概要 コンピュータアーキテクチャとは、より良いコンピュータの構成を模索し、設計し、実現するための方式です。学習には、重要概念の理解とハードウェアの設計、実装、そのシミュレーションによる動作確認と性能評価、また、FPGAなどにハードウェアを実装し、動作・検証・性能確認することが大切です。本書は、これらを通じてコンピュータアーキテクチャの本質を学ぶことを目指します。特に、オープンな命令セットアーキテクチャとして注目されているRISC-Vの採用、Verilog HDLによるハードウェアの記述、FPGAによるハードウェア動作まで、広い範囲を扱っている点が特徴です。 目次 第1章 イントロダクション 1-1 コンピュータの基本構成 1-2 コンピュータの性能 1-3 特定用途向け半導体とFPGA 第2章 ディジタル回路の基礎 2-1 組み合わせ回路 2-2 順序回路 2-3 やわらかいハードウェアと
ALU，レジスタ，I/Oなどをトランジスタ・レベルで手作りし，さらにFPGAにも実装 著者・講師：別府 伸耕/Nobuyasu Beppu (リニア・テック) 企画編集・主催： ZEPエンジニアリング株式会社 関連製品：［VOD/KIT］実習キットでできる！ラズパイPicoでマイコン入門 関連製品：［VOD/KIT］実習キットでできる！ラズパイPico×Wi-FiモジュールでIoT超入門 関連製品：［VOD/KIT］一緒に動かそう！Lチカから始めるFPGA開発【基礎編】 関連製品：［VOD/KIT］STM32マイコン＆Wi-Fiモジュールで学ぶ C/C++プログラミング入門 関連製品：［VOD/KIT］実習キットで一緒に作る！オープンソースCPU RISC-V入門 関連製品：［VOD/KIT］Python×実習キット×スマホでできる！ESP32マイコン活用術 【Index】 Vol.1 ノ
各ボードの詳細はこちらをご参照下さい。 この他にも、スイッチとLEDがそれぞれ4個以上搭載されているFPGAボードなら、ほぼ確実に動くと思われます。 いろいろな方への紹介文 本書の主な想定読者は、電気や回路や CPU について何も知らない方です。 しかし回路に詳しい方々からも、「こんな考え方があるのか！」という驚きの声を多数いただいております。 筆者として、本当に嬉しい限りです。 様々なバックグラウンドの方に楽しんでいただくために、以下に10通りの紹介文をひねり出したので、興味のある項目に目を通してもらえると幸いです。 電気や回路を全然知らない方へ プログラマーの方へ 情報学科の学生さんへ 論理回路を教えておられる先生方へ FPGAに挫折した経験のある方へ ハードウェア記述言語に詳しい方へ アナログ回路に詳しい方へ 物理に詳しい方へ 数学に詳しい方へ 人間の欲望を重視する方へ 電気や回路を
サイゼリヤに1000円を持って食事に言ったとき、どの料理を頼めば最大何kcalの食事をすることができるかを、FPGAに構築した自作CPU上で計算しました。 自作CPU学校の演習課題としてFPGA上でCPU（プロセッサ）を作成しました。具体的には、PowerMedusaボードを利用し、このボード上にあるFPGAをVerilogを用いてプロセッサとして動作させました。 5段パイプラインや簡易的な分岐予測（不成立）などが実装されています。 この演習では「SIMPLE」と呼ばれるアーキテクチャが予め与えられます。 SIMPLEアーキテクチャは16bit=1wordのワードマシンで、RISC的なISAを持っています1。基本的にはこの仕様を満たすプロセッサを作成するのですが、必要に応じて自由に仕様を変更しても良いことになっています。私の班ではADDIやCMPIなどの即値演算命令を追加したほか、無条件分
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ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
なぜインテルはアルテラを買収し、FPGAをXeonに統合しようとしているのか？ | 東京エレクトロンデバイス なぜインテルはアルテラを買収し、FPGAをXeonに統合しようとしているのか？ インテルは2015年6月2日、アルテラを約2兆円で買収することを発表し、Xeonプロセッサに「アルテラFPGA」を統合していくことを明らかにしました。アルテラはチップ内部のロジックをソフトウェアによってあとから自由に書き換えられるLSIの一種「FPGA」（Field Programmable Gate Array）と呼ばれるプロセッサの大手です。なぜインテルはアルテラを買収し、Xeonに統合しようとしているのでしょうか？ データセンターやIoTのニーズに合致したプロセッサ インテルがアルテラを買収した狙いは、同社が買収時に発表したプレスリリースで以下のように記されています。 “（インテルとアルテラの技術
パース哲学への出会いからアブダクション実装までの道程 國藤 進 From peirce to abduction by susumu kunifuji
男子たるもの一度は自分でCPUを作ってみたいものだけど、ICでLEDをピカピカさせた程度の経験しかないハード素人な俺だったので、CPUを自作してる東大生などを遠くから見て憧れてるだけだった。しかしおよそ一年前のこと、「MIPSなんて簡単に作れますよ！」とKさん（←FPGAでLispマシンを自作するような人）に言われて、お、おぅ。。そりゃKさんはそうでしょうよ。。あれ、もしかして俺にもできるかな。。？ と思った。この一言がなければ32bitのCPUを自作しようなんて考えなかっただろう。 それから一年ちょい、とくに今年の正月休みやFPGA温泉でがっつりがんばって、なんとかMIPS Iサブセットの自作CPUが動いた。これはフィボナッチを計算してるところ。 ちなみに、これはこんな感じのフィボナッチのコードをCで書いて、 void main() { int i, *r = (int *)0x7f00
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにF
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