きく変動。 |
◎専用最適化で省電力設計。バッテリー駆動にも対応。 |
△汎用設計のため最小化しにくい。 |
| 開発期間 | ◎設計後すぐに実装・検証が可能。短納期・試作に最適。 |
△設計～評価まで数か月～1年以上必要。 |
◎既製品は選定のみで即利用可。 |
| 開発コスト | ○少量・試作では低コスト。量産時は割高。 |
×初期費用・マスク代が高額だが量産で1個あたり最安。 |
◎既製品利用で最小限。量産にも強い。 |
| 変更性・将来拡張 | ◎設計後も論理変更・再構成が可能。 |
×設計後の仕様変更不可。再設計が必要。 |
○ソフトウェア更新のみ可。 |
| 量産性・コストパフォーマンス | △少量・多品種に最適。量産時はコスト増。 |
◎量産規模で圧倒的なコストメリット。 |
○標準品として広く普及。 |
| 代表的用途 | 試作・研究・多品種少量生産・特殊制御・評価ボード | 通信・画像処理・自動車・医療・IoT・高性能組込機器等 | パソコン・スマホ・家電・汎用制御システム |
※FPGAは開発初期・少量生産・仕様変更が必要な用途に最適。ASICは量産コストと最高性能に特化。CPUは汎用性・即応性が最大の強みです。用途や開発規模により最適な選択肢が異なります。
ASICの詳細は こちらのASIC設計サービス解説ページ もご覧ください。
FPGAの主な用途・活用分野
「どんな用途でFPGAが選ばれているのか？」という疑問にお応えするため、主な活用分野と導入事例を一覧でまとめました。自社の課題解決や導入検討の参考にご活用ください。
| 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設計フロー
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。弊社は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。
ディー・クルー・テクノロジーズのFPGA設計の特長
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。
- 基板改版フィジビリティスタディ
- IPポーティング・新規IPコア開発
- 評価ボード開発支援
- FPGA→ASIC移行
FPGA設計による課題解決例
●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。
よくあるご質問（FAQ）
- FPGA（Field Programmable Gate Array）は、回路構成を自由に書き換えられる半導体デバイスです。開発後でも設計変更やカスタマイズが容易なため、幅広い分野で活用されています。
- FPGAの規模によりますが、数万円～数百万。開発費用はご要件や開発規模により変動しますので、具体的な御見積はお問い合わせください。
- はい、1台からの試作、小ロット量産にも柔軟に対応します。
- FPGA開発後、量産やコスト削減を目的としたASIC化への移行もサポートしています。
- 開発規模によりますので、是非ご相談ください。