CASE STUDIESベクトロジーの製品・サービスを導入された
受託研究開発
お客様の課題を的確に解決する
オーダメイドのソリューション
Case01組み合わせ最適化問題のFPGA化
課題・要望
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組み合わせ最適化問題を解く画期的な解法である
「Amoeba SAT」を高速化するためにFPGA化したい
Vectology’s Solution
ベクトロジー独自の「詰め込む技術」を適用し、FPGA内部を使い切る状態に。
開発内容
解法をPython/Cや論文で提供を頂き、ベクトロジーが保有する「詰め込む技術」を適用し、ＦＰＧＡ内部を使い切る状態にし最大動作周波数は400MHzに達し、理論上は550MHzで動作可能な状態になりましたが、放熱や給電の制限から実験は行っていません。
FPGA高密度実装技術の一例
Xilinx Virtex6 LX760にぎっちり詰め込んでいます。使用率は99%で、ほぼ使い切っています。これを4個並列、350MHzで動作させ、686Gopsを達成します。放熱がしっかりできれば、450MHzでも動作可能な結果が出ています。
開発後の成果
答えが一つしかない組み合わせ最適化問題でも数十倍の速度で回答が得られるようになり、ソフトウェア上では「数独」が解けないと思われていたが、計算時間が掛かりすぎて、途中で諦めていた事が判明し、FPGA版では世界一難易度が高い数独問題も数秒台で回答可能になりました。
現在は巨大倉庫などのAGV搬送路最適化などの問題に取り組み中です。
Case02組み合わせ最適化問題のFPGA化
課題・要望
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1種類のシミュレーションをする為だけに
2日ほどかかる状況で、このまま作業を続けると
90年以上かかることになる。FPGAで解決できないか？国立大学研究室
Vectology’s Solution
弊社にて移植作業を行いFPGAを実装し、作業効率を大幅に改善。
開発内容
Pythonの環境をお借りして、弊社のPCIexpressベースデザイン環境を元にFPGAへの移植作業を2カ月ほどで行いました。
開発後の成果
90年以上と考えられていたシミュレーションが一週間まで短縮されました。スパコンなどではなく、手持ちのＦＰＧＡ環境でシミュレーションが短期間に行われ、作業効率とともに、大幅に改善されました。
Case03桁が大きい特殊な演算器
課題・要望
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GPUやCPUでは取り扱いが面倒なIEEE規格外の
演算桁が必要な桁が大きい。演算を高速に処理したい。
Vectology’s Solution
弊社にてFPGAを実装し、作業効率を大幅に改善。
開発内容
暗号系に必要な千ビット幅もある有限体乗算器をPythonとHDLで試作し、2カ月程度で実装し、期待値とFPGAで結果が一致するところまで確認しました。
開発後の成果
作成したHDLはVIVADOでモジュール化され、様々なプロジェクトに組み込まれ、暗号系の研究に活用されています。